MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2747587219 · doi:10.2196/jmir.7071

The Use of Facebook in Recruiting Participants for Health Research Purposes: A Systematic Review

2017· review· en· W2747587219 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher Whitaker, Sharon A. M. Stevelink, Nicola T. Fear

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet privacySocial mediaPsychologySystematic reviewMEDLINEWorld Wide WebMedicineApplied psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social media is a popular online tool that allows users to communicate and exchange information. It allows digital content such as pictures, videos and websites to be shared, discussed, republished and endorsed by its users, their friends and businesses. Adverts can be posted and promoted to specific target audiences by demographics such as region, age or gender. Recruiting for health research is complex with strict requirement criteria imposed on the participants. Traditional research recruitment relies on flyers, newspaper adverts, radio and television broadcasts, letters, emails, website listings, and word of mouth. These methods are potentially poor at recruiting hard to reach demographics, can be slow and expensive. Recruitment via social media, in particular Facebook, may be faster and cheaper. OBJECTIVE: The aim of this study was to systematically review the literature regarding the current use and success of Facebook to recruit participants for health research purposes. METHODS: A literature review was completed in March 2017 in the English language using MEDLINE, EMBASE, Web of Science, PubMed, PsycInfo, Google Scholar, and a hand search of article references. Papers from the past 12 years were included and number of participants, recruitment period, number of impressions, cost per click or participant, and conversion rate extracted. RESULTS: A total of 35 studies were identified from the United States (n=22), Australia (n=9), Canada (n=2), Japan (n=1), and Germany (n=1) and appraised using the Critical Appraisal Skills Programme (CASP) checklist. All focused on the feasibility of recruitment via Facebook, with some (n=10) also testing interventions, such as smoking cessation and depression reduction. Most recruited young age groups (16-24 years), with the remaining targeting specific demographics, for example, military veterans. Information from the 35 studies was analyzed with median values being 264 recruited participants, a 3-month recruitment period, 3.3 million impressions, cost per click of US $0.51, conversion rate of 4% (range 0.06-29.50), eligibility of 61% (range 17-100), and cost per participant of US $14.41. The studies showed success in penetrating hard to reach populations, finding the results representative of their control or comparison demographic, except for an over representation of young white women. CONCLUSIONS: There is growing evidence to suggest that Facebook is a useful recruitment tool and its use, therefore, should be considered when implementing future health research. When compared with traditional recruitment methods (print, radio, television, and email), benefits include reduced costs, shorter recruitment periods, better representation, and improved participant selection in young and hard to reach demographics. It however, remains limited by Internet access and the over representation of young white women. Future studies should recruit across all ages and explore recruitment via other forms of social media.

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

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 systématiquehigh
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 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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,146
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,146
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0170,014
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,956
Tête enseignante GPT0,757
Écart entre enseignants0,199 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations792
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetSocial Media in Health EducationCatégorieMétarechercheTravaux en français237 207