The feasibility of using remote data collection tools in field surveys
Notice bibliographique
Résumé
Background: The objectives of the study were to conduct a field survey to measure the prevalence of chronic diseases by taking history, to assess the feasibility of using remote data collection tools in field surveys and to create the map of the survey area using global positioning system (GPS). Methods: A community survey was carried out in two urban municipal wards by trainees with medical sociology back ground among those aged 35 years and above. There were a total of 563 participants from whom history of chronic diseases were collected and from those aged 60 years and above the presence of frailty was assessed using Canadian Study of Health and Ageing (CSHA) Clinical Frailty Scale. The data was collected using a remote data collection application named KoBo Toolbox, downloaded in their smart phones, which was sent directly to the main computer in the Clinical Epidemiological Unit, using mobile data or Wi-Fi hotspots. The co-ordinates of the households were marked using GPS which was also sent through the KoBo Toolbox to the main computer. At the centre the data was converted into excel sheets and various percentages were calculated. Results: In the survey the proportion affected with diabetes, hypertension, coronary artery disease and cerebrovascular accidents were 24%, 20.6%, 10.5% and 3.5% respectively. Among the older population 2.2% were found to be severely frail or worse requiring special care. The field map of the area surveyed was also generated using the co-ordinates marked using the GPS enabled phones. Conclusions: The remote data collection tool enabled us to conduct a survey on chronic diseases, effectively, within a limited period of time, creating a map of the area surveyed.
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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 | 0,032 | 0,022 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».