Text Messaging and Web-Based Survey System to Recruit Patients With Low Back Pain and Collect Outcomes in the Emergency Department: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP) is a frequent reason for emergency department (ED) presentations, with a global prevalence of 4.4%. Despite being common, the number of clinical trials investigating LBP in the ED is low. Recruitment of patients in EDs can be challenging because of the fast-paced and demanding ED environment. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe the recruitment and response rates using an SMS text messaging and web-based survey system supplemented by telephone calls to recruit patients with LBP and collect health outcomes in the ED. METHODS: An automated SMS text messaging system was integrated into Research Electronic Data Capture and used to collect patient-reported outcomes for an implementation trial in Sydney, Australia. We invited patients with nonserious LBP who presented to participating EDs at 1, 2, and 4 weeks after ED discharge. Patients who did not respond to the initial SMS text message invitation were sent a reminder SMS text message or contacted via telephone. The recruitment rate was measured as the proportion of patients who agreed to participate, and the response rate was measured as the proportion of participants completing the follow-up surveys at weeks 2 and 4. Regression analyses were used to explore factors associated with response rates. RESULTS: In total, 807 patients with nonserious LBP were invited to participate and 425 (53.0%) agreed to participate. The week 1 survey was completed by 51.5% (416/807) of participants. At week 2, the response rate was 86.5% (360/416), and at week 4, it was 84.4% (351/416). Overall, 60% of the surveys were completed via SMS text messaging and on the web and 40% were completed via telephone. Younger participants and those from less socioeconomically disadvantaged areas were more likely to respond to the survey via the SMS text messaging and web-based system. CONCLUSIONS: Using an SMS text messaging and web-based survey system supplemented by telephone calls is a viable method for recruiting patients with LBP and collecting health outcomes in the ED. This hybrid system could potentially reduce the costs of using traditional recruitment and data collection methods (eg, face-to-face, telephone calls only). INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1136/bmjopen-2017-019052.
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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».