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Enregistrement W4320071002 · doi:10.2196/40675

Design and Implementation of the Surveys of Women: Protocol for an Address-Based Sampling Multimodal Study

2023· article· en· W4320071002 sur OpenAlex
Stephanie Poland, Michael Stern, Ned English, Steven Pedlow, Katherine Archambeau, Kari Carris

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionNational Survey of Family GrowthMedicineFocus groupFamily planningSurvey data collectionBaseline (sea)Protocol (science)Sample (material)Research designPopulationEnvironmental healthAlternative medicineResearch methodologyPolitical scienceStatisticsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies conducted in the United States such as the National Survey of Family Growth (NSFG) and the Pregnancy Risk Assessment Monitoring System (PRAMS) collect data on pregnancy intentions to aid in improving health education, services, and programs. PRAMS collects data from specific sites, and NSFG is a national household-based survey. Like NSFG, the Surveys of Women was designed to survey participants residing in households using an address-based sample and a multimode data collection approach. The Surveys of Women collects data from eligible participants in 9 states within the United States on contraception use, reproductive health, and pregnancy intentions. In this paper, we focus on the baseline data collection protocol, including sample design, data collection procedures, and data processing. We also include a brief discussion on the follow-up and endline survey methodologies. Our goal is to inform other researchers on methods to consider when fielding a household-level reproductive health survey. OBJECTIVE: The Surveys of Women was developed to support state-specific research and evaluation projects, with an overall goal of understanding contraceptive health practices among women aged 18-44 years. The project collects data from respondents in 9 different states (Arizona, Alabama, Delaware, Iowa, Maryland, New Jersey, Ohio, South Carolina, and Wisconsin) over multiple rounds. METHODS: Households were selected at random using address-based sampling methods. This project includes a cross-sectional baseline survey, 2 or 3 follow-up surveys with an opt-in panel of respondents, and a cross-sectional endline survey. Each round of data collection uses a multimode design through the use of a programmed web survey and a formatted hard copy questionnaire. Participants from the randomly selected households access their personalized surveys through a web survey or mail in a hard copy questionnaire. To maximize responses, these surveys follow a rigorous schedule of various prompts bolstering the survey implementation design, and the participants received a modest monetary incentive. RESULTS: This is an ongoing project with results published separately by the evaluation teams involved with data analysis. CONCLUSIONS: The methods used in the first baseline survey informed modifications to the methods used in subsequent statewide surveys. Data collected from this project will provide insight into women's reproductive health, contraceptive use, and abortion attitudes in the 9 selected states. The long-term goal of the project is to use a data collection methodology that collects data from a representative sample of participants to assess changes in reproductive health behaviors over time. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/40675.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,211
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2110,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,844
Tête enseignante GPT0,728
Écart entre enseignants0,116 · 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