Willingness of pregnant women to participate in a birth cohort study in China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the willingness of pregnant women in Guangzhou, China, to participate in a large-scale birth cohort study. METHODS: A cross-sectional survey was conducted of 526 pregnant women who attended their first prenatal class at Guangzhou Women and Children's Medical Center, Guangzhou, China, between September 21 and November 15, 2011. Information on demographic characteristics, willingness to participate, and preferences regarding collection procedures and incentives were analyzed. RESULTS: In all, 47.9% of the women were willing to participate in a birth cohort study, whereas 23.0% refused and 29.1% were unsure. The majority of the women willing to participate (95.2%-98.4%) accepted the use of non-invasive data collection methods except for stool collection, and 85.9% would allow their offspring to participate in long-term follow-up. Willingness to participate rose to 85.2% when non-monetary incentives were offered. The most popular incentive was assessment of child development. CONCLUSION: The willingness of pregnant Chinese women to participate in long-term observational research was similar to that reported in high-income countries. Non-monetary incentives improved their level of willingness, a finding that might inform future maternal and child health research in low- and middle-income countries.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».