Campaña de Mensajes de Acción de Gracias/Navidad del Proyecto Médicos para la Prevención del Coronavirus
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
Los investigadores usaron anuncios de Facebook para mostrar un video de 20 segundos grabado por médicos del centro de salud del Hospital General de Massachusetts, Harvard y Lynn Community (6 personas en total) a aproximadamente 20,000,000 de usuarios de Facebook. Los anuncios se mostrarán antes del Día de Acción de Gracias y las vacaciones de Navidad y se centrarán en mantenerse a salvo, limitando los viajes y el uso de máscaras. Los investigadores aleatorizarán la exposición a la campaña publicitaria a nivel de código postal o condado para preguntar:
¿Los videos cambian la movilidad y los viajes de vacaciones de Acción de Gracias y Navidad? ¿Reducen la propagación de COVID-19?
¿Hay impactos indirectos de los mensajes de video? Por ejemplo, si las personas deciden quedarse en casa, ¿las regiones geográficas que tienden a ser visitadas por personas de las áreas tratadas experimentan algún efecto, ya sea a través de la difusión de información o mediante una reducción en los viajes?
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
-
-
Massachusetts
-
Cambridge, Massachusetts, Estados Unidos, 02138
- JPAL North America
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Las personas que ven los anuncios deben ser usuarios de Facebook, mayores de 18 años. Facebook decidirá específicamente qué usuarios reciben los mensajes dentro de un área geográfica de destino (código postal o condado).
Criterio de exclusión:
-
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Prevención
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación Secuencial
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Experimental: Brazo de tratamiento de alta intensidad
Tratamiento: las personas recibieron aproximadamente 3 anuncios de Facebook durante un período de 2 semanas. Cada anuncio contenía un video corto grabado por un médico usando un guión que habla sobre cómo mantenerse seguro durante las vacaciones al considerar no viajar y usar una máscara cuando sea apropiado. Aleatorización al tratamiento: Los 13 estados que informan de forma centralizada los casos de COVID-19 al nivel de la ZCTA contenían 829 condados. En el Día de Acción de Gracias, se excluyeron 9 condados debido a limitaciones de datos. En Navidad, se excluyeron 62 condados debido a limitaciones de datos y posibles impactos negativos en áreas rurales conservadoras como resultado de la polarización a raíz de las elecciones presidenciales de 2020. Aproximadamente la mitad de los condados se asignaron al azar a un tratamiento de alta intensidad y el resto se asignó al azar a un tratamiento de baja intensidad. En los condados de alta intensidad, 3/4 de ZCTA recibieron tratamiento (es decir, los usuarios de Facebook en esos ZCTA recibieron anuncios) y 1/4 no. En los condados de baja intensidad, se trató 1/4 de los ZCTA y 3/4 no. |
Anuncios de Facebook para mostrar un videoclip de 15 segundos grabado por MGH, el centro de salud Harvard and Lynn Community y otros profesionales de la salud.
Los anuncios se mostrarán antes del Día de Acción de Gracias/Navidad y se centrarán en mantenerse a salvo, limitando los viajes y el uso de máscaras.
Los investigadores aleatorizarán la exposición a la campaña publicitaria a nivel de código postal o de condado.
|
|
Sin intervención: Brazo de control de baja intensidad
Control: las personas no recibieron anuncios que contuvieran videos cortos grabados por médicos. Aleatorización al tratamiento: Los 13 estados que informan de forma centralizada los casos de COVID-19 al nivel de la ZCTA contenían 829 condados. En el Día de Acción de Gracias, se excluyeron 9 condados debido a limitaciones de datos. En Navidad, se excluyeron 62 condados debido a limitaciones de datos y posibles impactos negativos en áreas rurales conservadoras como resultado de la polarización a raíz de las elecciones presidenciales de 2020. Aproximadamente la mitad de los condados se asignaron al azar a un tratamiento de alta intensidad y el resto se asignó al azar a un tratamiento de baja intensidad. En los condados de alta intensidad, 3/4 de ZCTA recibieron tratamiento (es decir, los usuarios de Facebook en esos ZCTA recibieron anuncios) y 1/4 no. En los condados de baja intensidad, se trató 1/4 de los ZCTA y 3/4 no. |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Métrica de movimiento de Facebook
Periodo de tiempo: 26 de noviembre de 2020 (Acción de Gracias); 24 y 25 de diciembre de 2020 (Navidad); 2 al 29 de febrero de 2020 (punto de referencia de referencia)
|
La métrica de cambio en el movimiento es el cambio porcentual en la distancia recorrida en un día en comparación con el mismo día de la semana en el período de referencia del 2 al 29 de febrero de 2020, por personas que comenzaron el día en un lugar en particular.
