The Adoption of Social Media to Recruit Participants for the Cool Runnings Randomized Controlled Trial in Australia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Using social media to recruit specific populations for research studies is gaining popularity. Given that mothers of young children are the most active on social media, and young children are the most at risk of preventable burn injuries, social media was used to recruit mothers of young children to a burn prevention intervention. OBJECTIVE: The aim of this paper was to describe the social media recruitment methods used to enroll mothers of young children to the app-based burn prevention intervention Cool Runnings. METHODS: Participants were recruited via paid Facebook and Instagram advertisements to a 2-group, parallel, single-blinded, randomized controlled trial (RCT). The advertisements were targeted at women 18 years and older, living in Queensland, Australia, with at least 1 child aged 5 to 12 months at the time of recruitment. RESULTS: Over the 30-day recruitment period from January to February 2016, Facebook and Instagram advertisements reached 65,268 people, generating 2573 link clicks, 1161 app downloads, and 498 enrolled participants to the Cool Runnings RCT. The cost per enrolled participant was Aus $13.08. Saturdays were the most effective day of the week for advertising results. The most popular time of day for enrolments was between 5 to 11 PM. This recruitment strategy campaign resulted in a broad reach of participants from regional, rural, and remote Queensland. Participants were representative of the population in regard to age and education levels. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first use of social media recruitment for an injury prevention campaign. This recruitment method resulted in the rapid and cost-effective recruitment of participants with social, geographic, and economic diversity that were largely representative of the population.
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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 | 0,029 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».