Strengthening Recruitment and Retention: Mitigation Strategies in Two Longitudinal Studies of Pregnant Women in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Global health researchers have a responsibility to conduct ethical research in a manner that is culturally respectful and safe. The purpose of this work is to describe our experiences with recruitment and retention in Pakistan, a low-middle-income country. DESCRIPTION: We draw on two studies with a combined sample of 2161 low-risk pregnant women who participated in a pilot (n = 300) and a larger (n = 1861) prospective study of psychological distress and preterm birth at one of four centers (Garden, Hyderabad, Kharadar, Karimabad) of the Aga Khan University Hospital in Karachi, Pakistan. ASSESSMENT: Challenges we encountered include economic hardship and access to healthcare; women's position in the family; safety concerns and time commitment; misconceptions and mistrust in the research process; and concerns related to blood draws. To mitigate these challenges, we developed culturally acceptable study incentives, involved family members in the decision-making process about study participation, partnered with participants' obstetrician-gynecologists, accommodated off site study visits, combined research visits with regular prenatal care visits, and modified research participation related to blood draws for some women. CONCLUSION: Implementation of these mitigation strategies improved recruitment and retention success, and we are confident that the solutions presented will support future scientists in addressing sociocultural challenges while embarking on collaborative research projects in Pakistan and other low-middle-income countries.
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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 | 0,081 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».