How do respondents of primary care surveys compare to typical users of primary care? A comparison of two surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Primary care surveys are a key source of evaluative data; understanding how survey respondents compare to the intended population is important to understand results in context. The objective of this study was to examine the physician and patient representativeness of two primary care surveys (TRANSFORMATION and QUALICOPC) that each used different sampling and recruitment techniques. Methods We linked the physician and patient participants of the two surveys to health administrative databases. Patients were compared to other patients visiting the practice on the same day and other randomly selected dates using sociodemographic data, chronic disease diagnosis, and health system utilization. Physicians were compared to other physicians in the same practice, and other physicians in the intended geographic area using sociodemographic and practice characteristics. Results Physician respondents of the TRANSFORMATION survey included more males compared to their practice groups, but not to other physicians in the area. TRANSFORMATION physicians cared for a larger roster of patients than other physicians in the area. Patient respondents of the QUALICOPC survey did not have meaningful differences from other patients who visit the practice. Patient respondents of the TRANSFORMATION survey resided in more rural areas, had less chronic disease, and had lower use of health services than other patients visiting the practice. Conclusion Differences in survey recruitment methods at the physician and patient level may help to explain some of the differences in representativeness. When conducting primary care surveys, investigators should consider diverse methods of ensuring representativeness to limit the potential for nonresponse bias.
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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 | 0,171 | 0,388 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».