Et prospektivt randomiseret forsøg med personlige nudges for at øge influenzavaccinationerne

I gennemsnit bliver 8% af den amerikanske befolkning syge af influenza hver influenzasæson. Siden 2010 har den årlige sygdomsbyrde af influenza i USA omfattet 9-41 millioner sygdomme, 140.000-710.000 indlæggelser og 12.000-52.000 dødsfald. CDC anbefaler influenzavaccination til alle i alderen 6 måneder og ældre, med sjældne undtagelser; næsten alle kan drage fordel af vaccinen, som kan reducere sygdomme, manglende arbejde, indlæggelser og dødsfald.

Succesfulde bestræbelser på at få patienter vaccineret mod influenza har inkluderet sms-påmindelser, der er tidsindstillet til at gå forud for kommende influenza-berettigede aftaler med op til 3 dage. For eksempel vurderede det Roybal-finansierede megastudie af influenzaskud udført med Penn Medicine og Geisinger-patienter (Milkman et al. 2021, Patel et al., 2023) effektiviteten af ​​adskillige typer beskeder til at øge vaccinationen i forhold til standardkommunikation fra de respektive sundhedssystemer; en gennemsnitlig absolut stigning på 2,1 procentpoint (eller 5 % relativ stigning) i influenza-skud på grund af beskederne. Tilsvarende afslørede opfølgningsanalyse af megastudiet ved hjælp af maskinlæring, at interventioner var forskellige i relativ effektivitet på tværs af patientgrupper som funktion af overlappende kovariater (f.eks. alder, køn, forsikringstype og komorbiditeter). Denne analyse viste, at nudges optimalt målrettet til undergrupper, der reagerede stærkest på disse nudges i megastudiet, ville have resulteret i op til tre gange så mange stigninger i vaccination, der blev observeret, når man blot tilfældigt tildelte patienter til beskeder.

Den foreliggende undersøgelse har til formål at prospektivt teste effektiviteten af ​​en patientvendt, beskedbaseret nudge, der af denne retrospektive maskinlæringsalgoritme forudsiges at være mest effektiv for dem (Personalized Nudge) i forhold til passiv kontrol (ingen beskeder), Active Control ( simpel påmindelsesmeddelelse) og Best Nudge (bedst ydende besked fra megastudiet i 2020). Patienter vil blive randomiseret til en af ​​disse fire arme.

Af de 19 originale beskeder fra megastudiet kan 12 udføres på Geisinger i 2024; de øvrige 7 er enten ikke længere relevante (f.eks. dem, der refererer til en igangværende COVID-19-pandemi) eller kan ikke udføres på grund af en teknisk begrænsning (f.eks. kan Geisinger ikke sende billeder, så nudges med billeder er udelukket). Et behandlingstildelingstræ baseret på den ovenfor beskrevne algoritme vil blive anvendt på denne undergruppe af nudges for at generere regler for tildeling af patienter til personlige beskeder baseret på observerede kovariater.

De sidste patienter vil blive tilmeldt den 28. december til aftaler planlagt den 31. december. Mindst 90.000 patienter forventes at blive indskrevet.