Potential of Online Recruitment Among 15-25-Year Olds: Feasibility Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recruiting young people for health and intervention studies by traditional methods has become increasingly challenging. The widespread access to the internet may offer new strategies for online recruitment. OBJECTIVE: This study aims to assess the feasibility of online recruitment for a randomized controlled trial evaluating the effectiveness of Mindhelper, an online national youth mental health promotion service. The target group was young Danes aged 15-25 in need of mental health promotion. METHODS: Advertisements for recruitment were set up on Facebook and Instagram. Browser history was collected for a subsample of participants. We compared basic characteristics of participants who completed the baseline survey and those who did not, as well as of participants who completed the follow-up survey and those who were lost to follow-up. The significance of these differences was tested with the Pearson chi-square test. RESULTS: A total of 560 Danes aged 15-25 were recruited within 1 month (ie, had completed the baseline survey). Among these participants, 356 (63.6%) were at risk of developing depression or stress. The average advertisement price per participant completing the baseline questionnaire was 31 DKK (approximately €4 [US $4.2]). The follow-up survey was sent to 545 participants, of whom 318 (58.3%) completed the survey. No statistically significant differences were observed in baseline characteristics of participants who completed the follow-up and those who were lost to follow-up in terms of gender (P=.45), age (P=.35), occupation (P=.17), cohabitation (P=.90), mental well-being (P=.26), mental illness (P=.44; impact of the illness, P=.05), or use of the internet when having a hard time (P=.92). CONCLUSIONS: We conclude that it is feasible to recruit young Danes online for a large-scale randomized controlled trial assessing the effectiveness of Mindhelper. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04650906; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04650906.
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 | 0,080 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».