Challenges and Opportunities in Recruiting a Very Large Sample of Pregnant Individuals: Secondary Analysis of an Online Nationwide Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is challenging to recruit vulnerable populations such as pregnant individuals, particularly during the perinatal period, which involves significant life changes and stressful situations that may create barriers to participation. Barriers to participation are even more prominent in historically marginalized populations, such as minoritized and low-income populations. Current literature is limited on recruitment methods, and specific activities may be best to recruit diverse pregnant individuals into online studies for the promotion of perinatal mental health. Objective: The aim of this paper is to describe recruitment methods and strategies used to recruit a large sample (n=1953) of diverse pregnant individuals to an online nationwide large-scale randomized controlled trial, the Mamma Mia Study. Methods: The Mamma Mia study is a multisite randomized controlled trial of an online- and mobile-based intervention for preventing and reducing perinatal depressive symptoms, based in the United States. The study intended to ensure a diverse national representation in the study population, with internal team demographic goals of at least 50% of participants identifying as a race or ethnicity other than White and at least 25% low-income (defined as a household income of less than US $50,000). Institutional review board-approved active and passive recruitment methods, both online nationally and in-person locally, were used to recruit eligible pregnant individuals. Results: Combining local and in-person with national and online recruitment methods allowed for successful recruitment of a large and diverse sample of pregnant individuals, despite the necessity for several pivots due to national events (eg, the COVID-19 pandemic). In addition, this layered approach allowed the study to continue during an unplanned world event and be responsive to pivoting to meet recruitment goals. Recruitment approaches and methods that were the most successful were establishing community partnerships both online nationally and in-person locally, dedicated research time to focus on recruiting historically marginalized groups for a more representative sample, allocation of study time and resources to recruitment preparation, and dedicated internal research team recruitment planning and tracking. Conclusions: Researchers should continue to publish and disseminate specific details about recruitment efforts and results, highlighting both aspects of success and lessons learned, as well as the pivot points in their recruitment methods for shared learning.
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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 | 0,311 | 0,343 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».