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Enregistrement W4226227483 · doi:10.2196/35035

Using Social Media to Facilitate Communication About Women’s Testing: Tool Validation Study

2022· article· en· W4226227483 sur OpenAlexvenueno aff
Tara B. Coffin, Deborah J. Bowen, Karen H. Lu, Elizabeth M. Swisher, Nadine Rayes, Barbara M. Norquist, Stephanie V. Blank, Douglas A. Levine, Jamie N. Bakkum‐Gamez, Gini F. Fleming, Olufunmilayo I. Olopade, Iris L. Romero, Alan D. D’Andrea, Denise Nebgen, Christine B. Peterson, Mark F. Munsell, Kathleen Gavin, Jamie Crase, Deborah Polinsky, Rebecca Lechner

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Ovarian Cancer CoalitionStand Up To CancerOvarian Cancer Research AllianceEntertainment Industry FoundationAmerican Association for Cancer Research
Mots-clésOutreachSocial mediaLeverage (statistics)Social media analyticsPublic relationsPsychologyMedical educationInternet privacyWorld Wide WebComputer scienceMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Strong participant recruitment practices are critical to public health research but are difficult to achieve. Traditional recruitment practices are often time consuming, costly, and fail to adequately target difficult-to-reach populations. Social media platforms such as Facebook are well-positioned to address this area of need, enabling researchers to leverage existing social networks and deliver targeted information. The MAGENTA (Making Genetic Testing Accessible) study aimed to improve the availability of genetic testing for hereditary cancer susceptibility in at-risk individuals through the use of a web-based communication system along with social media advertisements to improve reach. OBJECTIVE: This paper is aimed to evaluate the effectiveness of Facebook as an outreach tool for targeting women aged ≥30 years for recruitment in the MAGENTA study. METHODS: We designed and implemented paid and unpaid social media posts with ongoing assessment as a primary means of research participant recruitment in collaboration with patient advocates. Facebook analytics were used to assess the effectiveness of paid and unpaid outreach efforts. RESULTS: Over the course of the reported recruitment period, Facebook materials had a reach of 407,769 people and 57,248 (14.04%) instances of engagement, indicating that approximately 14.04% of people who saw information about the study on Facebook engaged with the content. Paid advertisements had a total reach of 373,682. Among those reached, just <15% (54,117/373,682, 14.48%) engaged with the page content. Unpaid posts published on the MAGENTA Facebook page resulted in a total of 34,087 reach and 3131 instances of engagement, indicating that around 9.19% (3131/34,087) of people who saw unpaid posts engaged. Women aged ≥65 years reported the best response rate, with approximately 43.95% (15,124/34,410) of reaches translating to engagement. Among the participants who completed the eligibility questionnaire, 27.44% (3837/13,983) had heard about the study through social media or another webpage. CONCLUSIONS: Facebook is a useful way of enhancing clinical trial recruitment of women aged ≥30 years who have a potentially increased risk for ovarian cancer by promoting news stories over social media, collaborating with patient advocacy groups, and running paid and unpaid campaigns. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02993068; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02993068.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,118
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,643
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,069 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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