Survey Design in Orthopaedic Surgery: Getting Surgeons to Respond
Notice bibliographique
Résumé
We provide an overview of survey design and implementation strategies in orthopaedic surgery. Health-care surveys are vital for obtaining information on the beliefs, patterns of practice, attitudes, and behaviors of orthopaedic surgeons. It is important to obtain a high response rate from administered surveys to reduce bias due to nonresponse. Researchers should follow the guidelines provided by this review to increase the response rate of orthopaedic surgeons to surveys. When designing these surveys, the researcher must consider length, format, and aesthetics. In addition, the types of questions that are included, the wording of these questions, and the order in which the questions are presented within the survey need to be carefully considered. Surveys can be administered by telephone, mail, facsimile (fax), and electronically by e-mail or Internet. The use of a mixed-mode method is recommended to improve the response rate. To increase the response rate to surveys that are directed at health professionals, a number of strategies have been suggested, including using cover letters, personalizing the cover letter and survey package, pretesting the cover letter and survey, contacting the surgeons prior to administration of the survey, contacting the surgeons multiple times, using stamped return envelopes in mail surveys, using appropriate survey packaging styles, providing incentives, and ensuring that the orthopaedic surgeon recognizes the sender of the survey. The costs associated with each administration method are briefly discussed, and ethical considerations are reviewed.
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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 | 0,221 | 0,271 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».