Predictors of locating women six to eight years after contact: internet resources at recruitment may help to improve response rates in longitudinal research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ability to locate those sampled has important implications for response rates and thus the success of survey research. The purpose of this study was to examine predictors of locating women requiring tracing using publicly available methods (primarily Internet searches), and to determine the additional benefit of vital statistics linkages. METHODS: Random samples of women aged 65-89 years residing in two regions of Ontario, Canada were selected from a list of those who completed a questionnaire between 1995 and 1997 (n = 1,500). A random sample of 507 of these women had been searched on the Internet as part of a feasibility pilot in 2001. All 1,500 women sampled were mailed a newsletter and information letter prior to recruitment by telephone in 2003 and 2004. Those with returned mail or incorrect telephone number(s) required tracing. Predictors of locating women were examined using logistic regression. RESULTS: Tracing was required for 372 (25%) of the women sampled, and of these, 181 (49%) were located. Predictors of locating women were: younger age, residing in less densely populated areas, having had a web-search completed in 2001, and listed name identified on the Internet prior to recruitment in 2003. Although vital statistics linkages to death records subsequently identified 41 subjects, these data were incomplete. CONCLUSION: Prospective studies may benefit from using Internet resources at recruitment to determine the listed names for telephone numbers thereby facilitating follow-up tracing and improving response rates. Although vital statistics linkages may help to identify deceased individuals, these may be best suited for post hoc response rate adjustment.
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 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 | 0,721 | 0,704 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».