Challenges in recruiting frequent users of ambulance services for a community paramedic home visit program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Community Paramedicine at Home (CP@home) program is a health promotion program where community paramedics conduct risk assessments with frequent 9-1-1 callers in their homes, with a goal of reducing the frequency of 9-1-1 calls in this vulnerable population. The effectiveness of the CP@home program was investigated through a community-based RCT conducted in four regions in Ontario, Canada. The purpose of this current recruitment study is to examine the challenges met when recruiting for a community randomized control trial on high frequency 9-1-1 callers. METHODS: Eligible participants were recruited from one of four regions participating in the CP@home program and were randomly assigned to an intervention group (n = 1142) or control group (n = 1142). Data were collected during the recruitment process from the administrative database of the four paramedic services. Whether they live alone, their parental ethnicity, age, reason for calling 9-1-1, reason for not participating, contact method, and whether they were successfully contacted were recorded. Statistical significance was calculated using the Chi-Squared Test and Fisher's Exact Test to evaluate the effectiveness of the recruitment methods used to enroll eligible participants in the CP@home Program. RESULTS: Of the people who were contacted, 48.0% answered their phone when called and 53.9% answered their door when a home visit was attempted. In Total, 110 (33.1%) of people where a contact attempt was successful participated in the CP@home program. Most participants were over the age of 65, even though people as young as 18 were contacted. Older adults who called 9-1-1 for a lift assist were more likely to participate, compared to any other individual reason recorded, and were most often recruited through a home visit. CONCLUSIONS: This recruitment analysis successfully describes the challenges experienced by researchers when recruiting frequent 9-1-1 callers, which are considered a hard-to-reach population. The differences in age, contact method, and reason for calling 9-1-1 amongst people contacted and participants should be considered when recruiting this population for future research.
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 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 | 0,160 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».