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Enregistrement W2307588028 · doi:10.2196/jmir.5068

Assessing the Effects of Participant Preference and Demographics in the Usage of Web-based Survey Questionnaires by Women Attending Screening Mammography in British Columbia

2016· article· en· W2307588028 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca Mlikotic, Brent Parker, Rasika Rajapakshe

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusInterior HealthBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesBC Cancer Foundation
Mots-clésDemographicsThe InternetData collectionPreferenceWeb surveyMedicineMammographyScope (computer science)Family medicineWorld Wide WebComputer scienceDemographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increased usage of Internet applications has allowed for the collection of patient reported outcomes (PROs) and other health data through Web-based communication and questionnaires. While these Web platforms allow for increased speed and scope of communication delivery, there are certain limitations associated with this technology, as survey mode preferences vary across demographic groups. OBJECTIVE: To investigate the impact of demographic factors and participant preferences on the use of a Web-based questionnaire in comparison with more traditional methods (mail and phone) for women participating in screening mammography in British Columbia, Canada. METHODS: A sample of women attending the Screening Mammography Program of British Columbia (SMPBC) participated in a breast cancer risk assessment project. The study questionnaire was administered through one of three modes (ie, telephone, mail, or website platform). Survey mode preferences and actual methods of response were analyzed for participants recruited from Victoria General Hospital. Both univariate and multivariate analyses were used to investigate the association of demographic factors (ie, age, education level, and ethnicity) with certain survey response types. RESULTS: A total of 1192 women successfully completed the study questionnaire at Victoria General Hospital. Mail was stated as the most preferred survey mode (509/1192, 42.70%), followed by website platform (422/1192, 35.40%), and telephone (147/1192, 12.33%). Over 80% (955/1192) of participants completed the questionnaire in the mode previously specified as their most preferred; mail was the most common method of response (688/1192, 57.72%). Mail was also the most preferred type of questionnaire response method when participants responded in a mode other than their original preference. The average age of participants who responded via the Web-based platform (age 52.9, 95% confidence interval [CI] 52.1-53.7) was significantly lower than those who used mail and telephone methods (age 55.9, 95% CI 55.2-56.5; P<.001); each decade of increased age was associated with a 0.97-fold decrease in the odds of using the website platform (P<.001). Web-based participation was more likely for those who completed higher levels of education; each interval increase leading to a 1.83 increase in the odds of website platform usage (P<.001). Ethnicity was not shown to play a role in participant preference for the website platform (P=.96). CONCLUSIONS: It is beneficial to consider participant survey mode preference when planning to collect PROs and other patient health data. Younger participants and those of higher education level were more likely to use the website platform questionnaire; Web-based participation failed to vary across ethnic group. Because mail questionnaires were still the most preferred survey mode, it will be important to employ strategies, such as user-friendly design and Web-based support, to ensure that the patient feedback being collected is representative of the population being served.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,335
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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