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Enregistrement W6893681003 · doi:10.5281/zenodo.3592097

Lessons Learned from the Recruitment Process of a South Asian Immigrant Women's Study: Analysis of Research Field Notes

2019· article· en· W6893681003 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensNipissing UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationEthnic groupSouth asiaPopulationAfrican descentMinority groupField research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Menopause, a normal transition in a woman’s life, is an individualized experience with varied attitudes and perceptions. In recent studies, menopausal symptoms and transitional experiences have been found to be greatly influenced by ethnic and cultural differences, as well as immigration. However, visible minority communities, like the South Asian immigrant population in Canada, remain underrepresented in women’s health research literature. The 1.9 million South Asians in Canada comprise 5.6% of the country’s total population and 25.1% of the visible minority population. As a result, there is great interest in improving the process of study recruitment for South Asian immigrant populations. In a menopausal transition study among South Asian immigrant women in the Greater Toronto Area, recruitment strategies were appraised in order to identify how to effectively and efficiently recruit ethnic minority groups for future women’s health studies. The study included all self-reported South Asian women who were: (a) A Canadian citizen or permanent resident; (b) Between the ages of 45 to 55; (c) Born outside of Canada; and (d) Living in Canada for no more than 20 years. A research assistant of South Asian descent recruited the participants using two methods: traditional approach versus technology-based approach. The technology-based approach recruited participants through various relevant Facebook groups. 77 women were approached for participation through their expressed interest on study advertisement postings. Of the 77 women, 38 were eligible (49.4%) and 28 consented and were recruited (73.7%). It was found that the most common reason for ineligibility in the technology-based group was that participants did not meet the minimum age requirement (n=17, 57%). This finding may suggest that South Asian women younger than 45 years old are using Facebook platforms more frequently than women older than 55 years old. Therefore, it may be more effective for recruiters to use a technology-based approach when studying South Asian women populations younger than 45 years of age. Alternatively, in the traditional method, 123 individuals were approached through word-of-mouth. Among the 123 women approached, 33 were eligible (26.8%) and 18 consented and were recruited (54.5%). The eligibility rate, recruitment rate, and recruitment screened ratio were higher for the technology-based approach than the traditional approach. This finding suggests that in addition to the traditional method, a technology-based approach may also be an effective and efficient approach for recruiting participants from the South Asian community.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,221
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,282
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2210,282
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,244
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,163 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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