Evaluation of injury prevention interventions using the stepped wedge cluster randomised trial design: key considerations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injury prevention interventions are often implemented at the group level via communities, hospitals, schools, etc, making cluster randomisation a suitable approach to evaluation. The stepped-wedge cluster randomised trial (SW-CRT) design has become increasingly popular for evaluating interventions in real-world settings. METHOD: In this commentary, we describe the methodological characteristics of the SW-CRT design and highlight key threats to validity, relevant design and analytical issues, and scenarios in which the SW-CRT design might be a reasonable design choice. We illustrate these key points using a recently completed SW-CRT: the prehospital Canadian C-Spine trial. RESULTS: Seven potential biases associated with SW-CRTs, including: (1) secular trends, (2) confounding by external factors, (3) identification and recruitment bias, (4) contamination, (5) late and early transitioning, (6) risks of baseline imbalances due to small numbers of clusters and (7) statistical issues are discussed, along with potential mitigation strategies. CONCLUSION: The SW-CRT design offers a pragmatic approach to evaluating injury prevention interventions that may involve a staggered rollout across services or regions. The design allows an intervention to be rolled out to all participating sites and provides an opportunity to efficiently evaluate effectiveness. It is important, however, for researchers to consider the unique design and analytic issues associated with the SW-CRT design. Mitigating potential threats to validity when using the SW-CRT design helps ensure robust evaluation of injury prevention interventions.
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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 | 0,018 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».