Textové intervence na podporu očkování proti COVID-19

Tato studie zkoumá, zda a jaký typ textových intervencí ovlivňuje přijetí vakcíny COVID-19. Primární výzkumnou otázkou je, zda lze zavedení vakcíny podpořit intervencí prostřednictvím textové zprávy, která vybízí způsobilé pacienty k naplánování termínu očkování. Pacienti, kteří získají nárok na očkování proti COVID-19 na UCLA Health, budou nejprve informováni o své způsobilosti a budou vyzváni, aby si naplánovali schůzku s očkováním prostřednictvím jednoho z kanálů (e-mail, hlasový hovor nebo šnečí pošta) v závislosti na kontaktních informacích. k dispozici UCLA Health. Poté budou pacienti způsobilí pro studii randomizováni v poměru 1:4 do kontrolního ramene, které nepřijímá textovou zprávu, oproti rameni s textovými zprávami, které přijímá textovou zprávu.

Sekundární výzkumná otázka se týká toho, který typ textové zprávy je efektivnější. Ke studiu této otázky bude použit vnořený faktoriální design 2x2 v rámci skupiny textových zpráv, kde dva faktory budou: a) zda pacienti obdrží odkaz na vzdělávací video speciálně navržené tak, aby posunulo záměry pacientů dostat COVID-19 vakcína a b) zda textová zpráva obsahuje jazyk, jehož cílem je povzbudit pacienty, aby dodrželi své záměry.

• V části Holdout: pacienti nebudou dostávat textové zprávy o COVID-vakcíně.

• V části textových zpráv obdrží všichni účastníci textovou zprávu, která je vyzve k naplánování termínu očkování a obsahuje odkaz na webovou stránku schůzky

  • V části Simple Text účastníci neobdrží žádné další informace.
  • V dílčí části Simple Text+Video spolu s odkazem na schůzku obdrží účastníci v textové zprávě také odkaz na 2minutové video. Video obsahuje informace o prevalenci COVID-19 a účinnosti a bezpečnosti vakcíny COVID-19.
  • V části Enhanced Text bude kromě odkazu na schůzku textová zpráva používat vylepšený jazyk zaměřený na snížení psychologických bariér, které pacientům brání naplánovat si schůzku.
  • V dílčí části Vylepšený text+Video bude kromě odkazu na schůzku textová zpráva vybízet pacienty, aby sledovali 2minutové video (stejné jako v dílčí části Jednoduchý text+video) a použili vylepšený jazyk zaměřený na snížení psychických bariér pacientů při dodržení termínu schůzky.

Pacienti budou do naší studie vstupovat průběžně, jakmile budou způsobilí k získání vakcíny (a pokud budou splňovat naše kritéria pro zařazení). U první skupiny pacientů obdrží pacienti v rameni s textovými zprávami textovou zprávu do 4–10 dnů po odeslání úvodní pozvánky (protože do té doby není připravena infrastruktura pro provádění této studie). U dalších skupin pacientů budou randomizováni a obdrží textovou zprávu (pokud nejsou v zádržném rameni) první pracovní den po ukončení počáteční komunikace. Budeme měřit a) zda si pacienti naplánují termín očkování proti COVID-19 pro první dávku ab) zda a kdy pacienti dostanou první dávku vakcíny proti COVID-19.

Analýza:

Pro hlavní analýzu provedeme běžné regrese nejmenších čtverců (OLS) s robustními standardními chybami, abychom předpověděli výše uvedené výsledné proměnné, kromě toho, že použijeme Coxův model proporcionálních rizik s administrativní cenzurou k předpovědi doby získání první vakcíny COVID-19. . Hladina významnosti bude 0,05. Naší primární hypotézou je, že rameno s textovými zprávami je výrazně lepší než rameno s vyložením, takže naše primární analýza porovná všechny čtyři podramena textových zpráv společně se skupinou vyčkávání.

Naše sekundární analýza prozkoumá, zda (1) pomocná část Simple Text, (2) dvě dílčí ramena obsahující video a (3) dvě dílčí ramena obsahující vylepšený jazyk jsou lepší než zádržné rameno.

Dále otestujeme (1) efekt přidání videa (vs. žádné video) k textu, (2) účinek přidání vylepšeného jazyka (vs. nepřidání vylepšeného jazyka) a (3) zda kombinace videa a vylepšeného jazyka předčí samotné video nebo samotný vylepšený jazyk.

