Efecto de la disponibilidad de pruebas de COVID-19 en la elección de aislamiento y distanciamiento social

Cuando las personas toman decisiones sobre cómo distanciarse socialmente, pueden tomar decisiones diferentes cuando tienen información de un médico u otro proveedor médico en comparación con cuando tienen información de un resultado de prueba. ¿Las decisiones de estilo de vida de las personas y las opciones de distanciamiento o aislamiento social se ven afectadas por la forma en que se comunica la información sobre su estado de salud? ¿La presencia de pruebas cambia las decisiones de estilo de vida que toman las personas? Estudiamos e intentamos responder estas preguntas a través de una encuesta transversal en línea.

Se realizarán dos estudios piloto antes del lanzamiento de la encuesta principal. Los resultados preliminares de estas dos encuestas se analizarán mediante EFA (análisis factorial exploratorio) y análisis de poder para determinar las subescalas, el tamaño del efecto y el tamaño de muestra apropiado para el estudio principal. Además, se le pedirá a un grupo de enfoque compuesto por aproximadamente 15 personas con educación universitaria que realice la encuesta principal para evaluar un tiempo razonable para completar la encuesta. El límite inferior de la duración de la finalización de este estudio se utilizará para establecer un tiempo razonable de finalización de la encuesta y, por lo tanto, crear un criterio de exclusión basado en el tiempo para completar la encuesta.

Primero se invitará a los participantes del estudio a completar una encuesta previa a la prueba de 9 preguntas en Mechanical Turk de Amazon. Los encuestados que pasen las 4 preguntas de control de atención dentro de la prueba previa serán invitados a completar la encuesta principal.

Se reclutarán aproximadamente 1400 participantes utilizando Mechanical Turk de Amazon para completar la encuesta principal. De ellos, anticipamos que 1194 participantes cumplirán con todos los criterios de inclusión que luego se incluirán en el análisis del estudio principal. Los participantes se incluirán en el análisis de la encuesta principal si leen y aceptan el formulario de consentimiento en inglés, son residentes de EE. UU. (según los datos del código postal), responden correctamente las preguntas de verificación de atención tanto en la prueba previa como en la encuesta principal, la encuesta principal dentro de un período de tiempo razonable (considerado como 120 segundos o más).

Primero se invitará a los participantes a completar una encuesta previa a la prueba de 9 preguntas en Mechanical Turk de Amazon. Los encuestados que pasen las 4 preguntas de control de atención dentro de la prueba previa serán invitados a completar la encuesta principal. Después de dar su consentimiento para participar, los participantes serán asignados al azar para realizar una de las tres encuestas, cada una de las cuales describe un escenario diferente: una en la que probablemente tengan COVID-19 pero las pruebas no estén disponibles, otra en la que probablemente tengan COVID-19 y los resultados de las pruebas muestren un resultado positivo. , y uno en el que probablemente tengan COVID-19 y los resultados de las pruebas muestren un resultado negativo. Luego, se les hará preguntas a los participantes sobre su actividad e intenciones de comportamiento (p. ej., permanecer en una habitación específica de mi casa y alejarme de todas las demás personas y mascotas, visitar a un amigo o familiar en persona). A los participantes también se les pedirá que construyan preguntas basadas en la Teoría del comportamiento planificado/Enfoque de acción de razón (ubicado en la encuesta previa a la prueba), junto con un conjunto de preguntas demográficas.

Las respuestas de la encuesta se resumirán para la muestra completa, así como también se estratificarán por escenario de prueba. Las respuestas cuantitativas se resumirán usando medias, desviaciones estándar y cuartiles, y las respuestas categóricas y ordinales se resumirán usando distribuciones de frecuencia. Las comparaciones entre escenarios se realizarán utilizando análisis de varianza (ANOVA) unidireccional para variables cuantitativas, pruebas de Kruskal-Wallis para variables ordinales y pruebas de chi-cuadrado o exactas de Fisher, según corresponda, para variables categóricas.

El resultado primario es una diferencia en la puntuación de suma conductual construida utilizando 11 ítems, compuestos por dos subescalas. Los resultados secundarios incluyen las subescalas de "decisiones personales" y "expectativas sociales", respectivamente. La subescala de 'decisiones personales' constará de los ítems relacionados con el uso de máscaras, el autoaislamiento, visitar amigos, comprar suministros, realizar actividad física, comer en un restaurante y cenar en casa con amigos. La subescala de 'expectativas sociales' constará de los elementos relacionados con cortarse el pelo, asistir a bodas, funerales y fiestas de cumpleaños. Otros resultados secundarios, incluida la probabilidad de votar, las protestas/reuniones políticas y las preguntas de 1 elemento sobre el transporte público, también se analizarán de manera similar en los tres brazos diferentes.

La hipótesis principal es que habrá una diferencia estadísticamente significativa en la disposición a participar en comportamientos de riesgo según los resultados de las pruebas de COVID. Esto se evaluará mediante un modelo de regresión lineal de la puntuación total de 11 ítems. El término principal del modelo será escenario y las covariables incluirán edad, sexo, raza/etnicidad, afiliación política, nivel educativo, ubicación y tipo de residencia. Realizaremos comparaciones por pares de los 3 escenarios y utilizaremos un nivel de significación de 0,017 (corrección de Bonferroni triple para un alfa general de 0,05). Los análisis secundarios evaluarán las subescalas por separado utilizando un enfoque similar. También realizaremos análisis exploratorios que evalúen las respuestas de ítems individuales utilizando modelos de regresión logística ordinal con especificaciones similares. Se utilizará un nivel de significancia del 5% para todas las pruebas de hipótesis secundarias y exploratorias. Todos los análisis se realizarán utilizando R v. 3.6.2 (http://www.r-project.org).