Introducing a randomized controlled trial into Family Proceedings: Describing the ‘how?’ and defending the ‘why?’
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2011, a randomized controlled trial (RCT) of a mental health intervention for families with children under the age of 5 years coming into the Scottish care system was launched, called the Best Services Trial (BeST). When attempts were made to expand the study to English sites, the local leadership Judge objected, concerned that randomization in family proceedings was unfair, potentially discriminatory, and unlawful. Considerations about parental consent, fairness of randomization, and an understanding that the new intervention might be no better, or even harmful, compared to current best practices were crucial in addressing these concerns. In 2017, BeST was launched in England utilizing a randomized methodology. Significant input into the design of BeST came from the leadership Judge who had previously considered randomization unlawful. In July 2021, 383 families with 488 children had been recruited across both Scottish and English sites. Follow-up continues and 76 per cent of families continue to participate at 2.5 years after entering the study. Although there were undoubted challenges in designing and implementing BeST, with hindsight, the objections raised to the testing of interventions randomly were demonstrably resolvable and the process of randomization encountered no legal challenges. This is the first time an RCT has been accommodated within live proceedings in the family justice arena in England and Wales and one of a relatively few such RCTs conducted internationally.
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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 | 0,626 | 0,654 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,026 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».