新的数据收集方法越来越多地用于流行病学研究[ 1， 2]，而传统的问卷调查方法，包括邮寄问卷、面对面访谈和电话访谈，正面临着回复率的下降[ 3.和成本的增加[ 4]。鉴于传统方法的局限性和互联网的日益普及，基于网络的电子流行病学研究的数量在世界范围内不断增加[ 1]。

与传统方法相比，基于网络的流行病学问卷具有明显的优势，例如数据质量更高(如果使用过滤问题和一致性检查)，成本更低[ 1]。然而，它们也可能有弱点，应该通过经验来探索[ 5]。特别是，较低的应答率可能会危及流行病学研究的有效性[ 6]、问卷中断(未完成问卷)、项目无回应[ 7]，这取决于参与者的特点和项目设计因素[ 8， 9]。例如，在一项调查同性恋权利的研究中，异性恋者的项目不反应率高于同性恋者[ 10]。在这种情况下，项目无反应率根据与研究目标相关的个人特征而变化，这可能会使结果产生偏差[ 11]。

虽然项目无反应可能对研究的效度有很大的影响，但很少有研究调查了基于互联网的流行病学问卷完成程度的相关因素[ 12， 13]。因此，在基于互联网的NINFEA (Nascita e Infanzia: gli Effetti dell 'Ambiente)出生队列研究的背景下[ 14]，我们旨在探讨个人层面特征和项目设计因素与项目无反应率的关系，以及个人层面特征与问卷断裂的关系。

NINFEA是一项基于网络的出生队列研究，于2005年在意大利启动[ 14]。该队列的成员是以下女性所生的孩子:(1)有足够的意大利语知识来完成基于互联网的问卷调查;(2)知道这项研究;(3)在招募时可以访问互联网。参与者是通过超链接在线招募的，这些超链接会显示在选定医院的主页、妊娠相关网站和NINFEA Facebook页面上，而线下招募的方式是通过传单、面对面接触和在选定医院和诊所张贴的海报。这项研究也在意大利的地方和国家媒体上做了广告。所有在线和离线招募的选定医院和诊所均位于皮埃蒙特和托斯卡纳地区，其中82.87%(6391/7712)的队列来自该地区。孕妇可以在研究网站注册[ 15在怀孕期间的任何时候。San Giovanni Battista医院和意大利都灵Maria Adelaide医院骨科创伤中心、功能再教育中心的伦理委员会(批准号0048362及以下修订)批准了这项研究，所有参与者都同意参加。在入组时，他们完成了一份基线问卷，然后在孩子6个月、18个月、4岁、7岁和10岁时被要求填写5份后续问卷。本研究的重点是基线问卷。

2005 - 2016年，共有7712名孕妇完成了NINFEA基线问卷(数据库版本为2017年3月)，其中1176名孕妇参与了1次以上妊娠。问卷最初是使用超文本预处理器脚本语言[ 16]。在第一批1500名受访者之后，我们对问题进行了主要审查，并使用Ruby编程语言实现了问卷的更新版本[ 17]。为了避免可比性问题，在这项研究中，我们只考虑了5970名至少完成了Ruby版本一个部分的孕妇。

基线调查表由18个部分组成，调查人口因素、产妇一般健康、怀孕前和怀孕期间的暴露、生活方式和生殖史。在这些部分中，有4个部分是补充的，完全依赖于前一部分给出的答案，因此我们没有在分析中考虑它们。我们在分析的14个部分中总共纳入了244个项目;其中，7项是强制性的，因此我们将其排除在分析之外。因此，我们总共分析了237个项目，尽管在每个参与者完成问卷时，呈现给他们的实际项目数量有所不同，因为过滤问题使问题集不适用。例如，对“你在怀孕期间吸烟吗?”就会跳过一系列关于吸烟的问题。相反，对相同的过滤器问题的肯定回答将向应答者呈现一组有关吸烟的适用问题。

我们分析了2个结果:问卷断裂和项目无反应。如果受访者在到达最后一节之前停止回答问题，我们认为她已经中断了调查问卷。如果最后一节全部或部分完成并提交，即使前几节中有些项目是空白的，我们也认为问卷不应该被分割。因此，在问卷的最后一部分不可能出现中断。对于问卷中断的分析，分析单位是5970名至少完成了问卷的一个部分的女性。

