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Enregistrement W1939253143 · doi:10.1007/bf03404364

Public Opinions about Participating in Health Research

2010· article· en· W1939253143 sur OpenAlexafffundvenue
Kay Teschke, Suhail Marino, Rong Chu, Joseph Tsui, Margaret Harris, Stephen A. Marion

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Public Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésGovernment (linguistics)DirectoryTelephone interviewPublic healthPublic relationsLegislationPublic opinionPsychologyFamily medicineMedicineNursingPolitical sciencePoliticsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Privacy legislation has limited options for recruiting subjects to health studies. Policy changes are motivated by assumptions about public attitudes towards participation, yet surveys of attitudes have rarely been done. We investigated public willingness to participate in health research and how willingness was affected by various factors. METHODS: A survey of adults randomly selected from the telephone directory was conducted in British Columbia, Canada. Mailed self-administered questionnaires asked about willingness to participate in health research and the influence on willingness of the method of subject selection, the organization making the contact, and other factors. RESULTS: There were 1,477 respondents (58% of eligible); 85% were willing to participate in health research at least sometimes. The organization making the contact influenced comfort about participation: 10% of respondents felt uncomfortable if contacted by a university, 12% if by a hospital, 26% if by government, and 55% if by private research firms. Factors most positively influencing choice to participate were future health benefits to society (87%) and oneself (87%), and receiving a copy of the study results (81%). CONCLUSIONS: Participation in health research appears to be viewed favourably by members of the public, and participation may be highest when university or hospital-based researchers are able to contact subjects directly using information from government databases.

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)0,167
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,412
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1670,412
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0130,025
Communication savante0,0190,007
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0440,037
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,906
Tête enseignante GPT0,680
Écart entre enseignants0,226 · 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
DomaineÉvaluation
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
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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