Implementation of a strategy to facilitate effective medical follow-up for Australian First Nations children hospitalised with lower respiratory tract infections: study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: First Nations children hospitalised with acute lower respiratory infections (ALRIs) are at increased risk of future bronchiectasis (up to 15-19%) within 24-months post-hospitalisation. An identified predictive factor is persistent wet cough a month after hospitalisation and this is likely related to protracted bacterial bronchitis which can progress to bronchiectasis, if untreated. Thus, screening for, and optimally managing, persistent wet cough one-month post-hospitalisation potentially prevents bronchiectasis in First Nations' children. Our study aims to improve the post-hospitalisation medical follow-up for First Nations children hospitalised with ALRIs and thus lead to improved respiratory health. We hypothesize that implementation of a strategy, conducted in a culturally secure manner, that is informed by barriers and facilitators identified by both parents and health care providers, will improve medical follow-up and management of First Nations children hospitalized with ALRIs. METHODS: Our trial is a multi-centre, pseudo-randomized stepped wedge design where the implementation of the strategy is tailored for each study site through a combined Participatory Action Research and implementation science approach informed by the Consolidated Framework of Implementation Research. Outcome measures will consist of three categories related to (i) health, (ii) economics and (iii) implementation. The primary outcome measure will be Cough-specific Quality of Life (PC-QoL). Outcomes will be measures at each study site/cluster in three different stages i.e., (i) nil-intervention control group, (ii) health information only control group and (iii) post-intervention group. DISCUSSION: If our hypothesis is correct, our study findings will translate to improved health outcomes (cough related quality of life) in children who have persistent wet cough a month after hospitalization for an ALRI. Trial registration ACTRN12622000224729, prospectively registered 8 February 2022, URL: https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=382886&isReview=true .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».