Barriers and facilitators to recruitment of physicians and practices for primary care health services research at one centre
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While some research has been conducted examining recruitment methods to engage physicians and practices in primary care research, further research is needed on recruitment methodology as it remains a recurrent challenge and plays a crucial role in primary care research. This paper reviews recruitment strategies, common challenges, and innovative practices from five recent primary care health services research studies in Ontario, Canada. METHODS: We used mixed qualitative and quantitative methods to gather data from investigators and/or project staff from five research teams. Team members were interviewed and asked to fill out a brief survey on recruitment methods, results, and challenges encountered during a recent or ongoing project involving primary care practices or physicians. Data analysis included qualitative analysis of interview notes and descriptive statistics generated for each study. RESULTS: Recruitment rates varied markedly across the projects despite similar initial strategies. Common challenges and creative solutions were reported by many of the research teams, including building a sampling frame, developing front-office rapport, adapting recruitment strategies, promoting buy-in and interest in the research question, and training a staff recruiter. CONCLUSIONS: Investigators must continue to find effective ways of reaching and involving diverse and representative samples of primary care providers and practices by building personal connections with, and buy-in from, potential participants. Flexible recruitment strategies and an understanding of the needs and interests of potential participants may also facilitate recruitment.
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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 | 0,267 | 0,325 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».