Efficient Online Recruitment of Patients With Depressive Symptoms Using Social Media: Cross-Sectional Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over 80% of trials worldwide fail to complete patient recruitment within the initially planned time frame. Over the past decade, the use of social media for recruitment in medical research has become increasingly popular. While Google and Facebook are well established, newer social media channels such as Instagram and TikTok garner less research attention as recruitment tools. Although some studies have investigated the advantages and disadvantages of using social media for recruitment, a considerable gap still exists in understanding the precise mechanisms and factors that make different social media platforms most effective and cost-efficient for patient recruitment in mental health studies. OBJECTIVE: This study evaluates the effectiveness of recruitment strategies implemented during the investigative phase of a validation study for a new suicidality assessment questionnaire optimized for primary care. METHODS: We describe how online recruitment contributed to the enrollment of patients with depressive symptoms for the validation of a suicidality questionnaire (Suicide Prevention in Primary Care), which required over 500 participants. To this end, we analyzed differences in sample demographics between traditionally recruited and online participants, compared advertising metrics and conversion rates, and conducted a cost-benefit analysis. RESULTS: We found online recruitment to be a fast and efficient method of securing the required number of participants with depressive symptoms for the study and increasing patient diversity. Considering the distribution of gender, age, and Patient Health Questionnaire-9 scores, participants recruited offline and online were equally eligible for the study. Online recruitment demonstrated high advertising efficiency. For example, the study population responded well to video advertisements on social media; these performed 50% to 70% more cost-efficiently than the best image advertisements. Moreover, a long website copy proved slightly better than a short version. Pixel tracking for improved advertisement targeting reduced advertising costs per suitable participant by 83.3%, making the advertisements 6 times more cost-efficient. CONCLUSIONS: Social media recruitment increased the diversity of patients in the studies and proved suitable for vulnerable and hard-to-reach populations. The total cost per patient recruited online was comparable to that achieved using offline methods, but overall recruitment progressed faster. In this study, implementing video advertisements and pixel tracking resulted in significant cost savings.
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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».