Eine Studie zur Mehrfach-Mikronährstoff-Supplementierung (MMS) zur Steigerung der Therapietreue mittels digitaler Technologie (SMART-MMS)

Diese Studie ist eine verschachtelte (zweistufige) Cluster-randomisierte kontrollierte Studie, die auf der Insel Lombok durchgeführt wird und darauf abzielt, Strategien zur Verbesserung der Therapietreue bei der Mehrfach-Mikronährstoff-Supplementierung (MMS) bei schwangeren Frauen zu bewerten sowie die Machbarkeit der Integration einer Kalzium-Supplementierung in das MMS-Programm in routinemäßigen Gesundheitssystemen zu beurteilen.

Die erste Stufe der Studie besteht aus einer Cluster-randomisierten Studie auf der Ebene der Puskesmas (primäre Gesundheitszentren). Die Puskesmas werden nach dem Zufallsprinzip auf vier Interventionsarme verteilt, um die Wirksamkeit verschiedener Bereitstellungsansätze für MMS zu bewerten, insbesondere im Vergleich von Kombinationen aus digitalen und nicht-digitalen Strategien sowie Verpackungsformaten. Die digitale Intervention umfasst mobile Tools wie WhatsApp-Erinnerungen, Chatbot-gestützte Aufklärung, Call-Center-Unterstützung und ein gamifiziertes Alarmsystem, um die Therapietreue zu fördern. Es werden auch künstliche Intelligenz-basierte Ansätze untersucht, darunter Modelle zur Überwachung und Vorhersage der Therapietreue. Die nicht-digitale Gruppe erhält Standard-Versorgungsleistungen für die Schwangerschafts- und Nachsorge, einschließlich routinemäßiger Gesundheitsförderung und gedruckter Aufklärungsmaterialien.

Die zweite Stufe umfasst eine Cluster-randomisierte Studie auf der Ebene der Posyandu (Gemeinde-Gesundheitsstationen) innerhalb ausgewählter Puskesmas. Diese Stufe bewertet die Hinzunahme einer Kalzium-Supplementierung zu MMS im Vergleich zu MMS allein. Zusätzliche schwangere Frauen werden außerhalb der Hauptkohorte von MMS aufgenommen und auf die Studienarme verteilt. Diese Komponente zielt darauf ab, die Machbarkeit, Akzeptanz und operativen Aspekte einer gemeinsamen Verabreichung von Kalzium zusammen mit MMS im bestehenden Gesundheitssystem zu bewerten.

Zur Unterstützung der Umsetzung in beiden Studienkomponenten werden mehrere operative und digitale Systeme eingesetzt. Jedes Supplementpaket wird mit einem eindeutigen QR-Code versehen, der eine Echtzeit-Verfolgung der Supplementverteilung und des Konsums über KoboToolbox ermöglicht. Ein Dynamic Worker Support (DWS)-System wird implementiert, um Gemeindegesundheitsberater bei der automatisierten Terminplanung, Aufgabenverwaltung und Optimierung von Feldaktivitäten zu unterstützen.

Stichprobengröße und statistische Überlegungen

Die Stichprobengröße wurde basierend auf dem primären Endpunkt der MMS-Therapietreue berechnet, wobei Clustereffekte sowohl auf Puskesmas- als auch auf Posyandu-Ebene berücksichtigt werden. Etwa 10.012 schwangere Frauen werden in Stufe 1 in 60 Puskesmas-Clustern aufgenommen. In Stufe 2 werden etwa 900 zusätzliche Teilnehmerinnen rekrutiert, um die Kalzium-Co-Supplementierung zu bewerten. Die Stichprobengröße ist so ausgelegt, dass eine ausreichende statistische Power gewährleistet ist, um aussagekräftige Unterschiede zwischen den Studiengruppen zu erkennen.

Ein umfassender Qualitätssicherungsrahmen wird implementiert, um Datenintegrität, Genauigkeit und Konsistenz an allen Studienstandorten zu gewährleisten. Elektronische Datenerfassungssysteme (KoboToolbox) enthalten integrierte Validierungsregeln, darunter Bereichsprüfungen, Konsistenzprüfungen und logische Einschränkungen zwischen verwandten Variablen. Darüber hinaus wird die Datenvalidierung durch einen doppelten Dateneingabeprozess verstärkt, bei dem ausgewählte Datensätze unabhängig von zwei Dateneingabepersonen eingegeben werden und Abweichungen durch vordefinierte Überprüfungsverfahren identifiziert und behoben werden.

