Feasibility and Acceptability of Recruitment and Retention in a Remote Trial of Gatekeeper Training for Military Veterans
Notice bibliographique
Résumé
Background SAVE (Signs; Ask; Validate; Encourage) is a brief gatekeeper training designed to teach lay individuals how to identify and assist military veterans at risk for suicide. SAVE can be delivered asynchronously using a web-based video format, but no studies of the effectiveness of SAVE exist. Objective The aim of this project was to determine the feasibility and acceptability of recruitment and retention in a remote trial of SAVE. Methods We conducted a social media campaign using sponsored Facebook posts (ads) to recruit veterans, including those outside the Veterans Affairs network of care, and their loved ones. Participants (N=214) were randomized to SAVE or a sham video training unrelated to suicide prevention and followed for 6 months. We also conducted qualitative interviews with a subgroup (n=15) and used a mixed methods framework to integrate findings. Results At baseline, most participants were a family member or friend of a veteran (146/214, 68.2%), and 47.7% (102/214) knew at least one veteran or service member who had died by suicide. Across both study arms, 73.8% (158/214) responded to at least 3 of 6 follow-up surveys and 72.4% (155/214) completed follow-up at 6 months. Themes from interviews indicated the following three barriers to study participation: generic posts, copy (ad text) referring to “research,” and Facebook as a platform. There were 5 facilitators to participation: audience segmentation focused on veterans’ family members and friends, an urgent call to action to help a veteran, prior exposure to suicide, emphasizing the benefits of receiving training, and using a university as the campaign messenger. Conclusions A social media campaign was a feasible and acceptable approach to recruiting and retaining participants—especially the loved ones of veterans with prior exposure to suicide—for a fully remote trial of SAVE gatekeeper training. Several campaign strategies may be applied to further promote remote study participation in this population. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT04565951; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04565951 Conflicts of Interest None declared.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».