Six ways to maximize survey response rates: lessons from a medical school accreditation survey in a Canadian setting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surveys are being increasingly used to gather feedback and study data in healthcare professions. However, it may be challenging to achieve high response rates in surveys administered to healthcare professionals. The aim of this paper is to report six strategies that contributed to a high response rate on the Independent Student Analysis at the University of Toronto (U of T), which can be applied to other surveys to achieve strong response rates amongst healthcare professionals. Methods: In 2019, as part of accreditation for the U of T MD Program, we conducted the Independent Student Analysis, a student-led survey examining a medical student's experience. We review and critically evaluate the factors that contributed to a robust response rate amongst one of the largest cohorts of medical students in Canada. Results: Among 1080 students in the MD program, we achieved an unprecedented response rate of 87.2%. Six factors were identified that most contributed to our high response rate, including: faculty support, student representation, eliciting participant feedback, creating protected time for completion, offering incentives, and generating awareness. Conclusions: Eliciting high survey response rates from medical learners can be challenging. However, with careful consideration of learner feedback and effective employment of the strategies discussed in this paper, medical school faculty may better engage students in survey completion, achieving higher response rates and gathering richer insight, which can be used to more effectively enact meaningful change amongst healthcare professionals.
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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 | 0,654 | 0,681 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».