Willingness of population health survey participants to provide personal health information and biological samples
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biological sample collection and data linkage can expand the utility of population health surveys. The present study investigates factors associated with population health survey respondents' willingness to provide biological samples and personal health information. METHODS: Using data from the 2019 Centre for Addiction and Mental Health (CAMH) Monitor survey (n = 2,827), we examined participants' willingness to provide blood samples, saliva samples, probabilistic linkage, and direct linkage with personal health information. Associations of willingness to provide such information with socio-demographic, substance use, and mental health details were also examined. Question order effects were tested using a randomized trial. RESULTS: The proportion of respondents willing to provide blood samples, saliva samples, probabilistic linkage, and direct linkage with personal health information were 19.9%, 36.2%, 82.1%, and 17%, respectively. Willingness significantly varied by age, race, employment, non-medical prescription opioid use (past year), cocaine use (lifetime), and psychological distress. Significant question order effects were observed. Respondents were more likely to be willing to provide a saliva sample when this question was asked first compared to first being asked for direct data linkage. Similarly, respondents were more likely to be willing to allow for probabilistic data linkage when this question was asked first compared to first being asked for a saliva sample. CONCLUSION: A lack of willingness to provide biological samples or permit data linkage may lead to representivity issues in studies which rely on such information. The presence of question order effects suggests that the willingness of respondents can be increased through strategic ordering of survey structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,109 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».