Impact of recruitment strategies on individual participation practices in the Canadian National Vaccine Safety Network: prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Canadian National Vaccine Safety (CANVAS) network conducted a multi-center, prospective vaccine safety study to collect safety data after dose 1 and 2 of COVID-19 vaccines and follow up safety information 7 months after dose 1. Objective: This study aimed to describe and evaluate the recruitment methods used by CANVAS and the retention of participants by each modality. Methods: CANVAS deployed a multi-pronged recruitment approach to reach a larger sample, without in-person recruitment. Three primary recruitment strategies were used: passive recruitment, technology-assisted electronic invitation through the vaccine booking system (auto-invitation), or auto-registration through the vaccine registries (auto-enrollment). Results: Between December 2020 and April 2022, approximately 1.3 million vaccinated adults either self-enrolled or were auto-enrolled in CANVAS, representing about 5% of the vaccinated adult Canadian population. Approximately 1 million participants were auto-enrolled, 300,000 were recruited by auto-invitation, and 5,000 via passive recruitment. Overall survey completion rates for dose 1, dose 2 and the 7-month follow-up surveys were 51.7% (681,198 of 1,318,838), 54.3% (369,552 of 681,198), and 66.4% (452,076 of 681,198), respectively. Completion rates were lower among auto-enrolled participants compared to passively recruited or auto-invited participants who self-enrolled. However, auto-enrolled samples were much larger, which offset the lower completion rates. Conclusion: Our data suggest that auto-enrollment provided an opportunity to reach and retain a larger number of individuals in the study compared to other recruitment modalities.
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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 | 0,037 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».