MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2782005892 · doi:10.1038/s41598-017-18679-y

Motivating Cord Blood Donation with Information and Behavioral Nudges

2018· article· en· W2782005892 sur OpenAlexaff
Daniela Grieco, Nicola Lacetera, Mario Macis

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesJohn Templeton Foundation
Mots-clésCord bloodNudge theoryDonationMedicineUmbilical cordPsychological interventionSalience (neuroscience)Blood donorPsychologySocial psychologyNursingImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Umbilical cord blood is a source of hematopoietic stem cells essential to treat life-threatening diseases, such as leukemia and lymphoma. However, only a very small percentage of parents donate upon delivery. The decision to donate the cord blood occurs at a very specific time and when parents likely experience emotional, informational, and decisional overloads; these features of cord blood donation make it different from other pro-social activities. In collaboration with an OB-GYN clinic in Milan, Italy, we conducted the first randomized controlled trial that applies tools from behavioral science to foster cord blood donation, and quantified the gains that informational and behavioral "nudges" can achieve. We found that information and "soft" commitments increased donations; approaching expecting parents closer to the delivery date and providing them with multiple reminders, moreover, had the strongest impact. However, a significant portion of women who expressed consent to donate could not do so because of organizational constraints. We conclude that simple, non-invasive behavioral interventions that address information gaps and procrastination, and that increase the salience of the activity can substantially enhance altruistic donations of cord blood, especially when coupled with organizational support.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,282 · 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.

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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetReproductive Health and TechnologiesTravaux en français237 207