The most effective strategy for recruiting a pregnancy cohort: a tale of two cities
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,096 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».