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Enregistrement W2891872726 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.742

Facilitating Patient Recruitment Process for Research

2018· article· en· W2891872726 sur OpenAlexaffabout
Bing Li, Braden Manns, Jim Raso, Terry Saunders, Jeffrey A. Bakal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineFormularyPharmacyHealth carePatient recruitmentMedical emergencyRandomized controlled trialSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionThe Assessing outcomes of enhanced Chronic disease Care through patient Education and a value-based formulary Study (ACCESS) conducted from the University of Calgary trial is seeking 4700 low-income Albertans over the age of 65 years at high risk for cardiovascular morbidity and mortality. Recruitment efforts using advertising, conventional methods including posters and brochures in pharmacies have been challenging. The use of admail was attempted but fewer than 260 people (out of nearly 122,000 letters mailed) were enrolled.
 Objectives and ApproachThe objective was to determine if linking data collected by Alberta Health Service (AHS) could identify eligible patients and facilitate recruitment for the study.
 We extracted cohorts of data based ICD codes. These patient’s data were linked with Admission, Discharge and Transfer (ADT) and Master Patient Index (MPI) data to pull patient’s names, addresses and postal codes. Deceased and previously contacted patients were eliminated. The final patient name-list from the Analytics team was merged with a notification letter from Research Administration and sent by the data communication team to candidate patients. Interested patients contacted the researchers. Once informed consent was obtained, the data communication team sent the study questionnaire to the patients directly.
 Results30,343 eligible patients were identified in Calgary and 23,305 in Edmonton. Out of 13825 people contacted, 304 people were enrolled into the study – a significantly higher rate than using other mail-based methods.
 Conclusion/ImplicationsBy linking various health administrative data, we assisted researchers to identify potential participants who would otherwise be inaccessible and geographically dispersed across Alberta. This effectively facilitated the recruitment process and enabled patients from across the province to participate with minimal investments.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,872
Tête enseignante GPT0,724
Écart entre enseignants0,149 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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