Complexities and considerations in conducting animal-assisted intervention research: A discussion of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The field of human-animal interaction (HAI) has experienced prolific growth in the scope, breadth, and rigor of research conducted on animal-assisted interventions (AAIs). As knowledge regarding the preliminary efficacy of AAIs on outcomes of human health and wellbeing continues to accumulate, so has information regarding the feasibility, safety, and acceptability of AAIs. This progression, combined with an increase in funding opportunities, institutional resources, and growing recognition of the field from mental and medical health professionals, has led to more widespread implementation of randomized controlled trials (RCTs) in the field. While conducting RCTs in any field of study is an intensive and complex undertaking, researchers conducting RCTs to evaluate the efficacy of AAIs are faced with unique considerations. The goal of this manuscript is to discuss these complexities and considerations surrounding conducting an RCT of an AAI program in regard to study planning, conceptualization, design, implementation, and dissemination. We highlight common confounders in HAI research and provide strategies for minimizing or ameliorating them. Recommendations pertain to such unique issues as ethical considerations, theory, control and comparison groups, sampling, implementation fidelity, and transparent reporting of findings. These considerations and recommendations seek to aid HAI researchers in the design, implementation, and dissemination of future RCTs to continue to advance the rigor of the field.
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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 | 0,869 | 0,890 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,034 |
| Communication savante | 0,024 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».