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Enregistrement W1999818443 · doi:10.1186/1710-1492-10-s1-a16

Attrition in the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development (CHILD) study

2014· article· en· W1999818443 sur OpenAlexaffvenueabout
JC Venevongsa, Rishma Chooniedass, Anita L. Kozyrskyj, CD Ramsey, A.B. Becker

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttritionInfant developmentPsychologyLongitudinal studyDevelopmental psychologyMedicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies have shown that retention of study subjects is a major challenge in research. Longitudinal studies provide a wealth of information over time, but participants need to continue until the study is complete. Study participants have the right to withdraw. 1. To determine the attrition rate across study sites in the CHILD study. To determine the attrition rate across study sites in the CHILD study. 2. To document the principle reasons for attrition. To document the principle reasons for attrition. 3. To identify maternal factors associated with attrition To identify maternal factors associated with attrition CHILD is a study assessing the environmental impact on children’s health. The study includes 4 recruitment sites across Canada (Vancouver, Edmonton, Manitoba, and Toronto). Women enrolled while pregnant will be followed, along with their child for 5 years. Home assessments were done at 3 months, clinical assessments at 1, 3, and 5 years of age, and questionnaires are administered every 6 months. If a study participant withdraws, staff completes a one page questionnaire to determine reasons for withdrawal. The checklist incudes: no reason given, father not interested, family lacks time, family concern regarding privacy, expense to family, inconvenient to travel, complicated family situation, testing difficult, enrolled in another study, too many questionnaires, separation, personal health issue and others. Maternal factors included: history of asthma or food allergy, marital status, socioeconomic status (post secondary education, income), ethnic/ cultural group, being born in Canada, age, and stress measured by a Perceived Stress Scale. CHILD recruited 3628 participants at 4 sites (Vancouver 816, Edmonton 840, Manitoba 1107, and Toronto 865). Of the 316 participants withdrawn from the study, 149 were not eligible due to birth issues and 167 withdrew). Attrition rates for those 167 who declined further study were 4.5% (37/816) in Vancouver, 6.2% (52/840) in Edmonton, 2.3% (25/1107) in Manitoba, and 6.1% (53/865) in Toronto. Of the 167, further information is available only for 100. 81% (81/100) withdrew due to a lack of time, 17% (17/100) withdrew due to family issues, and 16% (16/100) due to other reasons, such as moving away, religions reason, etc. We compared 2698 participants with available data with 167 withdrawn active participants. Perceived stress was high in 99% withdrawn vs. 69% of active participants (p=0.02). Other important factors for withdrawing include single mother status (12% vs. 6%, p=0.03), maternal history of asthma (13% vs. 23%, p=0.03), and maternal food allergy (11% vs. 22%, p=0.009). Lack of time and family issues were the main reasons for withdrawal. There was greater attrition among mothers who were single parents, had greater stress, and who did not have asthma and allergy. There were no significant differences for education, income, cultural group, being born in Canada or maternal age.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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