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Enregistrement W4241139931 · doi:10.2196/preprints.25208

Comparative Success of Recruitment Strategies for an Exercise Intervention Trial Among Women With Polycystic Ovary Syndrome: Observational Study (Preprint)

2020· preprint· en· W4241139931 sur OpenAlexaff
Jamie L. Benham, Jane E. Booth, Christine M. Friedenreich, Doreen M. Rabi, Ronald J. Sigal

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolycystic ovaryMedicineReferralFamily medicineObservational studyRandomized controlled trialNewspaperPhysical therapyPsychologyAdvertisingInternal medicineObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Effective and efficient participant recruitment is a key determinant of the success of a research program. Previously reported recruitment strategies have displayed variable success rates in studies on women with polycystic ovary syndrome (PCOS). OBJECTIVE This study aimed to evaluate the effectiveness and cost per participant of the recruitment strategies that we used in a prospective randomized controlled trial to examine the effects of exercise training among inactive women with PCOS, who are aged 18-40 years. METHODS The 4 recruitment methods we used were as follows: (1) referral by health care providers or by word of mouth, (2) media (eg, local newspaper stories and radio interviews), (3) Facebook advertisements, and (4) unpaid advertisements including posters and websites. The proportions of potential, eligible, and enrolled participants recruited with each method were determined and compared using tests of proportion. The time investment and cost per participant enrolled were calculated for each recruitment strategy. RESULTS Of 200 potential participants screened, 98 (49%) were recruited from unpaid advertisements (posters and websites), 70 (35%) from Facebook advertisements, 16 (8%) by referral, and 16 (8%) from traditional media (newspaper and radio). Every potential participant was recruited from separate means (ie, no participant was approached through more than one recruitment method). A total of 109 (54.5%) women were deemed eligible for participation in the trial, and 60 (30.0%) were enrolled. The proportion of potential participants who completed the trial was higher for those recruited from traditional media than from Facebook advertisements (n=7/16, 44% vs n=13/70, 19%, respectively; P=.03) or unpaid advertisements (n=7/16, 44% vs n=13/98, 13%, respectively; P=.002). The cost per participant was Can $18.21 for Facebook advertisements and Can $43.88 for unpaid advertisements. There were no direct trial costs for referrals or traditional media. CONCLUSIONS For this trial, each method was important for recruiting inactive women with PCOS because no participant reported learning about the trial through more than one method. Unpaid advertisements and Facebook advertisements helped recruit the largest number of participants in the trial, the former resulting in a higher cost per participant than the latter. CLINICALTRIAL ClinicalTrials.gov NCT03362918; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03362918

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)0,049
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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