Effect of hand versus electronic signatures on response rates in postal surveys: a randomised controlled trial among emergency physicians in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Hand signatures offer a more authentic personalisation, which carries over to a sense of trust, although are costly and time-consuming when considering large postal surveys. The objective of this study was to compare response rates when using either hand-signed or electronic-signed letters in a postal survey. Design and setting We embedded this randomised controlled trial within a national cross-sectional postal survey of emergency physicians in Canada. The survey aimed to describe current practice patterns with respect to primary headache disorders. Participants We randomly sampled 500 emergency physicians listed in the Scott’s Canadian Medical Directory, 2019 edition. Interventions Using computer-generated random numbers, physicians were allocated to receiving either hand-signed (n=250) or electronic signed (n=250) letters. The initial mailout contained a US$5 Tim Hortons coffee card with the invitation letter. Four reminders were sent to non-responders every 3 weeks. The same type of signature was used for the initial invitation and subsequent reminders. Outcome The primary outcome was the survey response rate. Results Among 500 physicians invited, 32 invitations were undeliverable. Among the remaining 468 physicians, 231 had been allocated to the hand-signed group and 237 to the electronic signed group. The response rate in the hand-signed group was 87 (37.7%) vs 97 (40.9%) in the electronic-signed group (absolute difference in proportions −3.3%, 95% CI −12.1% to 5.6%). Conclusion There was no significant difference in physician response rate between hand-signed and e-signed cover letter and reminder letters. Electronic signatures should be used in future postal surveys among physicians to save on time and labour without impacting response rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,171 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».