MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2758178807 · doi:10.1002/pbc.26762

Recruiting primary care physicians to qualitative research: Experiences and recommendations from a childhood cancer survivorship study

2017· article· en· W2758178807 sur OpenAlexfundno aff
Christina Signorelli, Claire E. Wakefield, Joanna E. Fardell, Elysia Thornton‐Benko, Jon Emery, Jordana K. McLoone, Richard J. Cohn

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMcGill University
Mots-clésMedicineFamily medicinePrimary careSurvivorship curvePhoneQualitative researchChildhood cancerQualitative propertyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary care physicians (PCPs) are essential for healthcare delivery but can be difficult to recruit to health research. Low response rates may impact the quality and value of data collected. This paper outlines participant and study design factors associated with increased response rates among PCPs invited to participate in a qualitative study at Sydney Children's Hospital, Australia. PROCEDURE: We invited 160 PCPs by post, who were nominated by their childhood cancer patients in a survey study. We followed-up by telephone, email, or fax 2 weeks later. RESULTS: Without any follow-up, 32 PCPs opted in to the study. With follow-up, a further 42 PCPs opted in, with email appearing to be the most effective method, yielding a total of 74 PCPs opting in (46.3%). We reached data saturation after 51 interviews. On average, it took 34.6 days from mail-out to interview completion. Nonrespondents were more likely to be male (P = 0.013). No survivor-related factors significantly influenced PCPs' likelihood of participating. Almost double the number of interviews were successfully completed if scheduled via email versus phone. Those requiring no follow-up did not differ significantly to late respondents in demographic/survivor-related characteristics. CONCLUSION: PCP factors associated with higher opt in rates, and early responses, may be of interest to others considering engaging PCPs and/or their patients in cancer-related research, particularly qualitative or mixed-methods studies. Study resources may be best allocated to email follow-up, incentives, and personalization of study documents linking PCPs to patients. These efforts may improve PCP participation and the representativeness of study findings.

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)0,159
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,141
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1590,141
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0200,016
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0050,014
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,588
Tête enseignante GPT0,643
Écart entre enseignants0,055 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePediatric Blood & CancerMême sujetEthics in Clinical ResearchTravaux en français237 207