Routinemäßige zentrale Datenüberwachung wird durchgeführt, um Datenvollständigkeit, Aktualität und interne Konsistenz zu bewerten. Darüber hinaus werden Qualitätssicherungsaktivitäten durchgeführt, um die Leistung des Feldpersonals durch direkte Überprüfung zu bewerten. Dies umfasst regelmäßige Besuche von QA-Mitarbeitern bei schwangeren Frauen, um Hausbesuchsaktivitäten von Feldarbeitern zu validieren. QA kann auch über HealthComm durchgeführt werden, indem Teilnehmer kontaktiert werden, um erhaltene Leistungen zu bestätigen und die Übereinstimmung mit den gemeldeten Daten sicherzustellen. Diese Verfahren zielen darauf ab, die Einhaltung von Studienprotokollen zu gewährleisten, die Treue bei der Umsetzung zu überprüfen und die allgemeine Datenqualität aufrechtzuerhalten.

Ein standardisiertes Datenmanagementsystem wird implementiert, einschließlich eines umfassenden Datenwörterbuchs, das alle Studienvariablen, Formate, zulässigen Werte, Codierungsstrukturen und Datenquellen definiert. Wo anwendbar, werden standardisierte Codierungsansätze verwendet, um Konsistenz zu gewährleisten.

Alle Studienabläufe werden durch Standardarbeitsanweisungen (SOPs) und ein detailliertes Feldhandbuch geleitet, um eine standardisierte Umsetzung an allen Standorten sicherzustellen. Das Feldhandbuch bietet eine Schritt-für-Schritt-Betriebsanleitung für Feldpersonal, einschließlich Teilnehmerrekrutierung, Verfahren zur Einwilligung nach Aufklärung, Hausbesuchsprotokolle, Supplementverteilung, Nutzung digitaler Systeme und Datenerfassungsprozesse.

Es beschreibt auch Verfahren für das Datenmanagement, die Meldung unerwünschter Ereignisse und Kommunikationsabläufe zwischen Feldteams und Vorgesetzten. Feldpersonal, einschließlich Gemeindegesundheitsberater, erhält strukturierte Schulungen and and fortlaufende Supervision basierend auf dem Feldhandbuch, um eine konsistente, genaue und qualitativ hochwertige Umsetzung während der gesamten Studie sicherzustellen.

Datenqualitätsprüfungen während der Datenerfassung zielen darauf ab, fehlende Werte zu minimieren. Während der Analyse werden geeignete statistische Techniken wie multiple Imputation oder Sensitivitätsanalysen angewendet, wie im statistischen Analyseplan festgelegt.

Alle Analysen folgen dem Intention-to-Treat-Prinzip. Primäre Analysen bewerten die Therapietreue bei MMS in Interventionsarmen unter Verwendung von Regressionsmodellen mit gemischten Effekten, um die Cluster-Randomisierung und potentielle Confounder zu berücksichtigen. Das faktorielle Design ermöglicht die Schätzung der unabhängigen und Interaktionseffekte von digitaler Intervention und Verpackungsart.

Sekundäre Analysen untersuchen Faktoren, die die Therapietreue beeinflussen, maternale und neonatale Ergebnisse und die Auswirkungen der Kalzium-Co-Supplementierung. Abhängig von der Art der Ergebnisvariablen werden geeignete generalisierte lineare (gemischte) Modelle eingesetzt. Binäre Ergebnisse werden mit logistischen Regressionsmodellen mit gemischten Effekten analysiert, kontinuierliche Ergebnisse mit linearen gemischten Modellen und Zähl- oder Verhältnisergebnisse mit Poisson- oder binomialbasierten Modellen mit entsprechenden Verknüpfungsfunktionen. Alle Modelle berücksichtigen das Clustering auf der Studienentwurfsebene und passen sich an relevante Kovariaten an. Teilgruppen- und Sensitivitätsanalysen werden durchgeführt, um die Robustheit und Generalisierbarkeit der Ergebnisse zu beurteilen.