Factors Associated with Attrition in a Longitudinal Cohort of Older Adults in the Community
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Retaining participants in longitudinal studies increases their power. We undertook this study in a population-based longitudinal cohort of adults with COPD to determine the factors associated with increased cohort attrition. Methods: In the longitudinal population-based Canadian Cohort of Obstructive Lung Disease (CanCOLD) study, 1561 adults > 40 years old were randomly recruited from 9 urban sites. Participants completed in-person visits at 18-month intervals and also were followed up every 3 months over the phone or by email. The cohort retention for the study and the reasons for attrition were analyzed. Hazard ratios and robust standard errors were calculated using Cox regression methods to explore the associations between participants who remained in the study and those who did not. Results: The median follow-up (years) of the study is 9.0 years. The overall mean retention was 77%. Reasons for attrition (23%) were: dropout by participant (39%), loss of contact (27%), investigator-initiated withdrawal (15%), deaths (9%), serious disease (9%), and relocation (2%). Factors independently associated with attrition were lower educational attainment, higher pack-year tobacco consumption, diagnosed cardiovascular disease, and a higher Hospital Anxiety and Depression Scale score: adjusted hazard ratios (95% confidence interval) were 1.43(1.11, 1.85); 1.01(1.00, 1.01); 1.44(1.13, 1.83); 1.06(1.02, 1.10) respectively. Conclusions: Identification and awareness of risk factors for attrition could direct targeted retention strategies in longitudinal studies. Moreover, the identification of patient characteristics associated with study dropout could address any potential bias introduced by differential dropouts.
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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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».