The Australian Longitudinal Study on Women's Health: Using Focus Groups to Inform Recruitment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recruitment and retention of participants to large-scale, longitudinal studies can be a challenge, particularly when trying to target young women. Qualitative inquiries with members of the target population can prove valuable in assisting with the development of effective recruiting techniques. Researchers in the current study made use of focus group methodology to identify how to encourage young women aged 18-23 to participate in a national cohort online survey. OBJECTIVE: Our objectives were to gain insight into how to encourage young women to participate in a large-scale, longitudinal health survey, as well as to evaluate the survey instrument and mode of administration. METHODS: The Australian Longitudinal Study on Women's Health used focus group methodology to learn how to encourage young women to participate in a large-scale, longitudinal Web-based health survey and to evaluate the survey instrument and mode of administration. Nineteen groups, involving 75 women aged 18-23 years, were held in remote, regional, and urban areas of New South Wales and Queensland. RESULTS: Focus groups were held in 2 stages, with discussions lasting from 19 minutes to over 1 hour. The focus groups allowed concord to be reached regarding survey promotion using social media, why personal information was needed, strategies to ensure confidentiality, how best to ask sensitive questions, and survey design for ease of completion. Recruitment into the focus groups proved difficult: the groups varied in size between 1 and 8 participants, with the majority conducted with 2 participants. CONCLUSIONS: Intense recruitment efforts and variation in final focus group numbers highlights the "hard to reach" character of young women. However, the benefits of conducting focus group discussions as a preparatory stage to the recruitment of a large cohort for a longitudinal Web-based health survey were upheld.
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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 | 0,117 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».