Health Research Using Facebook to Identify and Recruit Pregnant Women Who Use Electronic Cigarettes: Internet-Based Nonrandomized Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Participant recruitment is often a challenge, particularly enrolling individuals with relatively rare characteristics. The wide reach of social media may provide a mechanism to overcome these challenges. OBJECTIVE: This paper aimed to provide information to researchers who seek to recruit participants from rare populations using social media for studies with demanding protocols. We aimed to describe a pilot study protocol that identified and enrolled pregnant women (second or third trimester) who were exclusive users of electronic cigarettes (e-cigarettes). We have described the recruitment methods, time, and cost; examined advertisement types that were more or less successful; discussed participant retention and relationship management; and described the process of collecting biological data. METHODS: In an open-access, nonrandomized pilot study, we placed Facebook advertisements that were selectively targeting women who were likely to be pregnant and interested in e-cigarettes or vaping. The advertisements invited individuals to complete a fully automated eligibility screener based on Qualtrics. Eligible participants were asked to (1) complete a Web-based survey that collected detailed information on the use of e-cigarettes, including the exact type of device and electronic liquid, (2) report the frequency and intensity of e-cigarette use for 3 months before pregnancy and during each trimester, and (3) provide a saliva specimen for a nicotine biomarker assay. We collected a photograph of each participant's e-cigarette device, 8 weeks after the mother's due date, to allow corroboration of the self-report and the baby's birth weight and gestational age from the participant's physician. RESULTS: Participants were recruited between August 19 and October 26, 2017. We enrolled 20 participants in 2 months at a cost of US $3421.28. Baseline data were collected for all 20 participants. Of the 20 women enrolled, 16 provided a saliva sample, 4 provided a photo of the e-cigarette device, and 10 provided physician contact information. Of the 10 physicians contacted by mail, 6 responded with information on the participants and their babies. CONCLUSIONS: Study findings suggest that Facebook's targeting criteria should focus on e-cigarette users to maximize advertisement exposure of potentially eligible women. In addition, saliva sample collection was feasible among pregnant women (second or third trimester) who were exclusive e-cigarette users, but obtaining photographs and physician reports was problematic and called for further refinement. These lessons are likely useful to others who are seeking to use social media to recruit participants from rare populations into studies with demanding protocols.
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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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».