The Challenge of Multisite Epidemiologic Studies in Diverse Populations: Design and Implementation of a 22-Site Study of Tuberculosis in Foreign-Born People
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We designed a population-based study of the epidemiology of tuberculosis among foreign-born people in the U.S. and Canada. Challenges included standardizing recruitment and data entry at 22 sites, enrolling individuals who did not speak English and may be undocumented, and obtaining clearance from 36 institutional review boards (IRBs). METHODS: We used stratified sampling to recruit patients through the Tuberculosis Epidemiologic Studies Consortium, a research consortium funded by the Centers for Disease Control and Prevention. Because recruitment sites were overseen by more than 30 local IRBs, we developed a simple process to designate a central IRB. We translated instruments into 10 main languages, arranged for fast translation of consent "short forms" into other languages, used one telephone interpretation service at all sites, and provided extensive interviewer training including mock interviews with simulated patients. RESULTS: We interviewed 1,696 participants in 19 states and provinces. Participants from 99 countries were interviewed in 40 languages. Twenty-three percent did not speak English at all; 64% needed an interpreter. More than 20% of participants reported they were undocumented. Participants' age, gender, and birthplaces were broadly similar to the target populations. One-third of local IRBs used the central IRB. CONCLUSIONS: Special confidentiality protections, substantial resources for translation and interpretation, and a centralized IRB made possible the recruitment of a representative sample of foreign-born people. The approaches may be applicable to studies of other diseases in multinational populations in the U.S. and Canada.
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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 | 0,411 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».