Face‐to‐face interviews versus Internet surveys: Comparison of two data collection methods in the Rome foundation global epidemiology study: Implications for population‐based research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The Rome Foundation Global Epidemiology Study (RFGES) assessed the prevalence, burden, and associated factors of Disorders of Gut-Brain Interaction (DGBI) in 33 countries around the world. Achieving worldwide sampling necessitated use of two different surveying methods: In-person household interviews (9 countries) and Internet surveys (26 countries). Two countries, China and Turkey, were surveyed with both methods. This paper examines the differences in the survey results with the two methods, as well as likely reasons for those differences. METHODS: The two RFGES survey methods are described in detail, and differences in DGBI findings summarized for household versus Internet surveys globally, and in more detail for China and Turkey. Logistic regression analysis was used to elucidate factors contributing to these differences. RESULTS: Overall, DGBI were only half as prevalent when assessed with household vs Internet surveys. Similar patterns of methodology-related DGBI differences were seen within both China and Turkey, but prevalence differences between the survey methods were dramatically larger in Turkey. No clear reasons for outcome differences by survey method were identified, although greater relative reduction in bowel and anorectal versus upper gastrointestinal disorders when household versus Internet surveying was used suggests an inhibiting influence of social sensitivity. CONCLUSIONS: The findings strongly indicate that besides affecting data quality, manpower needs and data collection time and costs, the choice of survey method is a substantial determinant of symptom reporting and DGBI prevalence outcomes. This has important implications for future DGBI research and epidemiological research more broadly.
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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 | 0,016 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».