Facilitating Patient Recruitment Process for Research
Notice bibliographique
Résumé
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,241 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,164 | 0,108 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».