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Enregistrement W3013318898 · doi:10.2196/14997

Improving Understanding of Participation and Attrition Phenomena in European Cohort Studies: Protocol for a Multi-Situated Qualitative Study

2020· article· en· W3013318898 sur OpenAlexvenueno aff
Sandra Marques, Julia Nadine Doetsch, Anne Brødsgaard, Marina Cuttini, Elizabeth S. Draper, Eero Kajantie, Jo Lebeer, Sylvia van der Pal, Pernille Pedersen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNovo Nordisk Fonden
Mots-clésThematic analysisContext (archaeology)CohortTriangulationQualitative researchFocus groupAttritionCohort studyPsychologyReflexivityQualitative propertyDevelopmental psychologyMedicineApplied psychologyMedical educationSociologyComputer scienceGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cohort studies represent a strong methodology for increasing one's understanding of human life-course development and etiological mechanisms. Retention of participants, especially during long follow-up periods, is, however, a major challenge. A better understanding of the motives for participation and attrition in cohort studies in diverse sociogeographic and cultural settings is needed, as this information is most useful in developing effective retention strategies. OBJECTIVE: This study aims to improve our understanding of participation and attrition phenomena in a European cohort study of very preterm/very-low-birth-weight (VPT/VLBW) infants from various sociogeographic and cultural settings to better understand variability and ultimately contribute to developing novel and more "in-context" strategies to improve retention. METHODS: This study uses a triangulation of multisituated methods to collect data on various cohorts in the Research on European Children and Adults Born Preterm (RECAP) network, which include focus group discussions, individual semidriven interviews, and a collaborative, reflexive visual methodology (participant-generated VideoStories) with relevant key actors involved with these cohort studies such as adult participants, parents (caregivers), cohort staff, health care professionals, and academic researchers. The methodological strategy aims to provide a shared flexible framework of various qualitatively driven methods to collect data on VPT/VLBW adult and child cohorts, from which research partners may choose and combine those most pertinent to apply in their own specific contexts. Data from all sources and sites will be submitted to a triangulation of phenomenological thematic analysis with discourse analysis. RESULTS: As of January 2020, in this study, we enrolled 92 participants variously involved with child and adult RECAP partnering cohorts from six countries. Multisite enrollment and data collection are expected to be completed in all seven study settings by June 2020. Findings will be reported in future publications. CONCLUSIONS: Qualitative research methods are a useful complement for enriching and illuminating quantitative results. We expect that opting for a multisituated study approach addressing the interplay of the lived experience of individuals in both researcher and researched stances of particular cohort study settings will contribute to filling some gaps in the understanding of participation variability and effectiveness of different implemented strategies in context. Moreover, health research subjects have traditionally been positioned as passive objects of study rather than active participants, even though they have the greatest stake in improving health care policies and practices. Including collaborative methods allows us to counteract the "top-down" model by handing over some research control to the very people who are providing the data on which research findings will be based while also acknowledging the value of their involvement. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/14997.

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)0,157
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1570,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,013

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 Opus0,769
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,130 · 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'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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