Screening and Retaining Adolescents Recruited Through Social Media: Secondary Analysis from a Longitudinal Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media has become a popular method to recruit participants, particularly for studies with hard-to-reach populations. These studies still face challenges in data quality and, for longitudinal studies, sample retention. However, in addition to aiding in recruitment, social media platforms can help researchers with participant verification and tracking procedures during the study. There is limited previous research describing how longitudinal studies can use social media to screen and retain participants. OBJECTIVE: This paper describes strategies implemented to screen and retain a nationwide sample of sexual minority youth who were recruited through social media platforms for a longitudinal study testing a drug abuse prevention program. METHODS: Our screening strategies for participants included collecting necessary demographic information (name, phone, email, and social media accounts), verifying this information using publicly available web-based records, and sending confirmation emails to ensure working email addresses and correct dates of birth. Retention strategies included communications designed to develop positive participant relationships, incentives for survey completion, regular updating of participant contact information, targeting hard-to-reach participants, and using social media as an alternative means of contacting participants. RESULTS: During enrollment, although the only demographic data required were a phone number and an email address, 87.58% (1065/1216) of participants provided their Instagram as an alternative means of contact. This form of alternative communication remains the most preferred with 87.40% (1047/1198) of participants continuing to provide an Instagram username as of January 2023, about 3 years after recruitment began. In comparison, other alternative means of contact (eg, Facebook and alternative email) were provided by only 6.43% (77/1198) to 56.18% (673/1198) of participants. Direct messaging on Instagram was used to successfully confirm participant identity, remind participants to take annual follow-up surveys, and update lost participant contact information. Screening and retention strategies used in the study have helped achieve 96.30% (1171/1216) to 96.79% (1177/1216) sample retention across 3 waves of data collection. CONCLUSIONS: Though social media can be a helpful tool to recruit participants, attrition and participant authenticity difficulties may be associated with this method. Screening and retention strategies can be implemented to improve retention. Internet searches are effective for screening youth to ensure they meet eligibility requirements. Additionally, social media-Instagram in this study-can help to track and locate participants who do not respond to traditional contact methods. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03954535; https://clinicaltrials.gov/study/NCT03954535.
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 | 0,094 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».