The use of incentives in vulnerable populations for a telephone survey: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor response rates in prevalence surveys can lead to nonresponse bias thereby compromising the validity of prevalence estimates. We conducted a telephone survey of randomly selected households to estimate the prevalence of food allergy in the 10 Canadian provinces between May 2008 and March 2009 (the SCAAALAR study: Surveying Canadians to Assess the Prevalence of Common Food Allergies and Attitudes towards Food LAbeling and Risk). A household response rate of only 34.6% was attained, and those of lower socioeconomic status, lower education and new Canadians were underrepresented. We are now attempting to target these vulnerable populations in the SPAACE study (Surveying the Prevalence of Food Allergy in All Canadian Environments) and are evaluating strategies to increase the response rate. Although the success of incentives to increase response rates has been demonstrated previously, no studies have specifically examined the use of unconditional incentives in these vulnerable populations in a telephone survey. The pilot study will compare response rates between vulnerable Canadian populations receiving and not receiving an incentive. FINDINGS: Randomly selected households were randomly assigned to receive either a $5 incentive or no incentive. The between group differences in response rates and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. The response rates for the incentive and non-incentive groups were 36.1% and 28.7% respectively, yielding a between group difference of 7.4% (-0.7%, 15.6%). CONCLUSION: Although the wide CI precludes definitive conclusions, our results suggest that unconditional incentives are effective in vulnerable populations for telephone surveys.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».