我们对问卷14个部分的237个非强制性项目进行了分析。我们对5970名参与者的237个非强制性项目进行了评估，如果项目适用，则将空白视为无反应。项目nonresponse被构造为一个二元变量:1=nonresponse, 0=response。分析单位为问卷项目(最多237项× 5970名女性= 1414890项)。

我们分析了以下个人层面的特征作为问卷破裂的预测因素:年龄(≤30岁、31-35岁、≥36岁)、大学学历(是、否)、入组时的妊娠期(妊娠前期、妊娠中期、妊娠晚期)、首次妊娠(是、否)、妊娠初的就业状况(在职、失业)、招聘类型(线下、线上)、意大利居住地区(皮埃蒙特大区、托斯卡纳大区、意大利北部其他地区等)、基线问卷参与人数(1、≥2)。除参与人数外，所有暴露变量均在基线问卷中自我报告，该问卷是根据女性编制的基线问卷总数构建的。我们从第一个问题开始评估招募的类型，该问题询问了参与者了解研究的方式。我们将传单、海报、口碑、面对面邀请、传统媒体作为线下招聘方式，将网站内置链接和社交媒体网站作为线上招聘方式。具体来说，对于在线招聘，我们在选定的针对孕妇或卫生保健工作者的论坛或网站上，在选定的产科或儿科医院或大量分娩医院的主页上，以及在NINFEA的Facebook页面上宣传了这项研究。所涉及的网站、论坛和医院的数量随着时间的推移而变化，这取决于所启动的特定合作类型。我们在Facebook上开展了两次针对育龄女性的小型广告活动[ 18]。

我们评估了与问卷中断分析的个人层面特征相关的项目无反应，以及与项目本身设计相关的项目:(1)项目类型(复选框，下拉菜单，单选按钮，文本)，(2)响应选项的数量，以及(3)项目是否位于网格中(是，否)。 多媒体附录1提供项目设计特征的示例。具体来说，单选按钮项只能在一组预定义的响应选项中选择一个答案;下拉菜单项也只有一个可能的答案，但响应选项列表默认情况下是折叠的，必须积极展开以阅读可能的响应;复选框接受从一组预定义的回答选项中选择1个以上的答案;而文本项则需要插入数字或文本内容。问卷中的一些项目将单选按钮或复选框与文本项目结合在一起(例如，带有“其他，即…”回答选项的项目);这些被视为两个单独的项目。我们将回答选项的数量分为2、3至5和至少6个选项;我们没有考虑文本项，因为它们没有任何响应选项。如果一个项目是一组项目的一部分，这些项目共享相同的一组回答选项，并且要求受访者链接行和列以选择适当的答案，则该项目被认为位于网格中。

我们采用logistic回归和稳健方差估计，根据个人因素估计了中断问卷的比值比(ORs)和95%置信区间，以解释参加NINFEA队列的母亲在1次以上怀孕期间的回答之间的相关性。

为了分析个人层面和项目设计因素与项目无反应的关系，我们使用了一个三层次逻辑回归模型。问卷项目构成第一层次，问卷部分构成第二层次，回答问卷的女性构成第三层次。通过对产妇年龄、大学学历、就业状况、妊娠期、是否首次怀孕、招聘类型、居住地区和参与人数进行相互调整，拟合了原始模型和调整后的模型。

由于在问卷中使用了过滤器，需要回应的项目总数因参与者而异。为了解释这些差异，我们应用逆概率加权(IPW)技术来处理设计的数据缺失[ 19]。在这项研究中，我们通过只考虑该项目适用的女性，将权重计算为每个相关项目(通过设计)缺失数据的概率的倒数。我们使用逻辑回归模型来估计权重，该模型包括以下个人水平特征:年龄、大学学位、入组时的妊娠期、是否是第一次怀孕、怀孕开始时的就业状况以及招聘类型。IPW的基本思想是根据选定的个人水平特征，创建完整病例(依赖的适用项目)的加权副本，以消除缺失数据带来的选择偏差。通过这样做，我们假设该项目不适用的女性的无反应概率等于该项目适用的女性的无反应概率，因为她们具有相同的选定的个人水平特征。我们没有截断高权重值，因为在敏感性分析中，截断第95或99个百分位对结果的影响不大。

