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Enregistrement W2555545138 · doi:10.2196/jmir.5698

The Use of Social Media in Recruitment for Medical Research Studies: A Scoping Review

2016· review· en· W2555545138 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaeHealthPsychologyData scienceInternet privacyWorld Wide WebHealth careComputer scienceMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recruiting an adequate number of participants into medical research studies is challenging for many researchers. Over the past 10 years, the use of social media websites has increased in the general population. Consequently, social media websites are a new, powerful method for recruiting participants into such studies. OBJECTIVE: The objective was to answer the following questions: (1) Is the use of social media more effective at research participant recruitment than traditional methods? (2) Does social media recruit a sample of research participants comparable to that recruited via other methods? (3) Is social media more cost-effective at research participant recruitment than traditional methods? METHODS: Using the MEDLINE, PsycINFO, and EMBASE databases, all medical research studies that used social media and at least one other method for recruitment were identified. These studies were then categorized as either interventional studies or observational studies. For each study, the effectiveness of recruitment, demographic characteristics of the participants, and cost-effectiveness of recruitment using social media were evaluated and compared with that of the other methods used. The social media sites used in recruitment were identified, and if a study stated that the target population was "difficult to reach" as identified by the authors of the study, this was noted. RESULTS: Out of 30 studies, 12 found social media to be the most effective recruitment method, 15 did not, and 3 found social media to be equally effective as another recruitment method. Of the 12 studies that found social media to be the best recruitment method, 8 were observational studies while 4 were interventional studies. Of the 15 studies that did not find social media to be the best recruitment method, 7 were interventional studies while 8 were observational studies. In total, 8 studies stated that the target population was "hard-to-reach," and 6 of these studies found social media to be the most effective recruitment method. Out of 14 studies that reported demographic data for participants, 2 studies found that social media recruited a sample comparable to that recruited via traditional methods and 12 did not. Out of 13 studies that reported cost-effectiveness, 5 studies found social media to be the most cost-effective recruitment method, 7 did not, and 1 study found social media equally cost-effective as compared with other methods. CONCLUSIONS: Only 12 studies out of 30 found social media to be the most effective recruitment method. There is evidence that social media can be the best recruitment method for hard-to-reach populations and observational studies. With only 30 studies having compared recruitment through social media with other methods, more studies need to be done that report the effectiveness of recruitment for each strategy, demographics of participants recruited, and cost-effectiveness of each method.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquemedium
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,218
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,687
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2180,687
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,924
Tête enseignante GPT0,753
Écart entre enseignants0,171 · 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