为了健康一起 - 弗吉尼亚州研究计划:人口健康评估的多模式方法
Bernard F Fuemmeler1,2, Carrie A Miller1,2, D Jeremy Barsell1
1Department of Family Medicine & Population Health, Virginia Commonwealth University, Richmond, VA, USA.
为了健康-弗吉尼亚州 (T4H-VA) 计划一起发现,虽然在线招聘 (电子队列) 达到了更少的参与者,但它捕获了各种健康特征. 结合基于邮件和数字方法是包容性癌症研究招聘的关键.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 癌症预防研究 癌症预防研究
- 健康 公平 卫生 公平
背景情况:
- 弗吉尼亚州的"为了健康而一起" (T4H-VA) 研究计划旨在加强弗吉尼亚州的癌症预防,教育和宣传.
- 建立一个具有代表性和包容性的队列对于该计划的使命和结果质量至关重要.
- 采用多模式采样策略来改善人口健康评估.
研究的目的:
- 描述一个基于技术的,非概率平台,用于队列招聘.
- 为了比较基于概率 (邮件) 和非基于概率 (电子队列) 的采样方法之间的人口,健康和技术使用差异.
- 评估不同招聘策略的有效性,以建立一个包容性的研究队伍.
主要方法:
- 开发了一个非概率抽样 (电子队列) 的在线平台,与传统的基于邮件的概率抽样相辅相成.
- 在马西综合癌症中心 (MCCC) 收获区内招募英语熟练的成年居民.
- 两种采样方法之间比较了参与者的人口统计,健康特征和健康信息/技术使用情况.
主要成果:
- 概率和非概率队伍都没有达到招聘目标,部分原因是COVID-19大流行.
- 非概率 (e-cohort) 方法招募的参与者较少,特别是那些与"其他"种族认同的人.
- 与以邮件为基础的队列相比,电子队列的身体活动,酒精消费,个人癌症病史和电子健康记录使用率更高.
结论:
- 完全数字化的招聘策略 (电子队列) 的表现明显不佳,这凸显了面对面和以邮件为基础的方法的持续重要性.
- 建议采用综合调查采样方法,以利用每个模式的优势,增强社会人口统计和健康风险多样性.
- 未来的研究应该整合多种采样策略,以建立更具包容性和代表性的癌症研究队列.
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