评估美国的消息传递活动
目的:评估对消息传递活动的反应和意见。
参与者:参与者将通过 Prime Panels 招募,参与者将是在过去 30 天内食用过红肉的美国成年人(18 岁及以上)。
程序(方法):完成有关肉类消费的筛选问题后,参与者将查看同意书。 如果他们选择参与研究,参与者将被随机分配查看控制信息、与红肉相关的环境信息或与红肉相关的健康信息。 他们将被问及有关这些消息的一系列问题。
参与者还将被问及杂货店购物偏好和标准人口统计问题。
研究概览
详细说明
红肉和加工肉类的过量消费是一个日益严重的问题,尤其是在肉类消费量是全球平均水平三倍多的美国。 过量肉类摄入与负面健康结果(如癌症、心血管疾病和 2 型糖尿病)以及负面环境影响(如污染、资源过度使用和碳排放)之间关联的流行病学证据表明,减少肉类消费应该特别适合研究人员和其他公共卫生专业人员。
利用广泛的宣传活动(例如无肉星期一)通过对个人进行有关健康和环境风险的教育来减少肉类消费的潜力似乎很有希望。 然而,目前的文献缺少关于哪种类型的信息最有效的信息(例如 负面环境信息与负面健康信息)。 为了解决这一知识差距,我们的研究将收集可衡量结果的定量数据,以了解减少肉类消费的环境信息和健康信息的有效性和理解力。
背景:这是一项使用 Qualtrics 的在线研究,因此这项研究不涉及与人类参与者交谈。
招募:参与者将通过 Prime Panels 招募,Prime Panels 是一家调查研究公司,参与者通过它自愿报名参加研究。
知情同意:参与者将阅读书面同意文件,其中包括有关研究目的、预期以及可能的风险和收益的信息。 参与者将通过单击前进确认他们已阅读并同意这些条款。
随机化:参与者将被随机分配到三个组中的一个:1)控制组(关于检查他们的信用评分),2)以环境为中心的无肉星期一消息,或 3)以健康为中心的无肉星期一消息。
评估:使用在线平台 (Qualtrics),参与者将回答有关红肉消费的筛选问题。 如果他们符合条件(每周食用红肉 1 次或更多),他们将在阅读并同意书面同意书后进入主要研究。 然后,参与者将回答两个关于他们对气候变化的看法的问题。 然后,参与者将在他们指定的条件下查看四条消息。 查看所有 4 条消息后,参与者将回答一系列关于他们查看的消息的问题。 然后,参与者将回答一系列人口统计问题。 参与者还将回答有关杂货店购物偏好的问题。
试验组的详细描述:本研究是受试者之间的三组设计。 参与者将被随机分配查看一组四条消息,这些消息要么是关于肉类生产对环境的危害(干预),要么是关于肉类消费对健康的危害(干预),要么是关于检查他们的信用评分(控制)。 环境和健康危害信息是从“无肉星期一”活动的现有公开信息中获得的。
研究类型
注册 (实际的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
-
-
North Carolina
-
Chapel Hill、North Carolina、美国、27599
- Carolina Population Center
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
描述
纳入标准:
- 年满 18 岁
- 能够阅读和说英语
- 能够用英语进行计算机调查
- 目前居住在美国
- 过去 30 天吃过红肉
排除标准:
- 非红肉食者
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
- 主要用途:预防
- 分配:随机化
- 介入模型:平行线
- 屏蔽:没有任何
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的:以环境为中心的无肉星期一信息
来自“无肉星期一”活动的四项环保信息。
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参与者将被随机分配以观看无肉星期一活动中关于肉类生产对环境危害的四条信息。
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实验性的:以健康为中心的无肉星期一信息
来自“无肉星期一”活动的四条健康信息。
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参与者将被随机分配查看来自“无肉星期一”活动的一组四条关于食用肉类对健康危害的信息。
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其他:中性讯息
关于检查一个人的信用评分的四个中性信息。
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参与者将随机查看一组关于检查其信用评分的四条消息。
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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感知信息有效性 (PME)
大体时间:看到消息后立即进行 ~10 分钟的计算机调查
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消息的感知有效性将在消息期间使用 4 个改编自 Baig 等人的项目进行测量。 (2018): 关注、不愉快和沮丧。 4 个项目的平均响应将用于创建 PME 分数。 所有 4 个项目均使用 1 到 5 的李克特量表进行测量,分数越高表示结构量越大。 问题:这些消息有多少......
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看到消息后立即进行 ~10 分钟的计算机调查
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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注意力
大体时间:看到消息后立即进行 ~10 分钟的计算机调查
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消息在多大程度上引起了人们的注意。
使用 1 到 5 的李克特量表进行测量,较高的分数表示较高的结构量。
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看到消息后立即进行 ~10 分钟的计算机调查
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负面影响
大体时间:看到消息后立即进行 ~10 分钟的计算机调查
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有多少信息让人感到害怕。
使用 1 到 5 的李克特量表进行测量,较高的分数表示较高的结构量。
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看到消息后立即进行 ~10 分钟的计算机调查
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认知阐述
大体时间:看到消息后立即进行 ~10 分钟的计算机调查
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这些信息在多大程度上让人想到吃肉对环境/健康造成的危害。
使用 1 到 5 的李克特量表进行测量,较高的分数表示较高的结构量。
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看到消息后立即进行 ~10 分钟的计算机调查
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社交互动
大体时间:看到消息后立即进行 ~10 分钟的计算机调查
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有多少人可能会在下周与他人谈论该消息。
使用 1 到 5 的李克特量表进行测量,分数越高代表结构越多。
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看到消息后立即进行 ~10 分钟的计算机调查
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减少肉类消费的意图
大体时间:看到消息后立即进行 ~10 分钟的计算机调查
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在接下来的 30 天内打算减少多少红肉消费。
使用 1 到 5 的李克特量表进行测量,较高的分数表示较高的结构量。
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看到消息后立即进行 ~10 分钟的计算机调查
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合作者和调查者
合作者
调查人员
- 首席研究员:Hannah Rayala、University of North Carolina, Chapel Hill
- 学习椅:Lindsey Smith Taillie, PhD、University of North Carolina, Chapel Hill
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.
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