National survey of physicians to determine the effect of unconditional incentives on response rates of physician postal surveys
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Physicians are a commonly targeted group in health research surveys, but their response rates are often relatively low. The goal of this paper was to evaluate the effect of unconditional incentives in the form of a coffee card on physician postal survey response rates. DESIGN: Following 13 key informant interviews and eight cognitive interviews a survey questionnaire was developed. PARTICIPANTS: A random sample of 534 physicians, stratified by physician group (geriatricians, family physicians, emergency physicians) was selected from a national medical directory. SETTING: Using computer generated random numbers; half of the physicians in each stratum were allocated to receive a coffee card to a popular national coffee chain together with the first survey mailout. INTERVENTIONS: The intervention was a $10 Tim Hortons gift card given to half of the physicians who were randomly allocated to receive the incentive. RESULTS: 265 (57.0%) physicians completed the survey. The response rate was significantly higher in the group allocated to receive the incentive (62.7% vs 51.3% in the control group; p=0.01). CONCLUSIONS: Our results indicate that an unconditional incentive in the form of a coffee gift card can substantially improve physician response rates. Future research can look at the effect of varying amounts of cash on the gift cards on response rates.
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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 | 0,121 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».