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Enregistrement W2901134544 · doi:10.1186/s13104-018-3920-6

To send or not to send: weighing the costs and benefits of mailing an advance letter to participants before a telephone survey

2018· article· en· W2901134544 sur OpenAlexafffund
Christina Schell, Alexandra Godinho, Vladyslav Kushnir, John Cunningham

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsCanadian Cancer SocietyOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineDemographicsLogistic regressionDemographyTelephone surveyFamily medicineAdvertisingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: A letter was mailed to half the participants (Letter = 137; No Letter = 138) of a 5-year follow-up survey regarding smoking cessation before attempting contact for a telephone interview. The primary outcome was the number of completed surveys per group (response rate). Secondary analyses of the number of telephone calls placed and a cost analysis were performed. RESULTS: No conclusive effect was found on the response rates per group (59.1% Letter, 50.0% No Letter; p = 0.147). Additionally, a logistic regression, controlling for demographics, revealed that there was no direct effect of sending the letter on response rate (p = 0.369). Non-parametric analysis showed significantly fewer calls (U = 7962.5, z = - 2.274, p < 0.05 two-tailed) and significantly lower costs (U = 11112.00, z = 2.521, p < 0.05 two-tailed) in reaching participants in the Letter group. Mailing an advance letter to participants did not appear to effect response rates between the groups, even when controlling for demographics. However, further analysis examining the number of call attempts and the costs per group revealed the letter may have had other effects. These findings suggest that additional analyses may be merited when evaluating the effectiveness of methods to increase participation, such as an advance letter, especially in cases where the literature largely supports its effectual use. Trial registration ClinicalTrials.gov NCT03097445. Registered 31 March 2017.

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)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,670
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,086 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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