A remotely delivered intervention targeting adults with persisting mild-to-moderate post-concussion symptoms (GAIN Lite): a study protocol for a parallel group randomised trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Worldwide, mild traumatic brain injury, synonymous with concussion, affects more than 30-50 million each year. The incidence of concussion in Denmark is estimated to be about 20,000 yearly. Although complete resolution normally occurs within a few weeks, up to a third develop persistent post-concussion symptoms (PPCS) beyond 3 months. Evidence for effective treatment strategies is scarce. The objective of this study is to evaluate the efficacy of the novel intervention GAIN Lite added to enhanced usual care (EUC) for adults with mild-to-moderate PPCS compared to EUC only. METHODS: An open-label, parallel-group, two-arm randomised controlled superiority trial (RCT) with 1:1 allocation ratio. Potential participants will be identified through the hospital's Business Intelligence portal of the Central Denmark Region or referred by general practitioners within 2-4 months post-concussion. Participants with mild-to-moderate PPCS will be randomly assigned to either (1) EUC or (2) GAIN Lite added to EUC. GAIN Lite is characterised as a complex intervention and has been developed, feasibility-tested and process evaluated before effect evaluation in the RCT. GAIN Lite contains an initial remote interview, self-administrated e-learning videos and voluntary remote counselling with an allocated occupational- or physiotherapist. Sixty-six participants will be recruited to each group. Primary outcomes are mean changes in PPCS and limitations in daily life from baseline to 24 weeks after baseline. DISCUSSION: GAIN Lite is a low-intensity intervention for adults with mild-to-moderate PPCS. Offering a remote intervention may improve access to rehabilitation and prevent chronification for individuals with mild-to-moderate PPCS. Moreover, GAIN Lite will facilitate access to healthcare, especially for those with transportation barriers. Overall, GAIN Lite may provide an accessible, flexible and convenient way to receive treatment based on sound theories and previous evidence of effective interventions for adults with mild-to-moderate PPCS. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05233475. Registered on February 10, 2022.
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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 | 0,033 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,013 |
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 ».