Giving schools a nudge: can behavioural insights improve recruitment of schools to randomised controlled trials?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: It is widely acknowledged that recruitment to randomised controlled trials (RCTs) is challenging, particularly trials that operate across multiple sites. A research area in need of further high-quality evaluation, including RCTs, is school-based mental health interventions for refugee children and adolescents. However, engaging schools with interventions and associated evaluations can be challenging. This paper explores the application of behavioural insights, i.e. evidence-based understanding of how people behave and make decisions, to RCT recruitment at the school level via email communications. A pilot study of applying behavioural insights to mail outs attempting to recruit schools to a RCT of a trauma-focused group intervention for refugee children and adolescents experiencing symptoms of post-traumatic stress is reported. Rates of school involvement between the behavioural insights approach (n = 31) and a standard outreach approach (n = 65) are compared. RESULTS: Schools were more likely to give a positive response to the mail out designed using the behavioural insights framework than standard outreach. Accounts of recruitment strategies such as this are valuable additions to the literature on RCT methodology given the potential for recruitment issues to affect trial operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,058 | 0,749 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».