Ecological Momentary Assessment with REDCap: Methods, Feasibility, and User Behaviour in a Parent and Child Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intensive longitudinal data collection, including ecological momentary assessment (EMA), has the potential to reduce recall biases and increase our understanding of dynamic associations between variables. Cost and privacy concerns represent barriers that may limit the use of EMA. Research Electronic Data Capture (REDCap), a freely available online survey application, may allow researchers to overcome these barriers; however, at present, little guidance is available to researchers regarding the setup of EMA in REDCap. Objective: We provide guidance regarding EMA setup and programming in REDCap, along with information on survey completion and user behaviour in a sample of parents and children.Methods: Participants were 66 parents and their children (ages 9-13 years) recruited from an existing longitudinal cohort study to participate in a study on risk and protective factors for children’s mental health. Participants received twice daily survey prompts (morning and evening) by email or text message for 14 days. Results: Completion rates were good (M = 82%) and significantly higher on weekdays than weekends and in dyads with girls than dyads with boys. The number of assessments submitted was significantly higher, and response times significantly faster, among participants who selected text message survey notifications compared to email survey notifications. The use of reminder messages increased survey completion. Conclusions: Our results support the feasibility of using REDCap for EMA studies with parents and children. Offering the option of text message survey notifications and reminders may be important ways to increase completion rates and timeliness of responses. REDCap is a potentially useful tool for researchers wishing to implement EMA in settings in which cost and/or privacy are current barriers.
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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 | 0,046 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».