Intervenciones basadas en texto para promover las vacunas contra el COVID-19

Este estudio investiga si y qué tipo de intervenciones basadas en texto afectan la adopción de la vacuna COVID-19. La pregunta principal de la investigación es si se puede impulsar la adopción de la vacuna mediante una intervención de mensajes de texto que aliente a los pacientes elegibles a programar una cita para la vacunación. Los pacientes, cuando sean elegibles para recibir la vacuna COVID-19 en UCLA Health, serán notificados primero sobre su elegibilidad y se les alentará a programar una cita de vacunación a través de uno de los canales (correo electrónico, llamada de voz o correo postal) según la información de contacto. disponibles para UCLA Health. Luego, los pacientes elegibles para el estudio serán aleatorizados en una proporción de 1:4 en un grupo de control de exclusión que no recibe un mensaje de texto frente a un grupo de mensajes de texto que recibe un mensaje de texto.

La pregunta de investigación secundaria se refiere a qué tipo de mensaje de texto es más efectivo. Para estudiar esta pregunta, se utilizará un diseño factorial 2x2 anidado dentro del brazo de mensajes de texto, donde los dos factores serán a) si los pacientes reciben el enlace a un video educativo diseñado específicamente para cambiar las intenciones de los pacientes de contraer el COVID-19 vacuna yb) si el mensaje de texto contiene lenguaje destinado a alentar a los pacientes a cumplir con sus intenciones.

• En el brazo de reserva: los pacientes no recibirán mensajes de texto sobre la vacuna contra el COVID.

• En el brazo de mensajes de texto, todos los participantes recibirán un mensaje de texto que los invita a programar su cita de vacunación e incluye un enlace al sitio web de citas.

  • En el subbrazo Texto simple, los participantes no recibirán ninguna información adicional.
  • En el subbrazo Texto+Video simple, junto con el enlace de la cita, los participantes también recibirán un enlace a un video de 2 minutos en el mensaje de texto. El video contiene información sobre la prevalencia de COVID-19 y la efectividad y seguridad de la vacuna COVID-19.
  • En el subgrupo Texto mejorado, además del enlace de la cita, el mensaje de texto utilizará un lenguaje mejorado destinado a reducir las barreras psicológicas que impiden que los pacientes programen su cita.
  • En el subgrupo Texto+Video mejorado, además del enlace de la cita, el mensaje de texto alentará a los pacientes a ver un video de 2 minutos (igual que en el subgrupo Texto+Video simple) y usará un lenguaje mejorado destinado a reducir las barreras psicológicas de los pacientes para cumplir con la programación de una cita.

Los pacientes ingresarán a nuestro estudio de forma continua, a medida que sean elegibles para recibir la vacuna (y si cumplen con nuestros criterios de inclusión). Para el primer lote de pacientes, aquellos en el brazo de mensajes de texto recibirán el mensaje de texto dentro de los 4 a 10 días posteriores al envío de la invitación inicial (porque la infraestructura para ejecutar este estudio no está lista hasta entonces). Para los lotes posteriores de pacientes, serán asignados al azar y recibirán el mensaje de texto (si no están en el brazo reservado) el primer día de la semana después de que se envíe la comunicación inicial. Mediremos a) si los pacientes programan una cita de vacunación contra el COVID-19 para la primera dosis yb) si los pacientes reciben la primera dosis de la vacuna contra el COVID-19 y cuándo.

Análisis:

Para el análisis principal, ejecutaremos regresiones de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) con errores estándar robustos para predecir las variables de resultado antes mencionadas, excepto que usaremos un modelo de riesgos proporcionales de Cox con censura administrativa para predecir el momento de obtener la primera vacuna COVID-19 . El nivel de significación será 0,05. Nuestra hipótesis principal es que el brazo de mensajes de texto es significativamente mejor que el brazo reservado, por lo que nuestro análisis principal comparará los cuatro subbrazos de mensajes de texto junto con el grupo reservado.

Nuestro análisis secundario investigará si (1) el subgrupo Texto simple, (2) los dos subgrupos que contienen un video y (3) los dos subgrupos que contienen lenguaje mejorado son mejores que el grupo reservado.

Además, probaremos (1) el efecto de agregar un video (vs. sin video) al texto, (2) el efecto de agregar lenguaje mejorado (frente a no agregar lenguaje mejorado) y (3) si la combinación de video y lenguaje mejorado superará al video solo o al lenguaje mejorado solo.

