The role of social media in recruiting for clinical trials in pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Objective Recruitment of pregnant or planning women to clinical studies using traditional advertising is difficult and slow. Given the widespread use of the internet as a source for medical information and research, we analyze the impact of social media as the primary recruitment tool in an ongoing randomized, open‐label clinical trial among pregnant women. Methods Recruitment through traditional sources, such as referrals from medical establishments, between April 2007–November 2011 was compared to supplementary online social media recruitment approaches used between December 2011–May 2012. Yearly recruitment and recruitment rates in the two arms were compared using the Mann Whitney U test. Results Between 2007–2011, with over 56 months of recruitment using traditional sources, 35 women were enrolled in the study, resulting in a mean rate of ±0.62 recruits per month. In the 6 months implementing recruitment primarily through social media‐based strategies, 45 women were recruited, for a 12‐fold higher rate of ±7.5 recruits per month (p<0.0001). Attrition rates as a function of total recruitment remained constant, suggesting that social media mainly had a positive impact on recruitment. Conclusions Clinicians and scientists recruiting for clinical studies should learn how to use online social media platforms to improve recruitment rates, thus increasing efficiency and cost‐effectiveness.
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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 | 0,354 | 0,548 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; 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 ».