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Enregistrement W2111586951 · doi:10.1186/1471-2393-13-75

The most effective strategy for recruiting a pregnancy cohort: a tale of two cities

2013· article· en· W2111586951 sur OpenAlexafffundabout
Donna Manca, Maeve O’Beirne, Teresa Lightbody, David Johnston, Dayna-Lynn Dymianiw, Katarzyna Nastalska, Lubna Anis, Sarah Loehr, Anne Gilbert, Bonnie J. Kaplan

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Children's Hospital Research InstituteFondation pour la Recherche MédicaleAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health SolutionsWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésMedicineFamily medicinePregnancyCohortReproductive medicineDemographicsNursingDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pregnant women were recruited into the Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition (APrON) study in two cities in Alberta, Calgary and Edmonton. In Calgary, a larger proportion of women obtain obstetrical care from family physicians than from obstetricians; otherwise the cities have similar characteristics. Despite similarities of the cities, the recruitment success was very different. The purpose of this paper is to describe recruitment strategies, determine which were most successful and discuss reasons for the different success rates between the two cities. METHODS: Recruitment methods in both cities involved approaching pregnant women (< 27 weeks gestation) through the waiting rooms of physician offices, distributing posters and pamphlets, word of mouth, media, and the Internet. RESULTS: Between May 2009 and November 2010, 1,200 participants were recruited, 86% (1,028/1,200) from Calgary and 14% (172/1,200) from Edmonton, two cities with similar demographics. The most effective strategy overall involved face-to-face recruitment through clinics in physician and ultrasound offices with access to a large volume of women in early pregnancy. This method was most economical when clinic staff received an honorarium to discuss the study with patients and forward contact information to the research team. CONCLUSION: Recruiting a pregnancy cohort face-to-face through physician offices was the most effective method in both cities and a new critically important finding is that employing this method is only feasible in large volume maternity clinics. The proportion of family physicians providing antenatal and post-natal care may impact recruitment success and should be studied further.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations35
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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