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Enregistrement W2399445713 · doi:10.2196/resprot.4826

An Evaluation of Web- and Print-Based Methods to Attract People to a Physical Activity Intervention

2016· article· en· W2399445713 sur OpenAlexaffvenue
Stephanie Alley, Cally Jennings, Ronald C. Plotnikoff, Corneel Vandelanotte

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperIntervention (counseling)AdvertisingPsychological interventionWeb applicationWorld Wide WebInternet privacyMedicineComputer scienceBusinessNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cost-effective and efficient methods to attract people to Web-based health behavior interventions need to be identified. Traditional print methods including leaflets, posters, and newspaper advertisements remain popular despite the expanding range of Web-based advertising options that have the potential to reach larger numbers at lower cost. OBJECTIVE: This study evaluated the effectiveness of multiple Web-based and print-based methods to attract people to a Web-based physical activity intervention. METHODS: A range of print-based (newspaper advertisements, newspaper articles, letterboxing, leaflets, and posters) and Web-based (Facebook advertisements, Google AdWords, and community calendars) methods were applied to attract participants to a Web-based physical activity intervention in Australia. The time investment, cost, number of first time website visits, the number of completed sign-up questionnaires, and the demographics of participants were recorded for each advertising method. RESULTS: A total of 278 people signed up to participate in the physical activity program. Of the print-based methods, newspaper advertisements totaled AUD $145, letterboxing AUD $135, leaflets AUD $66, posters AUD $52, and newspaper article AUD $3 per sign-up. Of the Web-based methods, Google AdWords totaled AUD $495, non-targeted Facebook advertisements AUD $68, targeted Facebook advertisements AUD $42, and community calendars AUD $12 per sign-up. Although the newspaper article and community calendars cost the least per sign-up, they resulted in only 17 and 6 sign-ups respectively. The targeted Facebook advertisements were the next most cost-effective method and reached a large number of sign-ups (n=184). The newspaper article and the targeted Facebook advertisements required the lowest time investment per sign-up (5 and 7 minutes respectively). People reached through the targeted Facebook advertisements were on average older (60 years vs 50 years, P<.001) and had a higher body mass index (32 vs 30, P<.05) than people reached through the other methods. CONCLUSIONS: Overall, our results demonstrate that targeted Facebook advertising is the most cost-effective and efficient method at attracting moderate numbers to physical activity interventions in comparison to the other methods tested. Newspaper advertisements, letterboxing, and Google AdWords were not effective. The community calendars and newspaper articles may be effective for small community interventions. CLINICALTRIAL: Australian New Zealand Clinical Trials Registry: ACTRN12614000339651; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=363570&isReview=true (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6hMnFTvBt).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,695
Tête enseignante GPT0,758
Écart entre enseignants0,063 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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