Longitudinal Outcomes of GastroIntestinal symptoms in Canada (LOGIC): key factors for an effective patient retention in observational studies.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Longitudinal Outcomes of GastroIntestinal symptoms in Canada (LOGIC) is an ongoing study on irritable bowel syndrome (IBS) treatment patterns and health outcomes in routine Canadian clinical practice. Advancements in understanding IBS, a chronic multifaceted GI disorder, may be possible through methodical observational studies. The objective of this paper is to describe site recruitment techniques and extensive subject follow-up methodology used to facilitate a high return rate of questionnaires from this population-based study of subjects with IBS. METHODS: Invitation letters along with protocol synopses and preliminary site assessment questionnaires were faxed to potential sites across Canada. There were 1,556 subjects enrolled in this study from general practitioner sites (GP) and specialist sites (SP) in Canada. Subjects were compensated for the return of questionnaires reporting symptoms, quality of life, productivity, healthcare and resource utilization at baseline, Month 1, 3, 6, 9, and 12. Upon the return of questionnaires, subjects received thank you cards which included a reminder of the next questionnaire's due date. If subject questionnaires were not received within 2 weeks after the due date, the subjects received a reminder letter in the mail. RESULTS: The methodology in the LOGIC study allowed for a high patient questionnaire return rate (89%) through extensive subject reminders and follow-up. Subject participation throughout the study was not found to be linked to study site size or type (GP or SP). CONCLUSION: Questionnaire based observational studies may benefit from focusing resources on increasing questionnaire return rates to effectively maintain data reliability and also reduce non-response bias.
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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 | 0,356 | 0,572 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».