Targeted Facebook Advertising is a Novel and Effective Method of Recruiting Participants into a Human Papillomavirus Vaccine Effectiveness Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Targeted advertising using social networking sites (SNS) as a recruitment strategy in health research is in its infancy. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the feasibility of targeted Facebook advertisements to increase recruitment of unvaccinated women into a human papillomavirus (HPV) vaccine effectiveness study. METHODS: Between September 2011 and November 2013, females aged 18 to 25 years, residing in Victoria, Australia, were recruited through Facebook advertisements relating to general women's health. From November 2013 to June 2015, targeted advertising campaigns were implemented to specifically recruit women who had not received the HPV vaccine. Consenting participants were invited to complete an online questionnaire and those who had ever had sexual intercourse were asked to provide a self-collected vaginal swab. The HPV vaccination status of participants was confirmed from the National HPV Vaccination Program Register (NHVPR). RESULTS: The campaign comprised 10 advertisements shown between September 2011 and June 2015 which generated 55,381,637 impressions, yielding 23,714 clicks, at an overall cost of AUD $22,078.85. A total of 919 participants were recruited. A greater proportion of unvaccinated women (50.4%, 131/260) were recruited into the study following targeted advertising, compared with those recruited (19.3%, 127/659) prior to showing the modified advertisement (P<.001). A greater proportion of the total sample completed tertiary education and resided in inner regional Victoria, compared with National population census data (P<.001), but was otherwise representative of the general population. CONCLUSIONS: Targeted Facebook advertising is a rapid and cost-effective way of recruiting young unvaccinated women into a HPV vaccine effectiveness study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».