Using Facebook to Improve Participation in Colorectal Cancer Screening: Protocol for a Cluster Randomized Controlled Trial (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Colorectal cancer (CRC) screening participation in Canada is lower than the national target, and interventions designed to increase screening participation are generally expensive and have limited impact. Social media can be used as an innovative strategy to increase participation in cancer screening, particularly Facebook (FB), as it is the most popular social media platform for the population eligible for CRC screening. OBJECTIVE The aim of this study is to report on the protocol for a pragmatic cluster randomized controlled trial that will test the effectiveness of CRC social media advertisements on user engagement and screening intention. METHODS The trial will target FB users aged 45 to 64 years who reside in the province of Ontario, Canada. There are 521 forward sortation areas (FSAs) in Ontario, and the randomization will be done at this level using the first 3 digits of the postal code. Rural and urban FSAs will be randomly allocated to one of the 6 study arms. In 4 arms, FB users will all receive one of 4 social media advertisements developed in previous studies, while in the fifth arm, a tailored strategy by sex will be tested. In the final arm, FB users will not be shown any advertisements. If users click on any of the advertisements, they will be directed to a webpage with more information on screening and a place to pledge their intention to screen for CRC. The study’s primary outcome will be tested as a count measure, defined as the number of people per FSA who pledge their intention to screen for CRC. User engagement metrics, including impressions, link clicks, cost per link click, link click-through rate, and user comments, will be tracked across the 5 trial arms with advertisements shown. RESULTS This cluster randomized controlled trial will provide evidence on the use of FB as a tool for delivering CRC screening messages and influencing screening intentions. The comparison of message types within a fixed campaign budget could identify which approaches promote user engagement in both urban and rural populations. CONCLUSIONS This study has the potential to show that social media offers a cost-efficient, scalable approach to promote CRC screening. This approach is adaptable to other cancer screening programs and could provide evidence-based digital strategies for the promotion of cancer screening. CLINICALTRIAL ClinicalTrials.gov NCT04296630; https://tinyurl.com/5y5k7yjb INTERNATIONAL REGISTERED REPORT DERR1-10.2196/86829
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 | 0,052 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,161 | 0,026 |
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 ».