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Enregistrement W4283688454 · doi:10.1186/s12887-022-03381-4

A multi-center, pragmatic, effectiveness-implementation (hybrid I) cluster randomized controlled trial to evaluate a child-oriented goal-setting approach in paediatric rehabilitation (the ENGAGE approach): a study protocol

2022· article· en· W4283688454 sur OpenAlexafffund
Lesley Pritchard, Sandy Thompson‐Hodgetts, Ashley B. McKillop, Rhonda J. Rosychuk, Kelly Mrklas, Lonnie Zwaigenbaum, Jennifer Zwicker, John Andersen, Gillian King, Pegah Firouzeh

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalAlberta Health ServicesAlberta HealthUniversity of CalgaryUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésMedicineRehabilitationRandomized controlled trialProtocol (science)Cluster (spacecraft)Cluster randomised controlled trialPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Child-oriented goal-setting in pediatric rehabilitation may improve child motivation, engagement in therapy, child outcomes related to therapy, and service delivery efficiency. The primary objective of this trial is to determine the effectiveness of a principles-driven, child-focused approach to goal-setting, Enhancing Child Engagement in Goal-Setting (ENGAGE), on pediatric rehabilitation outcomes compared to usual practice. The three secondary objectives are to 1) compare costs and secondary outcomes of the ENGAGE approach to usual practice, 2) determine the influence of child, parent and therapist characteristics on child engagement in therapy and rehabilitation outcomes, and 3) identify barriers and facilitators to the implementation of ENGAGE. METHODS: This research protocol describes a pragmatic, multi-site, cluster, effectiveness-implementation (hybrid type 1 design) randomized controlled trial. Therapists (n = 12 clusters of two therapists) at participating sites (n = 6) will be randomized to 1) the ENGAGE intervention group, or 2) usual care (control) using a computer-generated, permuted-block randomization sequence with site as a stratification variable designed by a statistician (RR). Each therapist will recruit four children 5-12 years old with neurodevelopmental conditions (n = 96), who will receive ENGAGE or usual care, according to therapist group allocation. ENGAGE therapists will be trained to use a 'toolbox' of evidence-driven, theory-informed principles to optimize child and parent motivation, engagement in the goal-setting process, and performance feedback strategies. Outcomes include goal performance (primary outcome), engagement in therapy, functional abilities, participation, and parent and child quality of life. Qualitative interviews with children, parents, ENGAGE therapists, and managers will explore challenges to implementation and potential mitigation strategies. Mixed effects multiple linear regression models will be developed for each outcome to assess group differences adjusted for clustering. A cost-effectiveness analysis will combine cost and a measure of effectiveness into an incremental cost-effectiveness ratio. Qualitative data on implementation will be analyzed inductively (thematic analysis) and deductively using established implementation science frameworks. DISCUSSION: This study will evaluate the effects of collaborative goal-setting in pediatric rehabilitation and inform effective implementation of child-focused goal-setting practices. TRIAL REGISTRATION: NCT05017363 (registered August 23, 2021 on ClinicalTrials.gov).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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