Nuestras regresiones incluirán las siguientes variables de control:

• Edad del participante
• Indicadores de raza/origen étnico de los participantes (negro no hispano, hispano, asiático no hispano, blanco no hispano, otro/mixto, desconocido; blanco no hispano omitido)
• Si el idioma preferido del paciente es el español (lo que afecta el idioma del texto)
• Indicadores para el género del participante (masculino, femenino, otro/desconocido)
• Puntuación del índice de vulnerabilidad social
• Modelo de factores de riesgo COVID19
• Indicadores para los lotes de pacientes (los pacientes serán elegibles y recibirán comunicaciones iniciales en lotes)

Como verificación de solidez, volveremos a ejecutar el análisis como una regresión logit (en lugar de una regresión OLS) para las variables de resultado binarias.

Exploraremos los siguientes moderadores:

• Si el paciente es hombre o mujer
• Si el paciente es negro, caucásico, hispano u otro
• Si el idioma preferido del paciente es el español
• Si el paciente tiene más de 65 años (incluidos los 65) o menos de 65
• Puntuación del índice de vulnerabilidad social del paciente
• Puntuación de riesgo de COVID del paciente
• Puntuación de riesgo de la población del paciente
• Si el paciente está casado (que es un indicador de si vive con miembros de la familia)
• Si el paciente recibió o no una vacuna contra la gripe en la temporada 2019-2020 o la temporada de gripe 2020-2021 antes de recibir nuestro mensaje de texto según el registro médico del paciente
• El día de la semana en que se envía el mensaje de texto a un paciente. Compararemos cada día de la semana.
• Qué tan fuerte está el vecindario del participante a favor del republicano (vs. Demócrata) si UCLA Health eventualmente acepta proporcionar una dirección no identificada (p. ej., código postal).

Plan para análisis tempranos y posteriores

Para informar la política lo antes posible, planeamos evaluar primero los efectos de nuestras intervenciones en la fase inicial de extensión de vacunación en UCLA Health. Para ello, tenemos previsto analizar primero los datos desde el inicio de este ECA hasta finales de febrero. Dado que estamos usando una ventana de tiempo de 6 días para nuestra variable dependiente principal, examinaremos los datos de los pacientes que se asignan al azar al brazo de espera o al de mensajes de texto en este ECA antes del 23 de febrero de 2021 o el 23 de febrero de 2021. Para esta población, probaremos:

1. si el brazo de mensajes de texto es significativamente mejor que el brazo reservado;
2. si el subgrupo Texto simple, los dos subgrupos que contienen un video y los dos subgrupos que contienen lenguaje mejorado son mejores que el grupo reservado
3. el efecto de agregar un video (vs. sin video) al texto
4. el efecto de agregar un idioma mejorado (frente a no agregar un idioma mejorado)
5. si (1), (2), (3) y (4) varían según si los pacientes recibieron la vacuna contra la influenza en la temporada 2019-2020 o en la temporada 2020-2021
6. informaremos los datos sin procesar para cada subbrazo sin realizar pruebas de hipótesis en condiciones que no estén registradas previamente en (1)-(4).

En nuestro análisis inicial, incluiremos los controles que están disponibles para nosotros (es posible que no tengamos todos los controles descritos anteriormente en el momento del informe inicial).

Después de que todos los pacientes de UCLA hayan sido invitados (o si el plan de distribución de vacunas cambia y UCLA Health ya no envía mensajes de texto a los pacientes en algún momento), haremos los siguientes análisis adicionales:

• Si los datos adicionales recopilados después superan los 30 000 (lo que nos da un poder del 80 % para detectar una diferencia de 2 pp entre el brazo de reserva y el brazo de mensajes de texto, suponiendo que el brazo de reserva tiene una línea de base del 50 %), entonces analizaremos el efecto principal de enviar un mensaje de texto (vs. reserva) e informe los datos sin procesar para cada subbrazo (para ver si los patrones son cualitativamente comparables con los de los primeros datos).
• Usaremos la muestra completa (incluidos los primeros datos y los datos posteriores) para analizar (1) si la combinación de video y lenguaje mejorado superará al video solo o al lenguaje mejorado solo y (2) el efecto de tratamiento heterogéneo mencionado anteriormente.