Performance, Cost-Effectiveness, and Representativeness of Facebook Recruitment to Suicide Prevention Research: Online Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Researchers are increasingly using social media advertisements to recruit participants because of their many advantages over traditional methods. Although there is growing evidence for the effectiveness and cost-effectiveness of social media recruitment in the health sciences, no studies have yet examined this in the context of suicide prevention, which remains to be a highly stigmatized and sensitive topic. OBJECTIVE: This study aims to recruit a general community sample to complete a survey on suicide literacy, stigma, and risk via Facebook advertisements. Specifically, we aim to establish the performance of the advertisements, cost-effectiveness, sample representativeness, and the impact of gender-specific advertising on recruiting men into the study. METHODS: From June 2017 to March 2019, we released Facebook advertisements targeted at adults 18 years or older, residing in the New South Wales (NSW) trial or control regions, and involved in the LifeSpan suicide prevention trial. Cost-effectiveness was examined descriptively using metrics provided by Facebook. Chi-square analyses were conducted to determine demographic differences between our sample and the general NSW population as well as the impact of gender-specific advertisements on gender engagement. RESULTS: The 14 Facebook advertisement campaigns reached a total of 675,199 people, yielding 25,993 link clicks and resulting in 9603 individuals initiating the survey (7487 completions) at an overall cost of Aus $2.81 (US $2.01) per participant. There was an overrepresentation of younger (P=.003), female (P=.003), highly educated (P<.001) participants and mental health conditions (P<.001) compared with the total NSW population. The use of male-specific advertisements resulted in a significantly higher proportion of men completing the survey relative to gender-neutral advertisements (38.2% vs 24.6%; P<.001). CONCLUSIONS: This study demonstrates the potential of Facebook to be an effective, low-cost strategy for recruiting a large sample of general community participants for suicide prevention research. Strategies to improve sample representativeness warrant further investigation in future research.
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 | 0,171 | 0,294 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».