MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417137354 · doi:10.2196/89128

Sentinel Project: a Digital Registry and Education Network for Child Maltreatment Protection – Study Protocol (Preprint)

2025· article· en· W4417137354 sur OpenAlexvenueno aff
Gianvincenzo Zuccotti, Dario Dilillo, Antonella Agosto, Valeria Brazzoduro, Eloisa Brunilde Lina Marinelli, Valeria Calcaterra

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Abuse and Related Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityData collectionPoison controlProtocol (science)PsychosocialPublic healthHuman factors and ergonomicsSuicide preventionDescriptive statisticsHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Child maltreatment, a major public health concern, has long-term neurobiological, psychological, and social consequences. Recognizing, documenting, and reporting suspected cases should be systematic across hospital and community services, but these processes are hindered by inconsistent surveillance systems, uneven professional training, and the lack of standardized data collection tools. Timely follow-up, updated clinical criteria, and structured multidisciplinary training can improve case assessment, traceability, and professionals’ ability to report suspected maltreatment. The Sentinel project was developed to address these clinical, organizational, and public health gaps through a combined REDCap-based digital registry and structured training program for pediatric health care professionals. OBJECTIVE This study aims to evaluate the usability, feasibility, and preliminary impact of an integrated surveillance and training system designed to improve the early detection, documentation, and reporting of suspected child maltreatment by pediatricians and health care professionals. METHODS This is an observational, exploratory, monocentric pilot implementation study with a pretest-posttest evaluation design. The study will be conducted over 24 months in a hospital-community pediatric network. Voluntary participants will be hospital and community pediatricians and other pediatric health care professionals who provide written informed consent. The project includes two interconnected components: (1) implementation of a secure, anonymized REDCap registry for standardized documentation of suspected maltreatment, follow-up, reporting pathways, and case management outcomes and (2) a theoretical-practical training program delivered through lectures, e-learning modules, webinars, supervised exercises, and hands-on registry sessions. Primary and secondary outcomes will be assessed at prespecified time points, including baseline, immediately after training, during registry use, and at the end of follow-up. Registry usability will be measured using the System Usability Scale; training effectiveness will be measured through pretest-posttest knowledge, competency tests, and satisfaction questionnaires; and reporting outcomes will be measured through comparison of pre- and postimplementation reporting rates. RESULTS The study will report the usability, feasibility, and preliminary implementation outcomes of the integrated registry training system. Main results will include System Usability Scale scores, registry completion indicators, reporting timeliness, the number and rate of suspected maltreatment reports before and after implementation, changes in knowledge and competency scores, participant satisfaction, and qualitative feedback on barriers to and facilitators of implementation. Participant recruitment and data collection began in April 2026 and are currently ongoing. Completion of data collection and publication of the results are expected between December 2027 and January 2028. CONCLUSIONS The Sentinel project will test an innovative and scalable pilot model that integrates digital surveillance with structured professional training to enhance the early detection, documentation, and management of suspected child maltreatment. By standardizing data collection, strengthening professional competencies, and fostering collaboration across hospital and community settings, the study will inform the development of a regional or national observatory and support an evidence-based, system-wide approach to child protection. CLINICALTRIAL ClinicalTrials.gov NCT07250074; https://clinicaltrials.gov/study/NCT07250074 INTERNATIONAL REGISTERED REPORT PRR1-10.2196/89128

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0950,025

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,406 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetChild Abuse and Related TraumaTravaux en français237 207