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Enregistrement W2123316530 · doi:10.2196/resprot.4268

Effective Strategies to Recruit Young Adults Into the TXT2BFiT mHealth Randomized Controlled Trial for Weight Gain Prevention

2015· article· en· W2123316530 sur OpenAlexvenueno aff
Stephanie R. Partridge, Kate Balestracci, Annette Wong, Lana Hebden, Kevin McGeechan, Elizabeth Denney‐Wilson, Mark Harris, Philayrath Phongsavan, Adrian Bauman, Margaret Allman‐Farinelli

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésRandomized controlled trialMedicinemHealthPsychological interventionFamily medicineWaistRandomizationGerontologyObesityNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Younger adults are difficult to engage in preventive health, yet in Australia they are gaining more weight and increasing in waist circumference faster than middle-to-older adults. A further challenge to engaging 18- to 35-year-olds in interventions is the limited reporting of outcomes of recruitment strategies. OBJECTIVE: This paper describes the outcomes of strategies used to recruit young adults to a randomized controlled trial (RCT), healthy lifestyle mHealth program, TXT2BFiT, for prevention of weight gain. The progression from enquiry through eligibility check to randomization into the trial and the costs of recruitment strategies are reported. Factors associated with nonparticipation are explored. METHODS: Participants were recruited either via letters of invitation from general practitioners (GPs) or via electronic or print advertisements, including Facebook and Google-social media and advertising-university electronic newsletters, printed posters, mailbox drops, and newspapers. Participants recruited from GP invitation letters had an appointment booked with their GP for eligibility screening. Those recruited from other methods were sent an information pack to seek approval to participate from their own GP. The total number and source of enquiries were categorized according to eligibility and subsequent completion of steps to enrolment. Cost data and details of recruitment strategies were recorded. RESULTS: From 1181 enquiries in total from all strategies, 250 (21.17%) participants were randomized. A total of 5311 invitation letters were sent from 12 GP practices-16 participating GPs. A total of 131 patients enquired with 68 participants randomized (68/74 of those eligible, 92%). The other recruitment methods yielded the remaining 182 randomized participants. Enrolment from print media was 26% of enquiries, from electronic media was 20%, and from other methods was 3%. Across all strategies the average cost of recruitment was Australian Dollar (AUD) $139 per person. The least expensive modality was electronic (AUD $37), largely due to a free feature story on one university Web home page, despite Facebook advertising costing AUD $945 per enrolment. The most expensive was print media at AUD $213 and GP letters at AUD $145 per enrolment. CONCLUSIONS: The research indicated that free electronic media was the most cost-effective strategy, with GP letters the least expensive of the paid strategies in comparison to the other strategies. This study is an important contribution for future research into efficacy, translation, and implementation of cost-effective programs for the prevention of weight gain in young adults. Procedural frameworks for recruitment protocols are required, along with systematic reporting of recruitment strategies to reduce unnecessary expenditure and allow for valuable public health prevention programs to go beyond the research setting. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ANZCTR): ACTRN12612000924853; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=362872 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6YpNfv1gI).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,270
Tête enseignante GPT0,640
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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