A Systematic Process for Recruiting Physician-Patient Dyads in Practice-based Research Networks (PBRNs)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recruiting physicians and patients for primary care research is difficult, and low participation can greatly affect the validity of research. While practice-based research networks (PBRNs) offer advantages of scale for recruitment, the barriers are perennial. We designed a systematic process for recruiting physician-patient dyads in PBRNs and tested it in EXACKTE2, a large, cross-sectional, dyadic study. METHODS: Based on known barriers, we designed a systematic process for recruiting dyads of family physicians and their patients and implemented it in 2 primary care practice-based research networks in Canada: one in Ontario (11 practices) and one in Quebec (6 practices). Dyads (one physician with one patient) were recruited simultaneously to explore their mutual influence during consultations. A key element of the process was a research assistant assigned to each practice. This person closely accompanied the recruitment process, liaising with staff and taking charge of interviews, questionnaires, and follow-up. RESULTS: In total, 276 physicians and patients were recruited in 17 primary care practices in 2 primary care networks in Ontario and Quebec, representing a participation rate of more than 72% of eligible physicians and more than 64% of eligible patients. CONCLUSION: We established a systematic process to conduct successful dyadic recruitment of physicians and patients in PBRNs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».