Increasing Participation and Completion Rates in Questionnaire Surveys of Primary Care Patients: Cluster-Randomized Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Participation and completion rates in questionnaire-based surveys are often low. OBJECTIVE: This study aims to assess participation and completion rates for a survey using paper and mixed mode questionnaires with patients recruited by research assistants in primary care waiting rooms. METHODS: This cluster-randomized study, conducted in 2023 in France, involved 974 patients from 39 practices randomized into 4 groups: "paper with incentive" (n=251), "paper without incentive" (n=368), "mixed mode with tablet" (n=187), and "mixed mode with QR code" (n=168). Analyses compared the combined paper group with the 2 mixed mode groups and the "paper with incentive" and "paper without incentive" groups. Logistic regressions were used to analyze participation and completion rates. RESULTS: Of the 974 patients recruited, 822 (women: 536/821, 65.3%; median age 52, IQR 37-68 years) agreed to participate (participation rate=84.4%), with no significant differences between groups. Overall, 806 patients (98.1%) answered all 48 questions. Completion rates were highest in the combined paper group (99.8%) compared to mixed mode groups (96.8% for paper or tablet, 93.3% for paper or QR code; P<.001). There was no significant difference in completion rates between the "paper with incentive" and "paper without incentive" groups (100% vs 99.7%). CONCLUSIONS: Recruiting patients in waiting rooms with research assistants resulted in high participation and completion rates across all groups. Mixed mode options did not enhance participation or completion rates but may offer logistical advantages. Future research should explore incentives and mixed-mode strategies in diverse settings.
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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 | 0,035 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».