STABLE trial of spectacle provision and driving safety among myopic motorcycle users in Vietnam: study protocol for a stepped-wedge, cluster randomised trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traffic crashes are the leading cause of death globally for people aged 5-29 years, with 90% of mortality occurring in low- and middle-income countries (LMICs). The STABLE (Slashing Two-wheeled Accidents by Leveraging Eyecare) trial was designed to determine whether providing spectacles could reduce risk among young myopic motorcycle users in Vietnam. METHODS: This investigator-masked, stepped-wedge, cluster randomised naturalistic driving trial will recruit 625 students aged 18-23 years, driving ≥ 50 km/week, with ≥ 1-year driving experience and using motorcycles as their primary means of transport, in 25 clusters of 25 students in Ho Chi Minh City, Vietnam. Motorcycles of consenting students who have failed self-testing on the WHOeyes app will be fitted with Data Acquisition Systems (DAS) with video cameras and accelerometers. Video clips (± 30 s) of events flagged by the accelerometer will be reviewed for crash and near-crash events per 1000 km driven (main outcome). Five clusters of 25 students will be randomly selected every 12 weeks to undergo ocular examination and an estimated 40% of these will have bilateral spherical equivalent < - 0.5 D, and better-eye presenting distance visual acuity < 6/12, correctable bilaterally to ≥ 6/7.5. They will be given free distance spectacles and their driving data before receiving spectacles will be analysed as the control condition and subsequent data as the intervention condition. Secondary outcomes include visual function, cost-effectiveness and self-reported crash events. DISCUSSION: STABLE will be the first randomised trial of vision interventions and driving safety in a LMIC. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT05466955 . Initial registration: 20 July 2022, most recent update: 9 July 2024.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».