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Enregistrement W3196833043 · doi:10.2196/25405

Collecting Social Media Information in a Substance Use Intervention Trial With Adolescent Girls With Lifetime Substance Use History: Observational Study

2021· article· en· W3196833043 sur OpenAlexvenueno aff
Lili M C Ramos, Joseline Delgadillo, Sarah Velez, Emily Dauria, Jamie Salas, Marina Tolou‐Shams

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésSocial mediaIntervention (counseling)Observational studyEthnic groupSubstance usePsychologyMedicineClinical psychologyPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescents with juvenile legal system contact face numerous barriers to participation in behavioral health intervention research, including housing disruption, legal privacy concerns, and systems mistrust. Technology, such as social media, may be a novel and developmentally appropriate adolescent research study engagement and retention tool. OBJECTIVE: We examined data on social media information collected for study retention purposes from adolescents participating in a substance use intervention trial. METHODS: Data were collected as part of a randomized controlled trial determining efficacy of a group-based substance use intervention for girls and young women (12-24 years) with substance use histories referred from legal and school systems in the United States. Baseline demographic and social media information was analyzed from the subset of 114 adolescent girls (mean age 15.7 years; range 13-18 years), of whom 31.6% (36/114) were legally involved, 87.7% (100/114) belonged to minoritized racial/ethnic groups, and 32.5% (37/114) received public assistance. RESULTS: [N=114]=9.68, P=.002). CONCLUSIONS: Obtaining social media information for study retention purposes from adolescent girls with lifetime substance use appears possible; however, particular subgroups (ie, legally involved girls) may be less likely to provide accounts. Factors shaping legally involved girls' willingness to provide social media information, including mistrust and privacy concerns, and the impact of researcher's access to social media information on study retention are critical directions for future research. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02293057; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02293057.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,484
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,011 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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