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Enregistrement W172626805

Does flattery work? A comparison of 2 different cover letters for an international survey of orthopedic surgeons.

2006· article· en· W172626805 sur OpenAlexaff
Pam Leece, Mohit Bhandari, Sheila Sprague, M.F. Swiontkowski, Emil H. Schemitsch, Paul Tornetta

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTest (biology)Cover (algebra)The InternetFamily medicineDemographyWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surveys are an important tool for gaining information about physicians' beliefs, practice patterns and knowledge. However, the validity of surveys among physicians is often threatened by low response rates. We investigated whether response rates to an international survey could be increased using a more personalized cover letter. METHODS: We conducted an international survey of the 442 surgeon-members of the Orthopaedic Trauma Association on the treatment of femoral-neck fractures. We used previous literature, key informants and focus groups in developing the self-administered 8-page questionnaire. Half of the participants received the survey by mail, and half received an e-mail invitation to participate on the Internet. We alternately allocated participants to receive a "standard" or "test" cover letter. RESULTS: We found a higher primary response rate to the test cover letter (47%) than to the standard cover letter (30%) among those who received the questionnaire by mail. There was no difference between the response rates to the test and to the standard cover letters in the Internet group (22% v. 23%). Overall, there was a higher primary response rate for the test cover letter (34%) when both the mail and Internet groups were combined, compared with the standard cover letter (27%). CONCLUSIONS: Our test cover letter to surgeons in our survey resulted in a significantly higher primary response rate than a standard cover letter when the survey was sent by mail. Researchers should consider using a more personalized cover letter with a postal survey to increase response rates.

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)0,091
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,301
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0910,301
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,182 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations30
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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