使用Stata 15.0软件(StataCorp LLC)进行分析。

表1列出分析中5970名女性的主要特征。大多数NINFEA参与者居住在皮埃蒙特地区，是离线招募的，并且处于妊娠晚期。三分之二的女性年龄在35岁以下(n=4235)，超过一半的女性拥有大学学位(n=3605)，有工作(n=5067)，或者是第一次怀孕(n=3196)。在NINFEA出生队列中，共有1176名怀孕一次以上的妇女参与。

表2根据项目设计特征显示部分数量、项目特征和未响应百分比。本研究共分析了14个部分的237个条目。几乎一半的项目(n=116)是单选按钮类型，包括3到5个回答选项。237个条目中，有39个(16.5%)位于网格中。过滤问题、下拉菜单项、包含3到5个响应选项的项以及位于网格中的项的未响应百分比最高。

在5970名女性中，519名(8.69%)未完成NINFEA基线问卷。中断分布在问卷的13个部分。 表3显示了中断的ORs取决于参与者的特征。入组时处于妊娠早期的妇女问卷中断的几率比处于妊娠晚期的妇女高3倍(调整OR 3.01, 95% CI 2.31-3.92)。与受过高等教育的女性相比，没有大学学位的女性在问卷调查中失败的几率要高53% (95% CI 1.23-1.90)。年龄越大也与问卷中断呈正相关。

在1,062,519个适用的项目中，有22,831个没有得到回应，总体项目无回应率为2.15%。 表4给出了根据被试特征对项目无反应的加权粗值和调整后的ORs。与问卷中断的结果相似，教育程度低、年龄大、怀孕前三个月入组与项目无反应呈正相关。相比之下，在两次或两次以上怀孕期间参与调查(即回答问卷两次或两次以上)，不回答问题的几率较低。在我们的研究中，怀孕次数、就业状况和招聘类型与项目无反应无关。

所有被分析的项目设计因素都与项目无反应相关( 表5)。设计为下拉菜单的项目留白的可能性比单选按钮项目高77% (95% CI 1.56-2.00)。与单选按钮项目相比，文本项目无响应的几率低30% (95% CI 0.63-0.79)，复选框项目无响应的几率低80% (95% CI 0.16-0.25)。有6个或更多反应选项的项目被留白的可能性比有2个反应选项的项目少59% (95% CI 0.35-0.47)。最后，位于网格中的项目与无反应呈正相关(调整OR 1.69, 95% CI 1.49-1.91)。

我们的研究结果显示，在妊娠早期报名的妇女比在妊娠晚期报名的妇女有更高的问卷中断的可能性。年龄较大和受教育程度较低的女性更有可能不填写问卷，留下空白。在所有类型的项目中，下拉菜单项目的回复率最低。出乎意料的是，文本项比单选按钮项更不可能留空;同样地，有6个或更多选项的题目比有2个选项的题目更不容易被留白。

我们的研究发现，在怀孕的前三个月的妇女中，中断率和项目无反应率比在怀孕的第三个月的妇女中要高，这可以用几个因素来解释，包括参与者回答问卷的时间。怀孕后期的女性可能有更多的时间来完成问卷，因为她们已经在休产假了。在NINFEA基于网络的队列中，较低的教育水平与问卷中断正相关。这一发现与其他包括不同人群(如男性)的研究一致[ 20.， 21]或使用不同的数据收集方法，如邮寄问卷[ 22]。这些一致性特别令人感兴趣，因为NINFEA的研究人群包括可以访问互联网的自我选择的志愿者;然而，不同教育程度的问卷完成率差异仍然存在。因此，无论采用何种人口或数据收集方法，依赖于自我管理问卷的流行病学研究都应确定激励参与的激励措施，特别是低教育水平个人的参与。

相比之下，有一些决定因素与基于网络的研究密切相关，比如参与者是通过在线还是离线渠道了解到这项研究。很少有研究调查招聘类型与网络问卷中断之间的关系[ 23]。我们的发现与基于互联网的干预的结果一致，即在线和离线招聘方法在问卷中断方面没有差异[ 24]。

