だれ が 漏れ 穴 を 抜け出す か 人工知能対応のデジタル音声バンクへの採用完了の社会統計的要因

科学分野:

• 臨床研究
• 神経科学
• デジタル・ヘルス

背景:

• デジタル採用は 臨床研究への参加の可能性を秘めています 特に神経科学では
• デジタル・メソッドが様々な社会経済・人口層に与える影響を 理解することが重要です
• この研究では,デジタル神経学研究への参加に影響を与える社会人口学的要因を調査した.

研究 の 目的:

• デジタル神経学研究における参加者募集経路を分析する.
• 参加と完成の結果に関連した社会人口学的要因を特定する.
• 神経科学の研究におけるデジタル採用戦略の有効性を評価する.

主な方法:

• リモートスピーチキャプチャの研究に招待された患者5,846人を縦断分析した.
• Qualtrics,PTrax,および記録プラットフォームを使用して,採用チェックポイントを通じて参加者の進行を追跡します.
• 住宅ベースの社会経済状況 (HOUSES) インデックスと地域貧困インデックス (ADI) を用いて社会経済状態を評価する.
• クルスカル・ワリスとウィルコクソンランク・サムテストを用いて,参加率と人口統計的要因 (年齢,性別,地域,社会経済指標) の関連性を調べる.

主要な成果:

• 全体の完成率は低かった (7.1%).
• 恵まれない地域 (より高い ADI) の参加者は,参加する可能性が低い (p<0. 001).
• 都市部の参加者は農村部より早く入学した (p=0.011).
• 若い参加者は中退率が高く,卒業した人は高齢 (中位は66. 3対63歳) でした.
• 女性参加者は男性より登録に時間がかかりました (p=0.010).
• 近所の社会経済的な地位は参加に大きく影響したが,個人の住居の状態はそうではなかった.

結論:

• ニューロロジーのデジタル採用は 伝統的な障壁を克服できず デジタル格差をもたらす可能性があります
• 近所の社会経済的な地位,場所,年齢,性別などの社会人口学的要因は,参加に大きく影響します.
• デジタル神経科学の研究の包括性には,多チャネル採用戦略が不可欠です.