Strategies to Increase Response Rate and Reduce Nonresponse Bias in Population Health Research: Analysis of a Series of Randomized Controlled Experiments during a Large COVID-19 Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: High response rates are needed in population-based studies, as nonresponse reduces effective sample size and bias affects accuracy and decreases the generalizability of the study findings. Objective: We tested different strategies to improve response rate and reduce nonresponse bias in a national population-based COVID-19 surveillance program in England, United Kingdom. Methods: Over 19 rounds, a random sample of individuals aged 5 years and older from the general population in England were invited by mail to complete a web-based questionnaire and return a swab for SARS-CoV-2 testing. We carried out several nested randomized controlled experiments to measure the impact on response rates of different interventions, including (1) variations in invitation and reminder letters and SMS text messages and (2) the offer of a conditional monetary incentive to return a swab, reporting absolute changes in response and relative response rate (95% CIs). Results: Monetary incentives increased the response rate (completed swabs returned as a proportion of the number of individuals invited) across all age groups, sex at birth, and area deprivation with the biggest increase among the lowest responders, namely teenagers and young adults and those living in more deprived areas. With no monetary incentive, the response rate was 3.4% in participants aged 18-22 years, increasing to 8.1% with a £10 (US $12.5) incentive, 11.9% with £20 (US $25.0), and 18.2% with £30 (US $37.5) (relative response rate 2.4 [95% CI 2.0-2.9], 3.5 [95% CI 3.0-4.2], and 5.4 [95% CI 4.4-6.7], respectively). Nonmonetary strategies had a modest, if any, impact on response rate. The largest effect was observed for sending an additional swab reminder (SMS text message or email). For example, those receiving an additional SMS text message were more likely to return a completed swab compared to those receiving the standard email-SMS approach, 73.3% versus 70.2%: percentage difference 3.1% (95% CI 2.2%-4.0%). Conclusions: Conditional monetary incentives improved response rates to a web-based survey, which required the return of a swab test, particularly for younger age groups. Used in a selective way, incentives may be an effective strategy for improving sample response and representativeness in population-based studies.
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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 | 0,439 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».