Evaluating an early childhood caries prevention strategy: a study protocol for a stepped-wedge cluster randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Caries risk assessment and management (CRAM) conducted by primary care providers is critical for preventing early childhood caries. Yet, the implementation of these preventive strategies remains understudied in low- and middle-income countries. This study aims to evaluate the implementation and effectiveness of a CRAM intervention in Chinese primary care settings. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a hybrid type II stepped-wedge cluster randomised controlled trial across nine primary healthcare institutions in Luzhou City, China. Institutions will be randomly allocated into three intervention waves. Primary care providers will be trained to deliver CRAM. The two primary outcomes are (1) the proportion of primary care providers completing all CRAM procedures and (2) improvements in parents' home-based oral care practices for children under age 3. Secondary outcomes include children's oral health-related quality of life, time to first caries incidence, and the cost-effectiveness of the intervention. Qualitative interviews will explore barriers and facilitators to implementation. ETHICS AND DISSEMINATION: The study protocol has received approval from the Ethics Committee of West China Hospital, Sichuan University. Study findings will be disseminated through peer-reviewed journal publications and presentations at academic conferences. Research summaries and policy briefs will be developed for key stakeholders and decision-makers at the local, provincial and national levels. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ChiCTR2400090741.
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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 | 0,085 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,011 |
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 ».