Lessons From Recruitment to an Internet-Based Survey for Degenerative Cervical Myelopathy: Comparison of Free and Fee-Based Methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Degenerative Cervical Myelopathy (DCM) is a syndrome of subacute cervical spinal cord compression due to spinal degeneration. Although DCM is thought to be common, many fundamental questions such as the natural history and epidemiology of DCM remain unknown. In order to answer these, access to a large cohort of patients with DCM is required. With its unrivalled and efficient reach, the Internet has become an attractive tool for medical research and may overcome these limitations in DCM. The most effective recruitment strategy, however, is unknown. OBJECTIVE: To compare the efficacy of fee-based advertisement with alternative free recruitment strategies to a DCM Internet health survey. METHODS: An Internet health survey (SurveyMonkey) accessed by a new DCM Internet platform (myelopathy.org) was created. Using multiple survey collectors and the website's Google Analytics, the efficacy of fee-based recruitment strategies (Google AdWords) and free alternatives (including Facebook, Twitter, and myelopathy.org) were compared. RESULTS: Overall, 760 surveys (513 [68%] fully completed) were accessed, 305 (40%) from fee-based strategies and 455 (60%) from free alternatives. Accounting for researcher time, fee-based strategies were more expensive ($7.8 per response compared to $3.8 per response for free alternatives) and identified a less motivated audience (Click-Through-Rate of 5% compared to 57% using free alternatives) but were more time efficient for the researcher (2 minutes per response compared to 16 minutes per response for free methods). Facebook was the most effective free strategy, providing 239 (31%) responses, where a single message to 4 existing communities yielded 133 (18%) responses within 7 days. CONCLUSIONS: The Internet can efficiently reach large numbers of patients. Free and fee-based recruitment strategies both have merits. Facebook communities are a rich resource for Internet researchers.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,503 | 0,637 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».