Factors associated with research participation in a large primary care practice-based pediatric cohort: Results from the TARGet Kids! longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: All longitudinal cohort studies strive for high participant retention, although attrition is common. Understanding determinants of attrition is important to inform and develop targeted strategies to improve study participation. We aimed to identify factors associated with research participation in a large children's primary care cohort study. METHODS: In this longitudinal cohort study between 2008 and 2020, all children who participated in the Applied Research Group for Kids (TARGet Kids!) were included. TARGet Kids! is a large primary care practice-based pediatric research network in Canada with ongoing data collection at well-child visits. Several sociodemographic, health, and study design factors were examined for their associations with research participation. The primary outcome was attendance of eligible research follow-up visits. The secondary outcome was time to withdrawal from the TARGet Kids! study. Generalized linear mixed effects models and Cox proportional hazard models were fitted. We have engaged parent partners in all stages of this study. RESULTS: A total 10,412 children with 62,655 total eligible research follow-up visits were included. Mean age at enrolment was 22 months, 52% were male, and 52% had mothers of European ethnicity. 68.4% of the participants attended at least 1 research follow-up visit. Since 2008, 6.4% of the participants have submitted a withdrawal request. Key factors associated with research participation included child age, ethnicity, maternal age, maternal education level, family income, parental employment, child diagnosis of chronic health conditions, certain study sites, and missingness in questionnaire data. CONCLUSIONS: Socioeconomic status, demographic factors, chronic conditions, and missingness in questionnaire data were associated with research participation in this large primary care practice-based cohort study of children. Results from this analysis and input from our parent partners suggested that retention strategies could include continued parent engagement, creating brand identity and communication tools, using multiple languages and avoiding redundancy in the questionnaires.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».