文件标题：招募率与随访完成的影响因素分析

版权所有©2018-2019深圳市创科科技有限公司粤ICP备100284号研究文件中的一个小文本变更如何影响招募率和随访完成放大图片作者：Alexandra Godinhoa，Christina Schella，John A. 坎宁安a，b，c，a加拿大多伦多成瘾和心理健康中心心理健康和政策研究所b加拿大多伦多多伦多大学精神病学系c澳大利亚国立大学，堪培拉，澳大利亚A R T I C L E I N F O关键词：招聘会研究参与率A B S T R A C T背景：纵向研究的有效性和可靠性高度依赖于代表性样本的招募和保留。已经制定并测试了各种策略，以提高健康行为研究的招募率和随访率，但很少有人研究语言选择和研究文件可读性对参与率的作用。本研究探讨了一个小的文本变化的影响，分配一个不适当的或8级阅读水平的密码干预访问，参与率和消耗在网上酒精干预试验。方法：参与者被招募到一个在线酒精干预研究使用亚马逊的土耳其机械通过多步招募过程，要求参与者登录到一个研究门户网站使用预先分配的密码。密码被定性编码为8级和/或不适合在专业环境中使用。单独的logistic回归分析检查了哪些人口统计学、临床特征和密码分类与招募率和随访完成率最密切相关结果：与受教育程度较低的受试者相比，不适当的密码是中学后教育参与者招募的障碍（p=0.044），而8级密码似乎显著促进了6个月随访的完成（p=0.005）。结论：总的来说，这些发现表明，一些语言选择可能在重新评分中发挥重要作用，而其他语言选择（如可读性）可能对随访率和磨损产生长期影响。 可能的解释，以及在招募和随访期间的样本选择偏差进行了讨论。研究的局限性，并为研究人员提供建议。试验注册： ClinicalTrials.govNCT02977026。 2016年11月27日注册1. 介绍纵向设计产生的证据的有效性和可靠性在很大程度上依赖于招募和保留足够大的代表性参与者样本。已知在重复测量设计的任何点（即在招募或随访的任何阶段）的尝试都会损害研究功效;但更重要的是，发现非随机发生的脱落会导致样本选择偏倚，以及不可靠和不可重现的结果（ Capaldi 和 Patterson ， 1987; Kristman 等 人 ， 2004; Barry ， 2005;vonAllmen等人，2015年）。虽然已经开发了各种策略和统计方法来解决动力不足的研究（例如，合并分析）和缺失数据（例如多重插补），大多数研究者会同意在每个研究阶段收集目标样本的足够数据点是更可取的。尽管如此，招募参与者参与涉及难以接触到的样本的研究，例如药物使用者的社区样本，仍然是许多研究小组面临的一个障碍。一些研究人员探索并评估了不同的方法，以改善纵向健康行为研究的招募，例如：多源抽样、个性化参与者对应、调整调查特征和管理方法、发送预先通知函以及使用更大的激励措施（Thornton等人，2016;Subbaraman等人，2015年）。此外，在评估确保高随访率（即1年随访时高达99%）的多种技术方面也取得了进展，包括社区外展、提供小额研究礼物、根据调查完成的准确性调整激励措施、收集间接联系信息以及在随访期间与参与者保持一致的联系（Scott，2004; Thomson等人，2008年; David通讯作者：成瘾和心理健康中心，罗素街33加拿大安大略省多伦多M5S 2S1电子邮件地址：alexandra. camh.ca（A. Godinho），christina. camh.ca（C. Schell），john. camh.ca（J.A. 坎宁安）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2019.100284接收日期：2019年8月23日;接收日期：2019年10月2日;接受日期：2019年10月4日2019年10月20日的一份声明2214-7829/©2019Authors.由ElsevierB.V. 这是一个不可操作的CC，它与CCBY-NC-NDLicense（http：//creativecommons.org/licenses/BY-NC-ND/4。0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预杂志首页：www.elsevier.com/locate/invent版权所有©2018-2019深圳市创科科技有A. Godinho等人2例如，2013; Booker等人，2011; Smith等人，2017年）。然而，这些策略中的一些的有效性似乎是有限的（vanGelder等人，2018），并且许多可能是昂贵的和资源密集型的;以及不适合用于某些样品。同样，这些策略中的许多策略没有解决参与者面临的具体障碍，例如对研究缺乏信任 ， 误 解 研 究 目 的 和 / 或 参 与 要 求 ， 以 及 缺 乏 感 知 的 个 人 利 益（Bonevski等人，2014年）。由于招募描述和研究文件在参与者对研究的理解和最初参与意愿（例如，信息信、知情同意书、一般通信）中起着很大的作用，因此需要更好地了解这些文件的语言和可读性如何影响参与率和样本选择偏倚越来越多的文献表明，完成6个月随访的登记参与者额外获得10美元的补偿。本研究中使用的研究方法的伦理批准由成瘾和精神健康中心（CAMH）的常设伦理审查委员会提供2.2. 密码的主题编码密码是使用在线拼字词典随机生成的。在两个主题类别中对密码进行二分编码（0-否/ 1-是）：（1）不适当，以及（2）8级或以下阅读水平。不适当的密码定义为其常用用法或定义被认为对公众不利或不专业的词语（例如：脏话露骨文件，以鼓励通过简单的语言参与，但是，侮辱， slang，religious）.EX样本的 密码 编码 如─一般趋势是研究人员使用阅读水平较高的不易理解的文档（Ennis和Wykes，2016; Foe和Larson，2016; Friedman等人，2014; Hamnes等人，2016年）。总的来说，学习材料中使用的语言与迁移率之间的关系尚未得到充分研究。虽然一些研究人员提供了证据表明，最佳书面学习材料（例如，较短的“项目符号“列表，问题/答案，较低的阅读水平）可能会略微提高抑郁症（6.3% vs. 4.0%）和心血管疾病样本（24.0% vs.21.9%）的招募率，但其他研究人员发现，这些字母对癌症幸存者的招募率没有影响（Hall et al.，2013; Man等人，2015年）。此外，作者不知道有任何研究已经在高度stigmatized样本中研究了这种关系，例如物质使用者，他们可能对语言的细微差别更本文旨在通过研究招募文件中的一个小的文本变化如何影响一组有兴趣评估在线饮酒干预的危险酒精使用者的再治疗和随访率，进一步加深我们在这一领域的知识在一项预先完成的研究中（Cunningham等人，2019年），作者采用了多阶段招募过程，使得参与者仅在使用预先分配的密码登录研究门户网站后才入组研究。研究中使用的密码集是一个随机生成的六个字母单词的列表，包含作者（研究完成后）确定的可能不适合在使用样品的物质中使用的单词（例如，winoes，nitwit）以及高和低阅读水平单词的组合（例如cymose，create）。由于发送给受试者的研究文件的所有其他部分都是相同的，这提供了一个独特的机会来检查一个小的文本变更（即使用不适当与适当以及低与高阅读水平密码）对后续登录率（即招募）和6个月随访完成的影响。由于分析本质上是探索性的，因此没有先验假设指导分析。2. 方法2.1. 研究设计如别处所述（Cunningham等人，2019年;坎宁安例如，2017年a），2016年12月从亚马逊的土耳其机器人（MTurk）招募了目前的饮酒者参加一项在线随机对照试验（RCT），调查两种互联网干预措施对危险酒精消费的有效性。研究招募包括多个步骤，包括：（1）简短的筛选调查（即18岁及以上，每周饮酒者）和在线知情同意书;（2）基线调查，以评估完整RCT（酒精使用识别障碍测试（AUDIT）评分≥ 8，每周饮酒至少15次）的合格性;以及（3）用分配的密码登录研究门户，该密码将参与者随机分配到两种干预或对照条件之一中。所有完成基线调查的受访者都获得了1.50美元的报酬，无论他们是否有资格参加完整的RCT。此外，本发明还提供了一种方法，适当的是瘾君子、白兰地、笨蛋、傻瓜和傻瓜，与适当的密码相一致，包括上升、前线、提示、桌子、黄色。此外，发音类似于不适当单词的单词（例如uncock，testee）也被编码为这样。使用8级及以下阅读水平来确定样本的单词识别，并基于先前的文献将密码分类为低可读性和高可读性，该文献表明物质使用者的平均阅读水平在8级和10级之间（Johnson等人，1995; Davis等人，1993年）。可读性指数分数（例如Flesch-Kincaid）没有计算，因为这些类型的分数是为文本组设计的，并且严重依赖于音节计数。相反，作者们被提供了几个8年级的词汇表（从在线教学资源中检索）作为指导编码的基础。在8级阅读水平或更低的密码编码中，包括bushes，circle，legend，throat和vendor这样的词 ， 而 在 8 级 阅 读 水 平 以 上 的 密 码 编 码 中 ， 包 括 abomas ，corymbkevils，pusley和vivers。密码由两位作者独立编码，对于不适当的密码分类（92.5%）和8级或更低的阅读水平（83.5%），评分者之间具有良好的一致性。两位作者之间的分歧通过第三位作者的密码编码解决。2.3. 数据分析进行了双变量分析，以确定密码读取能力和不适当的分类是否在样本特征中随机分布（变量列表见表1）。为了检验样本在不同时间的代表性，进行了单独的二项logistic回归，以确定（1）招募的参与者是否与非参与者不同，（2）6个月随访完成者是否与非完成者不同，密码分配分类和基线时的关键人口统计学和临床特征。对密码分类和样本特征的主要影响以及它们之间的相互作用进行了建模。为了确定应将哪些人口统计学和临床特征输入每个相应的logistic回归模型，对每个样本进行了一系列卡方检验和t检验，以确定p值为0.2或更少（Hosmer和Lemeshow，1989; Zoran等人，2008年）。使用p值0.2，因为更传统的0.05水平可能无法识别重要变量（Zoran et al.，2008年）。如果在似然比检验中观察到p值≥ 0.1，则使用向后逐步消除过程从logistic回归模型中删除变量和相互作用。此方法用于减少多重共线性问题及减轻模型过度拟合。然而，由于本研究的目的是测试密码分类对招募和随访率的影响，因此将密码分类强制纳入每个逻辑回归模型，并纳入所有最终模型。所有其他分析均使用SPSS 25.0版进行。版权所有©2018-2019深圳市创科科技有A. Godinho等人表33知情同意参与者密码分类内的双变量比较。确认参与者N = 1002密码不正确八级密码没有是的p没有是的p变量，%男性58.160.30.63658.658.10.894一些中学后64.470.20.20363.266.90.221教育已婚/习惯法42.639.70.54542.442.10.915全职/兼职68.376.00.08567.171.30.146收入$20，000<20.920.70.95523.018.80.098自我欺骗A48.945.50.47449.247.90.679高印象管理变化阶段50.446.30.39651.948.10.230预先考虑39.037.20.35038.339.30.854沉思41.847.943.441.7行动19.214.918.319.0是否接受过治疗21.219.00.57419.822.10.363研究条件控制32.928.90.37931.333.50.447任何干预67.171.168.766.5变量，平均值（SD）年龄35.033.90.29334.734.90.731（10.2）（9.3）（10.5）（9.8）审计17.918.30.59017.918.00.717（6.9）（7.6）（7.0）（7.1）每周饮酒28.228.50.80928.328.10.856（15.1）（17.3）（16.0）（14.7）审计a使用40项理想反应平衡量表计算量表评分，高组定义为得分高于中位数的组（自欺：84;印象管理：72）。图1.一、试验配偶图。3. 结果3.1. 样本和研究特征共有3741名受访者完成了基线调查，1061名受访者有资格参加完整的RCT并受邀完成6个月的随访，1002名受访者同意并发送了一封带有密码的电子邮件以访问在线研究门户网站。总共有511人登录并被招募到完整的RCT中（图1）。后两组（n= 1002和n= 511）分别包括用于分析与招募和6个月随访相关因素的样本。提 供给 参与 者的 招募 文件 具有 不同 等级 的可 读性 （即Flesch-Kincaid），通过Microsoft Word计算：调查描述（9级）、知情同意书（13级）和登录研究门户网站的邀请，不包括密码（8级）。近一半的样本收到了8级水平的单词（51.5%），然而，只有少数参与者收到了不合适的密码（12.1%）。此外，大多数被归类为不适当的密码都在8级阅读水平以上（62.0%）。双变量分析（表1）表明，入组前人口统计学和临床特征中不适当和8级密码分配无显著差异（p>0.05），类似于密码的随机分布。3.2. 与征聘合格参与者（n=1002）的初始卡方分析和t检验显示了5个变量（性别、教育程度、婚姻状况、既往治疗、年龄），p值0.2，这些变量与不适当和<8级密码分类和交互。最终模型显示，招聘仅与婚姻状况，年龄和教育互动的不适当密码显着相关。特别是，已婚/习惯法和年龄较大的潜在参与者分别增加了1.47和1.03倍。另一方面，被分配一个不合适的密码对注册的影响取决于参与者的教育水平。虽然被分配了不适当的密码增加了那些没有接受过术后教育的人的入组几率（1.82倍），但这一效应没有统计学意义（p=0.111）。相反，对于接受过高等教育的人来说，不适当的密码是入学的一个重要障碍，这些参与者的入学率下降了26%（p=0.044）。结果和人口统计学特征见表2。3.3. 6个月随访相关因素在招募的参与者样本（n= 511）中，419例（81.9%）在6个月时进行了随访。总体而言，卡方分析和t检验显示了可能与随访完成相关的4个人口统计学特征（p<0.2）。将教育、收入、自我欺骗增强（即无意识的社会期望反应）和年龄输入二项逻辑回归模型，检查随访完成情况，以及不适当和8级密码分类和相互作用。最终模型显示，对于分配了8级密码的参与者（1.95倍），完成随访的几率显着增加，报告收入低于20，000美元（2.26倍），并且在自我欺骗增强方面得分高于样本中位数（1.99倍）。人口统计学变量之间没有显著的相互作用，版权所有©2018-2019深圳市创科科技有A. Godinho等人表44评估与招募相关的基线人口统计学、临床和密码分类变量的卡方检验、t检验和二项式逻辑回归分析结果（N=1002）。卡方/t检验分析二项logistic回归脱落（n=491）入组（n=511）检验统计量（DF）p a比值比（95% CI）似然比χ2（df），pb变量，n（%）密码不正确没有430（87.6）451（88.3）0.11（1）0.741c，d1.82（0.870.60（1），0.111是的61（12.4）60（11.7）八级密码否247（50.3）239（46.8）1.25（1）0.263c，d1.18（0.920.17（1），0.202是的244（49.7）272（53.2）男性298（60.8）286（56.0）2.42（1）0.120c，e一些中学后教育335（68.2）317（62.0）4.23（1）0.040c0.83（0.63−0.19（1），0.191已婚/习惯法179（36.5）244（47.7）13.09（1）<0.001c1.47（1.140.39（1），0.003全职/兼职338（68.8）356（69.7）0.08（1）0.776收入$20，000<96（19.6）113（22.1）1.00（1）0.318高度自我欺骗237（48.3）249（48.7）0.02（1）0.884高印象管理247（50.3）253（49.5）0.06（1）0.801变化阶段预先考虑189（38.5）200（39.1）0.35（2）0.841沉思213（43.4）213（41.7）行动89（18.1）98（19.2）是否接受过治疗93（18.9）117（22.9）2.37（1）0.124c，e变量，平均值（SD）§年龄33.4（9.8）36.3（10.2）-4.58<0.001c1.03（1.010.03（1），0.001<审计18.2（7.0）17.7（7.0）1.110.269每周饮酒27.7（14.8）28.7（15.8）-1.000.318相互作用密码不正确×一些大专––––0.41（0.17−0.90（1），0.044教育粗体表示p0.05。<§作为连续变量测量。a初始二项逻辑回归中包括p值为0.2或更小的变量以及分别与不适当和8级密码的相互作用。仅呈列最终模型中包含的相互作用b在逐步消除过程中删除似然比检验中p值为0.1或以上的变量，仅列出最终模型。c包括在最初的多元回归分析中。d为了控制被分配到不同适当性和密码阅读水平的个体，这些变量被包括在所有二项逻辑回归模型中，尽管双变量统计的p值>0.2，似然比的p值>0.1eE通过向后逐步消除过程从最终模型中得出。观察到不适当或8级密码。该样本的所有人口统计学特征和结果见表3。4. 讨论这项研究提供了初步证据，表明研究文件中的一个小的文本变化可能对招募和随访率产生重大影响，可能导致使用酒精样本的样本选择偏倚。特别是，我们发现，与高中文凭或更低学历的参与者相比，分配不适当的密码是重新审查至少具有一定中学后教育的参与者的一个重大障碍。对此发现的一个可能的解释是，使用不适当的密码危及个人对研究或研究团队的信任，或促使参与者质疑个人利益，感知耻辱或干预的有效性;参与健康研究的关键障碍（Bonevski et al.，2014; Hunter等人，2012年）。由于受教育程度较高的人可能更能识别这些密码是冒犯性的或不专业的（62%的不当词语高于8年级阅读水平），因此这些人继续参与的决定可能会受到影响。以前的研究结果表明，受教育程度较高的人更有可能对参与医学研究犹豫不决（Trauth等人，2000），因此接收到不合适的密码可能促使他们退出。另一方面，受教育程度较低的人可能更有可能忽略不适当的密码，并参与个人利益，如经济激励和/或治疗访问。相反，一些人口变量可能有助于入学。这项研究的结果支持了文献中先前的发现，即年龄较大的群体和家庭关系在研究参与中发挥作用（Trauth等人，2000年），因为年龄较大并且处于普通法/婚姻关系中，发现参与者的入学几率显着增加。在使用样本创建酒精招募方案和研究文件时，研究人员应考虑促进或阻碍参与和随访完成的两个因素，以确保招募到代表性样本。此外，我们的发现说明了招聘文件中的一个单词变化如何对后续完成产生持久的影响。也就是说，为参与者提供8级密码与完成随访的可能性显著相关。这是一个特别值得注意的发现，因为本研究的随访率总体良好（即6个月时为82%），使得完成者和非完成者之间的显著差异更难检测。尽管8级密码可能鼓励参与者与研究进行更多的互动，或改善随访时的研究回忆，但有关这些因素的有限数据使我们无法进一步分析。尽管如此，我们的发现与最近的证据一致，表明语言选择确实可能影响对健康相关研究的态度和看法（Strekalova，2018）。Strekalova（2018）最近的一项研究发现，将一项研究定义为版权所有©2018-2019深圳市创科科技有A. Godinho等人5表3评估与完成随访相关的基线人口统计学、临床和密码分类变量的卡方检验、t检验和二项式逻辑回归分析结果（N=511）。卡方/t检验分析二项logistic回归失访（n= 92）随访（n= 419）检验统计量（df）pa 比值比（95% CI）似然比χ2（df），pb变量，n（%）密码不正确没有八十一（八十八点零）370（88.3）0.01（1）0.944c，d0.91（0.44−0.09（1），0.807是的11（12.0）49（11.7）八级密码没有五十五（五十九点八）184（43.9）7.63（1）0.006c1.95（1.220.67（1），0.005是的37（40.2）235（56.1）男性49（53.3）237（56.6）0.33（1）0.563一些中学后教育51（55.4）266（63.5）2.08（1）0.150c1.53（0.950.43（1），0.082已婚/习惯法46（50.0）198（47.3）0.23（1）0.633全职/兼职62（67.4）294（70.2）0.28（1）0.600收入$20，000<14（15.2）99（23.6）3.10（1）0.078c2.26（1.180.81（1），0.014高度自我欺骗33（35.9）216（51.6）7.43（1）0.006c1.99（1.230.69（1），0.005高印象管理43（46.7）210（50.1）0.35（1）0.557变化阶段预先考虑36（39.1）164（39.1）0.01（2）0.994沉思38（41.3）175（41.8）行动18（19.6）80（19.1）是否接受过治疗23（25.0）94（22.4）0.28（1）0.596研究条件控制30（32.6）148（35.3）0.25（1）0.621任何干预62（67.4）271（64.7）变量，平均值（SD）§年龄34.3（8.9）36.7（10.4）-2.300.023c1.02（1.000.02（1），0.064审计18.5（7.1）17.5（7.0）1.270.205每周饮酒28.9（16.6）28.6（15.7）0.120.904审计粗体表示p0.05。<§作为连续变量测量。a初始二项逻辑回归中包括p值为0.2或更小的变量以及分别与不适当和8级密码的相互作用。该等相互作用概无计入最终模型，因此并无呈列。b在逐步消除过程中删除似然比检验中p值为0.1或以上的变量，仅列出最终模型。c包括在最初的多元回归分析中。d为了控制分配到不同密码适当性级别的个体，该变量被纳入所有二项逻辑回归模型，尽管p二元统计学上的p值> 0.2，似然比上的p值>0.1健康人的参与率更高。因此，虽然可读性和一些语言选择可能与入学率没有直接关系，但如以前的文献和本研究所示（Hall等人，2013），研究描述中的词语选择可能对损耗率产生长期研究影响;特别是对于脆弱人群。虽然这些发现是有希望的，但需要进一步研究以更好地理解这些关系以及相关的伦理影响。最后，我们的发现还表明，那些收入较低的人，以及在自我欺骗增强方面得分较高的人完成6个月调查的几率更大。虽然收入较低的受试者可能有很高的动机完成经济奖励（即10美元）的随访调查，但尚不清楚为什么社会期望应答与随访完成相关。鉴于对文献的持续兴趣，以检查自我报告的物质使用的社会期望响应效应（Perinelli和Gremigni，2016; Latkin等人，2017），我们的发现对未来的研究有影响。如果观察到随访率较低，建议进行此类研究的研究者在解释结果时谨慎行事。虽然这项研究提供了一个极端的例子，说明一个小的文本变化如何与酒精调查研究的响应率和随访完成率相关，但仍有一些重要的局限性需要考虑。首先，这项研究是使用从亚马逊的MTurk招募的样本进行的。尽管人们普遍担心将众包平台用于物质使用研究，但该平台的酒精相关数据被发现是高质量的，作者进行的先前研究发现MTurk工作人员与评估通过其他在线或印刷来源招募的那些人的饮酒模式和人口统计数据（ Cunningham 等 人 ， 2017 a; Kim 和 Hodgins ， 2017; Strickland 和Stoops，2018; Cunningham等人，2017年b）。其次，分析未考虑某些受试者可能因未收到研究团队的邀请电子邮件而未入组研究的可能性。使用与MTurk相关的第三方软件通过电子邮件向参与者发送研究门户网站的链接及其分配的密码，因此可能有些电子邮件无法投递或被过滤为垃圾邮件或垃圾邮件。第三，应该指出，我们同意书的可读性（13年级）可能在入学率方面发挥了作用。虽然所有参与者都收到了相同的知情同意书，但它可能影响了教育水平、不适当的密码和入组以及后续随访完成之间的关系。最后，重要的是要强调密码是定性编码的，因此分类可能会无意中受到每个编码者的个人经历和教育水平的影响。未来的研究应该尽可能使用标准化的测量方法来检查整个文档的可读性水平。5. 结论总的来说，这些发现强调了研究人员需要（1）仔细扫描研究文件和过程，寻找看似无害的文本，这些文本可能会无意中影响参与者对研究的理解、感知和参与意愿，（2）在编写研究描述和招募文件时考虑语言选择和可读性，（3）在报告中保持透明度版权所有©2018-2019深圳市创科科技有A. Godinho等人6招募和随访期间的样本选择偏差尽管有这些建议，但人们承认，这项研究的结果可能无法推广到所有的医学研究。例如，需要更具侵入性或复杂程序而不是调查研究的干预措施可能面临更大的招聘和保留障碍，这些障碍不受语言变化或可读性评分的影响研究结果表明，研究人员在努力确保样本的代表性和较低的自然减员率时，需要仔细考虑征聘文件中的措辞研究报告和研究文件可能对潜在参与者的招募和随访率产生更大的影响，例如塑造公众对未来研究参与的态度，以及对研究项目和研究人员的信任。未来的研究应该在物质使用样本中更详细地检查这些关联，因为现有的文献大多集中在生物医学研究上。缩略语列表审计酒精使用障碍鉴定测试MTurk机械土耳其人随机对照试验声明本研究中使用的研究方法的伦理批准由成瘾和精神健康中心（CAMH）的常设伦理审查委员会提供。资金来源这项研究由加拿大研究主席计划资助（见致谢部分）。贡献者所有作者都为这项研究试验做出了智力贡献。JAC是主要研究者，全面负责该项目。所有作者构思了研究，监督了项目的各个方面，并参与了方案的制定。AG撰写了本手稿的初稿，AG和CS进行了数据分析。所有作者都参与了手稿起草过程，阅读并批准了最终手稿。数据可用性支持本文结论的数据集可通过相应作者的合理要求获得。竞合利益提交人声明，他们没有利益冲突。确认这项研究的进行部分归功于加拿大研究主席计划的资助，以支持加拿大成瘾研究主席卫生和长期护理部向CAMH提供了工资和基础设施方面的支助引用巴里，A.E.，2005年流失如何影响纵向研究的内部效度和外部效度。J. Sch. Health 75（7），267-270.Bonevski，B.，Randell，M.，保罗，C.，Chapman，K.，特怀曼湖Bryant，J.，例如，2014年。到达难以到达：改善社会弱势群体的健康和医学研究战略的系统审查。BMC Med. 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