Effectiveness of School Based Recruitment Procedures and Modular Data Collections
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The School Health Action, Planning and Evaluation System (SHAPES) is a school-based data collection and knowledge exchange system designed to improve the health of youth. This paper outlines the design of the SHAPES study, examines the impact of different school recruitment models on participation rates, and examines the impact of using two different research modules during data collection on the prevalence of core behaviours being measured. Methods: In total, 76 schools were recruited from seven health regions and data were collected using the SHAPES Tobacco (TM) and Physical Activity Modules (PAM). Results: It was found that school recruitment rates were higher when both the researchers and the health unit, worked together to recruit schools. Significant differences were found between students who completed the TM and students who completed the PAM with respect to body mass index, smoking susceptibility, the number of friends who smoke, and the number of active friends. Conclusions: This paper provides valuable real-world insight for future researchers interested in performing population-level school-based studies of youth risk behaviours. Our experience suggests that a modular approach to data collection is feasible and that recruitment rates are improved when researchers work in collaboration with health unit staff who have existing relationships with schools.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».