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Enregistrement W2525703571 · doi:10.2196/publichealth.5240

Determining Survey Satisficing of Online Longitudinal Survey Data in the Multicenter AIDS Cohort Study: A Group-Based Trajectory Analysis

2016· article· en· W2525703571 sur OpenAlexvenueno aff
Junrui Di, Ying Li, M. Reuel Friedman, Pamela J. Surkan, Steven Shoptaw, Michael Plankey

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésSatisficingDemographyInterquartile rangePsychologyCohortCohort studyMulticenter AIDS Cohort StudyBaseline (sea)MedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicineComputer scienceViral loadInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Survey satisficing occurs when participants respond to survey questions rapidly without carefully reading or comprehending them. Studies have demonstrated the occurrence of survey satisficing, which can degrade survey quality, particularly in longitudinal studies. OBJECTIVE: The aim of this study is to use a group-based trajectory analysis method to identify satisficers when similar survey questions were asked periodically in a long-standing cohort, and to examine factors associated with satisficing in the surveys having sensitive human immunodeficiency virus (HIV)-related behavioral questions. METHODS: Behavioral data were collected semiannually online at all four sites of the Multicenter AIDS Cohort Study (MACS) from October 2008 through March 2013. Based on the start and end times, and the word counts per variable, response speed (word counts per second) for each participant visit was calculated. Two-step group-based trajectory analyses of the response speed across 9 study visits were performed to identify potential survey satisficing. Generalized linear models with repeated measures were used to investigate the factors associated with satisficing on HIV-related behavioral surveys. RESULTS: Among the total 2138 male participants, the median baseline age was 51 years (interquartile range, 45-58); most of the participants were non-Hispanic white (62.72%, 1341/2138) and college graduates (46.59%, 996/2138), and half were HIV seropositive (50.00%, 1069/2138). A total of 543 men (25.40%, 543/2138) were considered potential satisficers with respect to their increased trajectory tendency of response speed. In the multivariate analysis, being 10 years older at the baseline visit increased the odds of satisficing by 44% (OR 1.44, 95% CI 1.27-1.62, P<.001). Compared with the non-Hispanic white participants, non-Hispanic black participants were 122% more likely to satisfice the HIV-related behavioral survey (OR 2.22, 95% CI 1.69-2.91, P<.001), and 99% more likely to do so for the other race/ethnicity group (OR 1.99, 95% CI 1.39-2.83, P<.001). Participants with a high school degree or less were 67% more likely to satisfice the survey (OR 1.67, 95% CI 1.26-2.21, P<.001) compared with those with a college degree. Having more than one sex partner and using more than one recreational drug reduced the odds of satisficing by 24% (OR 0.76, 95% CI 0.61-0.94, P=.013) and 28% (OR 0.72, 95% CI 0.55-0.93, P=.013), respectively. No statistically significant association of HIV serostatus with satisficing was observed. CONCLUSIONS: Using a group-based trajectory analysis method, we could identify consistent satisficing on HIV-related behavioral surveys among participants in the MACS, which was associated with being older, being non-white, and having a lower education level; however, there was no significant difference by HIV serostatus. Methods to minimize satisficing using longitudinal survey data are warranted.

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)0,220
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2200,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,320
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,157 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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