在我们的研究中，项目无反应的比例较低，在1.3%到2.9%之间。另一项每天进行网络问卷调查的研究也描述了低项目无反应率，从0%到7.4%不等[ 25]。在我们的研究中，在线招聘、年龄较大、教育程度较低与项目无反应呈正相关。这与在美国进行的三项生活质量网络调查的结果一致[ 26]。年龄越大、受教育程度越低与项目无反应率之间的关系也与其他先前的研究结果一致[ 27， 28]。无论使用何种数据收集方法，这些个体都必须花费更高的认知努力来回答问题。在互联网上(没有面试官的支持)的自我报告问卷的情况下，这些人的无反应率可能更高。

女性参加NINFEA基线问卷的次数与中断无关，但与较低的项目无反应率相关。然而，置信区间几乎包含了单位，因此我们认为这种关联可能是由于残留混淆。

为了根据项目类型分析项目无反应，我们将所有项目与单选按钮项目进行比较，因为这是NINFEA问卷中最普遍的项目。我们发现，复选框项比单选按钮项与较低的项目无反应相关联，这与文献一致，并且是复选框逻辑所固有的[ 26， 29]。在多个选项中选中至少一个答案的概率可能高于在一对选项中选中一个答案的概率[ 29]。我们发现6个或更多反应选项的项目比2个反应选项的项目无反应更低，这支持了这一假设。在我们的研究中，文本项目比单选按钮项目与更高的响应相关。文本项目与项目无反应的关联在文献中仍然存在争议，因为研究发现文本项目与项目无反应呈正相关或负相关[ 26， 30.]。下拉菜单项与项目无响应正相关，因为它们需要更多的操作来选择答案(下拉菜单项需要3个操作，而单选按钮项需要1个操作)，这可以解释更高的项目无响应率[ 11， 31]。

正如预期的那样，位于网格中的项目比单个项目无反应的几率更高。连接网格的行和列来选择合适的答案比选择单个项目的答案要复杂得多;因此，如有可能，应避免使用网格项目[ 32， 33]。

除了题目的设计，题目的内容也会影响题目的无反应[ 26]。例如，询问敏感主题的条目可能比包含非敏感内容的条目有更高的无反应[ 34]。然而，我们在研究中并没有察觉到这种行为。在NINFEA基线问卷中，我们认为237个项目中只有3个项目具有敏感内容:怀孕期间饮酒、怀孕期间使用软性药物和怀孕期间吸烟。前两个问题没有缺失回答，而关于吸烟的问题有9个缺失回答。

我们在纵向流行病学研究的背景下获得了我们的发现:NINFEA基于网络的出生队列。在这种类型的研究中，避免中断和项目无反应是非常重要的，因为基线问卷中缺失值的存在使得对未来结果的分析变得困难。利用IPW技术和多层次模型，我们能够全面、并行地分析个人层面和项目设计因素与项目无反应的关系。通过这样做，我们还能够根据母亲的特征调整所有分析。

据我们所知，这是第一个在电子流行病学背景下评估问卷中断和项目无反应的决定因素的研究。我们的研究仅基于1项基于互联网的流行病学研究，且仅包括孕妇;因此，需要在其他人群和环境中进行重复实验。了解无反应者的特征对于制定个性化的激励方法和减少项目无反应和中断是至关重要的。个性化招聘[ 35， 36]、使用提醒[ 37， 38]，激励措施[ 39， 40]和游戏化[ 41只是一些可以用来保持参与者积极性的策略。

NINFEA出生队列基线问卷的低中断率证明了电子流行病学研究的可行性，即使在应用长问卷时也是如此。然而，调查问卷的设计应该谨慎。例如，带有1和多个单选按钮选项的项应该分别替换下拉菜单项和位于网格中的项，以减少无响应。此外，我们还发现，在基于互联网的问卷调查中，几个个人层面的特征是中断和项目无反应的重要决定因素。因此，研究协调员应该了解他们的目标人群，以便采用集中的激励和招募技术，减少中断和项目无反应。应直接联系年长者和受教育程度较低的个人(甚至通过其他方式，如电话)，以协助和鼓励他们参与电子流行病学研究。