MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2996011727 · doi:10.2196/14747

Interventions to Increase the Reachability of Migrants in Germany With Health Interview Surveys: Mixed-Mode Feasibility Study

2019· article· en· W2996011727 sur OpenAlexvenueno aff
Marie-Luise Zeisler, Leman Bilgic, Maria Schumann, Annelene Wengler, Johannes Lemcke, Antje Gößwald, Thomas Lampert, Claudia Hövener, Patrick Schmich

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRobert Koch InstitutKoch Institute for Integrative Cancer Research, Massachusetts Institute of Technology
Mots-clésImmigrationReachabilityPsychological interventionHealth dataSustainabilityPolitical scienceEnvironmental healthGerontologyDemographic economicsGeographyEconomic growthHealth careMedicineNursingComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Germany is a popular destination for immigrants, and migration has increased in recent years. It is therefore important to collect reliable data on migrants' health. The Robert Koch Institute, Berlin, Germany, has launched the Improving Health Monitoring in Migrant Populations (IMIRA) project to sustainably integrate migrant populations into health monitoring in Germany. OBJECTIVE: One of IMIRA's objectives is to implement a feasibility study (the IMIRA survey) that focuses on testing various interventions to increase the reachability of migrants with health interview surveys. Possible causes of nonresponse should be identified so as to increase participation in future surveys. METHODS: The survey target populations were Turkish, Polish, Romanian, Syrian, and Croatian migrants, who represent the biggest migrant groups living in Germany. We used probability sampling, using data from the registration offices in 2 states (Berlin and Brandenburg); we randomly selected 9068 persons by nationality in 7 sample points. We applied age (3 categories: 18-44, 45-64, and ≥65 years) and sex strata. Modes and methods used to test their usability were culturally sensitive materials, online questionnaires, telephone interviews, personal contact, and personal interviews, using multilingual materials and interviewers. To evaluate the effectiveness of the interventions, we used an intervention group (group A) and a control group (group B). There were also focus groups with the interviewers to get more information about the participants' motivation. We used the European Health Interview Survey, with additional instruments on religious affiliation, experience of discrimination, and subjective social status. We evaluated results according to their final contact result (disposition code). RESULTS: We collected data from January to May 2018 in Berlin and Brandenburg, Germany. The survey had an overall response rate of 15.88% (1190/7494). However, final disposition codes varied greatly with regard to citizenship. In addition to the quantitative results, interviewers reported in the focus groups a "feeling of connectedness" to the participants due to the multilingual interventions. The interviewers were particularly positive about the home visits, because "if you are standing at the front door, you will be let in for sure." CONCLUSIONS: The IMIRA survey appraised the usability of mixed-mode or mixed-method approaches among migrant groups with a probability sample in 2 German states. When conducting the survey, we were confronted with issues regarding the translation of the questionnaire, as well as the validity of some instruments in the survey languages. A major result was that personal face-to-face contact was the most effective intervention to recruit our participants. We will implement the findings in the upcoming health monitoring study at the Robert Koch Institute.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,442
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,160 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetSurvey Methodology and NonresponseTravaux en français237 207