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Enregistrement W2509623544 · doi:10.2450/2016.0010-16

The relative efficacy of three interventions to favour return to give blood.

2017· article· en· W2509623544 sur OpenAlexaff
Geneviève Myhal, Gaston Godin, Sophie Dubuc

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensUniversité LavalHéma-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionBlood donorDonationMedicineBlood donationsReport cardIntervention (counseling)Family medicinePsychologyNursingImmunologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of the study was to test the relative efficacy of action planning and reward distribution to promote retention of whole blood donors. MATERIALS AND METHODS: A sample of 7,399 donors was randomised to one of three interventions: "action planning" (n=2,585); "reward" (n=2,397); and "thank you" (n=2,417). Participants in the action planning condition were invited to write the date of their next donation on a post-it note before taking it home at the end of the donation process. Participants in the "reward" condition were given an anti-theft credit card sleeve at the end of the donation process. The "thank you" intervention is the usual condition at the end of the process; it was considered the control condition. The dependent variable was the proportion of donors who registered to give blood at six months. RESULTS: Overall, 4,444 (60.06%) donors registered to give blood at six months. There were no differences between the three interventions in the proportions of donors who registered to give blood (d.f. 2, chi-square=3.72, p<0.15). However, gender modified the effect of the intervention (d.f. 2, chi-square=6.57, p<0.0375); more women registered in the "thank you" condition than in the other two. DISCUSSION: The results suggest that action planning and the distribution of a reward have no motivational effect on the return to give blood. Nonetheless, women appear to respond more negatively to these interventions at the end of the donation process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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