Definimos viajes de vacaciones como viajes durante los tres días anteriores a cada vacaciones, ya que los datos disponibles no nos permiten calcular el impacto de la intervención en el viaje de regreso (después de las vacaciones).
La razón es que los datos de movilidad describen el comportamiento a lo largo del día, para las personas que estuvieron en cada condado esa mañana.
Dado que la campaña se orientó en función de la ubicación del hogar, solo podemos capturar su impacto en los viajes fuera del hogar, no en el regreso al hogar.
|
26 de noviembre de 2020 (Acción de Gracias); 24 y 25 de diciembre de 2020 (Navidad); 2 al 29 de febrero de 2020 (punto de referencia de referencia)
|
|
Porcentaje que abandona el hogar el día festivo
Periodo de tiempo: 26 de noviembre de 2020 (Acción de Gracias); 24-25 de diciembre de 2020 (Navidad)
|
La métrica de permanencia de Facebook es el porcentaje de personas que permanecen dentro de un área geográfica pequeña (un "mosaico" de 600m*600m en el que comenzaron el día).
Lo usamos para calcular la proporción de personas que se van de casa el día del feriado (es decir, esta variable = 1 - quedarse en casa el día del feriado).
|
26 de noviembre de 2020 (Acción de Gracias); 24-25 de diciembre de 2020 (Navidad)
|
|
Seno hiperbólico inverso de los casos de COVID-19
Periodo de tiempo: 1-14 de diciembre (brazos de Acción de Gracias) y 1-14 de enero (brazos de Navidad)
|
Seno hiperbólico inverso de los casos de COVID-19 durante un período de 14 días que comienza 5 días después de cada feriado
|
1-14 de diciembre (brazos de Acción de Gracias) y 1-14 de enero (brazos de Navidad)
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Conocimiento del mensaje de prevención de COVID-19 (recuerdo del anuncio, intención de viajar, uso de máscaras y creencias sobre los viajes)
Periodo de tiempo: hasta un mes
|
Facebook le pedirá a un conjunto de usuarios en los códigos postales tratados que respondan cuatro preguntas de la encuesta (cada usuario responde solo una pregunta cada uno).
Se evitará que se trate a un pequeño grupo de control dentro del código postal, lo que permitirá comparaciones entre los que ven los videos y los que no.
Estas preguntas se harán unos días después de que se muestre el anuncio en el feed del Usuario e incluirán 1) recordar el anuncio; 2) intención de viajar durante las vacaciones; 3) intención de usar mascarilla; y 4) creencias sobre si las personas deberían viajar durante las vacaciones.
|
hasta un mes
|
|
Número promedio de mosaicos que ocupan las personas (medida de movilidad)
Periodo de tiempo: hasta un mes
|
esto mide cada día "cuánto se mueven las personas contando la cantidad de mosaicos de Bing de nivel 16 en los que se ven en un día.
Las personas que se ven en más mosaicos probablemente se mueven más, mientras que las personas que se ven en menos probablemente se mueven menos.
Cada día tome personas elegibles en una región determinada y calcule la cantidad de mosaicos distintos en los que fueron vistos".
Esto se agrega a nivel de condado.
|
hasta un mes
|
|
Porcentaje de participantes elegibles solo observados en un único mosaico de Bing de nivel 16 (sin cambios en el movimiento)
Periodo de tiempo: hasta un mes
|
Datos "Stay-put" de Facebook: esto mide cada día "el porcentaje de personas elegibles que solo se observan en un solo mosaico de Bing de nivel 16 (600m x 600m) durante el transcurso de un día" agregado a nivel de condado.
|
hasta un mes
|
Colaboradores e Investigadores
Publicaciones y enlaces útiles
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2003000118A010
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .