Personalização da Carta de Apresentação e Taxa de Resposta

Antecedentes e objetivo: Nas Pesquisas Dinamarquesas de Saúde e Morbidade, a taxa de participação caiu de 61% em 2010 para 57% em 2013. Uma taxa de participação em declínio pode afetar a representatividade e os resultados da pesquisa. Vários estudos indicam que uma pesquisa que adapta características de design personalizado atinge taxas de participação mais altas. Um recurso pode ser uma carta de apresentação personalizada que pareça mais relevante e interessante para o membro da amostra. A questão da pesquisa, então, é se as cartas de apresentação com conteúdo direcionado podem ter um desempenho melhor do que uma carta padrão. A proposição é que tais cartas devem aumentar a disposição de alguns membros da amostra em participar e que isso se refletirá em taxas de resposta mais altas. No entanto, pouco se sabe sobre qual conteúdo direcionado é o mais eficaz.

Assim, no espírito do design adaptativo, este estudo procura estabelecer se pode ser vantajoso para a participação geral usar cartas de apresentação com conteúdo direcionado e se o efeito na participação de diferentes versões da carta de apresentação varia em subgrupos de amostra, a fim de otimizar recursos de design em pesquisas futuras. Além disso, dado que a maioria dos membros da amostra participa, esses membros da amostra que são influenciados pela carta direcionada devem ter propensões de resposta relativamente baixas (com a carta padrão). Assim, levantamos a hipótese de que as cartas direcionadas devem melhorar particularmente as taxas de resposta em subgrupos de baixa propensão à resposta (ou seja, homens jovens, solteiros e mulheres idosas). Uma questão de pesquisa secundária é, portanto, se algum efeito de cartas direcionadas na taxa de resposta é maior entre subgrupos de amostra com propensão de resposta baixa.

Projeto: Um estudo randomizado será incorporado à Pesquisa Dinamarquesa de Saúde e Morbidade 2017, onde um parágrafo na carta de apresentação destinado a aumentar as percepções de relevância da pesquisa é variado entre os membros da amostra. A Pesquisa Dinamarquesa de Saúde e Morbidade de 2017 será baseada em uma amostra aleatória representativa nacional de 25.000 indivíduos (incluindo indivíduos institucionalizados) com 16 anos ou mais e residentes na Dinamarca em 1º de janeiro de 2017. A amostra será retirada da população adulta na Dinamarca usando o Sistema de Registro Civil Dinamarquês e a pesquisa será realizada entre 3 de fevereiro e 5 de maio de 2017. Todos os membros da amostra serão alocados aleatoriamente, com probabilidades iguais, para um dos 11 grupos de tratamento. Um grupo receberá uma carta padrão projetada para ter apelo geral e os outros 10 grupos receberão uma das 10 versões da carta de apresentação direcionada. Nas Pesquisas de Saúde e Morbidade anteriores, todos os membros da amostra receberam a mesma carta padrão. Grande parte do conteúdo da carta padrão e da carta direcionada será o mesmo. A intenção é manter características constantes destinadas a demonstrar a credibilidade da pesquisa, dissipar temores quanto à confidencialidade, apelar ao interesse próprio e fornecer informações básicas sobre a tarefa de participação. Todos os membros da amostra serão convidados a preencher um questionário na web ou a preencher um questionário em papel sobre saúde e morbidade.

Estatísticas: A análise será baseada na modelagem de regressão logística das 25.000 pessoas convidadas para a Pesquisa de Saúde e Morbidade 2017. A variável independente é um indicador dicotômico do grupo de tratamento: carta direcionada ou padrão. A variável dependente indica se o membro da amostra completou totalmente ou parcialmente o questionário. A variável mediadora indica a adesão de cada um dos três grupos de propensão de baixa resposta operacionalmente importantes (ou seja, homens jovens, solteiros e mulheres idosas). A abordagem é primeiro testar um efeito principal da variável independente em cada um dos grupos de tratamento. Um segundo passo é conduzir a mesma análise estratificada por grupo de tratamento. Uma terceira etapa buscará, então, identificar se ocorre algum efeito significativo entre a variável mediadora e a variável dependente.