Evaluation of the Acceptability of a Proposed, Instagram-Based, Randomized Controlled Trial for People With Asthma: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Asthma is a chronic lung disease that affects nearly 25 million individuals in the United States. More research is needed into the potential for health care providers to leverage existing social media platforms to improve healthy behaviors and support individuals living with chronic health conditions. OBJECTIVE: In this study, we assessed the willingness of Instagram users with poorly controlled asthma to participate in a pilot randomized controlled trial that will use Instagram as a means of providing social and informational support. In addition, we explored the potential for adapting the principles of photovoice and digital storytelling to Instagram. METHODS: We conducted a survey study of Instagram users aged 18-40 years with poorly controlled asthma in the United States. RESULTS: Over 3 weeks of recruitment, 457 individuals completed the presurvey screener; 347 (75.9%) were excluded and 110 (24.1%) were eligible and agreed to participate in the study. Of the 110 individuals, 82 (74.5%) completed the study survey. The mean age of the respondents was 21 (SD 5.3) years. Among respondents, 56% (46/82) were female, 65% (53/82) were non-Hispanic White, and 72% (59/82) had at least some college education. The majority of respondents (67/82, 82%) indicated that they would be willing to participate in the proposed study. CONCLUSIONS: Among young adult Instagram users with asthma, there is substantial interest in participating in a pilot randomized controlled trial that will use Instagram to connect participants with peers and a health coach to share information about self-management of asthma and build social connection.
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 | 0,111 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».