Online randomised trials with children: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction This scoping review will determine how online, randomised trials with children are conducted. The objectives of the review are: (a) to determine what methods and tools have been used to create and conduct online trials with children and (b) to identify the gaps in the knowledge in this field. Over the last decade, randomised trials employing online methods have gained momentum. Decentralised methods lend themselves to certain types of trials and can offer advantages over traditional trial methods, potentially increasing participant reach and diversity and decreasing research waste. However, decentralised trials that have all aspects of the trial exclusively online are not yet common, and those involving children even less so. This scoping review will describe and evaluate the methods used in these trials to understand how they may be effectively employed. Methods Methods are informed by guidance from the Joanna Briggs Institute and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses extension for scoping reviews. The search strategy was developed in consultation with an information specialist for the following databases: MEDLINE, CENTRAL, CINAHL, and Embase. Grey literature searches will be completed with the consultation of experts in decentralised trials and digital health using internet searches and suitable trial registries. Once identified, included full-text studies’ references will be manually searched for any trials that may have been missed. We will include randomised and quasi-randomised trials conducted exclusively online with participants under the age of 18 published in English. We will not limit by country of conduct or date of publication. Data will be collected using a data charting tool and presented in text, graphical, and tabular formats. Ethics and Dissemination Ethical approval is not needed since all data sources used are publicly available. The review will be available as a preprint before publication in an open-access, peer-reviewed journal.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,158 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,112 | 0,034 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».