Naše regrese budou zahrnovat následující řídicí proměnné:

• Věk účastníka
• Ukazatele rasy/etnické příslušnosti účastníka (černý nehispánský, hispánský, asijský nehispánský, bílý nehispánský, jiný/smíšený, neznámý; bílý nehispánský vynechán)
• Zda je preferovaným jazykem pacienta španělština (což ovlivňuje jazyk textu)
• Indikátory pro pohlaví účastníka (muž, žena, jiné/neznámé)
• Skóre indexu sociální zranitelnosti
• Model rizikových faktorů COVID19
• Indikátory pro šarže pacientů (pacienti se stanou způsobilými a obdrží počáteční sdělení v dávkách)

Jako kontrolu robustnosti znovu spustíme analýzu jako logitovou regresi (místo regrese OLS) pro binární výsledné proměnné.

Prozkoumáme následující moderátory:

• Zda je pacientem žena nebo muž
• Zda je pacient černoch, běloch, hispánec nebo jiný
• Zda je preferovaným jazykem pacienta španělština
• Zda je pacientovi 65+ (včetně 65) nebo méně než 65
• Skóre indexu sociální zranitelnosti pacienta
• Skóre rizika COVID pacienta
• Skóre rizika populace pacienta
• Zda je pacient ženatý (což je proxy pro to, zda žijí společně s rodinnými příslušníky)
• Zda byl pacient očkován proti chřipce v sezóně 2019–2020 nebo v chřipkové sezóně 2020–2021 před obdržením naší textové zprávy podle zdravotního záznamu pacienta
• Den v týdnu, kdy je SMS odeslána pacientovi. Budeme porovnávat každý den v týdnu.
• Jak silně je okolí účastníka nakloněno republikánům (vs. Demokratická strana, pokud UCLA Health nakonec souhlasí s poskytnutím neidentifikovatelné adresy (např. PSČ).

Naplánujte si včasné a následné analýzy

Abychom informovali politiku co nejdříve, plánujeme nejprve zhodnotit účinky našich intervencí v rané fázi očkovacího dosahu na UCLA Health. Za tímto účelem plánujeme nejprve analyzovat data od začátku tohoto RCT do konce února. Vzhledem k tomu, že pro naši primární závislou proměnnou používáme 6denní časové okno, budeme zkoumat data od pacientů, kteří jsou v této RCT randomizováni buď do ramene s vyčkáváním, nebo do ramene s textovými zprávami před nebo 23. února 2021. Pro tuto populaci otestujeme:

1. zda je rameno pro textové zprávy výrazně lepší než rameno pro vyložení;
2. zda jsou podpaží Simple Text, dvě podpaže obsahující video a dvě podpaže obsahující vylepšený jazyk lepší než podpažní rameno
3. efekt přidání videa (vs. žádné video) k textu
4. účinek přidání vylepšeného jazyka (vs nepřidání vylepšeného jazyka)
5. zda se (1), (2), (3) a (4) liší podle toho, zda byli pacienti očkováni proti chřipce buď v sezóně 2019–2020, nebo v sezóně 2020–2021
6. uvedeme nezpracovaná data pro každé dílčí rameno bez provádění testování hypotéz napříč podmínkami, které nejsou předem registrovány v (1)-(4).

V naší rané analýze zahrneme kontroly, které máme k dispozici (je možné, že v době předběžné zprávy nemáme všechny kontroly popsané výše).

Poté, co byli pozváni všichni pacienti UCLA (nebo pokud se změní plán distribuce vakcíny a UCLA Health již v určitém okamžiku nebude pacientům posílat textové zprávy), provedeme následující dodatečné analýzy:

• Pokud dodatečná data shromážděná později překročí 30 kB (což nám dává 80% sílu k detekci rozdílu 2 pp mezi ramenem s textovou zprávou a ramenem s textovými zprávami, za předpokladu, že rameno s vyložením má 50% základní linii), budeme analyzovat hlavní účinek odeslání textová zpráva (vs. holdout) a nahlásit nezpracovaná data pro každou dílčí větev (abyste zjistili, zda jsou vzory kvalitativně srovnatelné s těmi v prvních datech).
• Úplný vzorek (včetně prvotních dat a následných dat) použijeme k analýze (1) toho, zda kombinace videa a vylepšeného jazyka předčí samotné video nebo vylepšený jazyk samotný a (2) výše zmíněný heterogenní efekt léčby.