Social Media Use for Research Participant Recruitment: Integrative Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media tools have provided health researchers with the opportunity to engage with communities and groups in a nonconventional manner to recruit participants for health research. Using social media to advertise research opportunities and recruit participants facilitates accessibility to participants from broad geographical areas and diverse populations. However, little guidance is provided by ethics review boards for researchers to effectively use this recruitment method in their research. OBJECTIVE: This study sought to explore the literature on the use of social media for participant recruitment for research studies and identify the best practices for recruiting participants using this method. METHODS: An integrative review approach was used to synthesize the literature. A total of 5 health sciences databases, namely, EMBASE (Ovid), MEDLINE (Ovid and EBSCOhost), PsycINFO (Ovid), Scopus (Elsevier), and CINAHL Plus with Full Text (EBSCOhost), were searched using predefined keywords and inclusion and exclusion criteria. The initial search was conducted in October 2020 and was updated in February 2022. Descriptive and content analyses were applied to synthesize the results, and the findings are presented in a narrative and tabular format. RESULTS: A total of 96 records were included in this review, 83 (86%) from the initial search and 13 (14%) from the updated search. The publication year ranged between 2011 and 2022, with most publications (63/96, 66%) being from the United States. Regarding recruitment strategy, 45% (43/96) of the studies exclusively used social media, whereas 51% (49/96) used social media in conjunction with other strategies. The remaining 4% (4/96) provided guidelines and recommendations for social media recruitment. Notably, 38% (36/96) of these studies involved hard-to-reach populations. The findings also revealed that the use of social media is a cost-effective and efficient strategy for recruiting research participants. Despite the expanded use across different populations, there is limited participation of older adults in social media recruitment. CONCLUSIONS: This review provides important insights into the current use of social media for health research participant recruitment. Ethics boards and research support services in academic institutions are encouraged to explicitly provide researchers with guidelines on the use of social media for health research participant recruitment. A preliminary guideline prepared based on the findings of this review is proposed to spark further development in this area.
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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 | 0,036 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».