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Enregistrement W4362633468 · doi:10.1111/nmo.14583

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

2023· article· en· W4362633468 sur OpenAlexaff
Ami D. Sperber, Serhat Bor, Xuicai Fang, Shrikant I. Bangdiwala, Douglas A. Drossman, Uday C. Ghoshal, Magnus Simrén, Jan Tack, William E. Whitehead, Dan L. Dumitraşcu, Shin Fukudo, John Kellow, Edith Okeke, Eamonn M.M. Quigley, Max J. Schmulson, Peter J. Whorwell, Timothy Archampong, Payman Adibi, Viola Andresen, Marc A. Benninga, Bruno Bonaz, Luis Bustos Fernández, Suck Chei Choi, Enrico Corazziari, Carlos Fernando de Magalhães Francisconi, Albis Hani, Л. Б. Лазебник, Yeong Yeh Lee, Agata Mulak, M. Masudur Rahman, Javier Santos, Mashiko Setshedi, Ari Fahrial Syam, Stephen Vanner, Reuben K. Wong, Aurelio López‐Colombo, Valeria Atenea Costa, Ram Dickman, Motoyori Kanazawa, Ammar Hassanzadeh Keshteli, Rutaba Khatun, Iradj Maleki, Pierre Poitras, Nitesh Pratap, O. V. Stefanyuk, S R Thomson, Abdullah Murat Buyruk, Nalan Gülşen Ünal, Dan Huang, Jun Song, Jóhann P. Hreinsson, Olafur S. Palsson

Notice bibliographique

RevueNeurogastroenterology & Motility · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreMcMaster UniversityQueen's UniversityImpactUniversité de MontréalUniversity of AlbertaPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyData collectionThe InternetLogistic regressionSurvey methodologySurvey data collectionChinaEnvironmental healthDeveloping countryDemographyMedicinePopulationGeographySocioeconomicsEconomic growthSocial scienceSociologyStatisticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,291
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,329
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2910,329
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,622
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,022 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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