MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2073339769 · doi:10.1186/1472-684x-12-28

Challenges and strategies in the administration of a population based mortality follow-back survey design

2013· article· en· W2073339769 sur OpenAlexafffundabout
Beverley Lawson, Kristine Van Aarsen, Fred Burge

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie University
Mots-clésPopulationSample (material)MedicineSample size determinationResearch designProcess (computing)Palliative careGerontologyFamily medicinePsychologyMedical educationNursingEnvironmental healthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population-based mortality follow-back survey designs have been used to collect information concerning end-of-life care from bereaved family members in several countries. In Canada, this design was recently employed to gather population-based information about the end-of-life care experience among adults in Nova Scotia as perceived by the decedent's family. In this article we describe challenges that emerged during the implementation of the study design and discuss resolutions strategies to help overcome them. Challenges encountered included the inability to directly contact potential participants, difficulties ascertaining eligibility, mailing strategy complications and the overall effect of these issues on response rate and subsequent sample size. Although not all challenges were amenable to resolution, strategies implemented proved beneficial to the overall process and resulted in surpassing the targeted sample size. The inability to directly contact potential participants is an increasing reality and limitations associated with this process best acknowledged during study development. Future studies should also consider addressing participant concerns pertaining to their eligibility and use of a more cost effective mailing strategy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,413
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,036 · 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Palliative CareMême sujetPalliative Care and End-of-Life IssuesTravaux en français237 207