Recordatorios basados ​​en texto para promover las vacunas contra el COVID-19

Nuestra principal pregunta de investigación es si se puede impulsar la aceptación de la vacuna mediante un recordatorio de mensaje de texto que aliente a los pacientes elegibles a programar una cita de 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. Los pacientes elegibles también recibirán un recordatorio por mensaje de texto después de la invitación inicial. Ocho días después del primer recordatorio de texto, los pacientes elegibles para nuestro estudio serán asignados aleatoriamente en una proporción de 1:6 a un grupo de control de exclusión que no recibe un segundo mensaje de texto frente a un grupo de mensajes de texto que recibe un segundo mensaje de texto.

Nuestra pregunta de investigación secundaria se refiere a qué tipo de recordatorio de texto es más efectivo. Para estudiar esta pregunta, anidaremos un diseño factorial 2x3 dentro del brazo del mensaje de texto. El primer factor tiene dos niveles y es si el mensaje de texto se centra en los beneficios personales de los pacientes o en los beneficios prosociales. El segundo factor tiene tres niveles y es si el mensaje de texto destaca el acceso temprano que los pacientes tienen a la vacuna, si destaca que la vacuna ofrece la promesa de un nuevo comienzo, o ninguno.

• En el brazo de reserva: los pacientes no recibirán un segundo mensaje 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 Autobeneficio, se recordará a los participantes que la vacuna ayuda a protegerse del COVID.
  • En el subgrupo de beneficios prosociales, se recordará a los participantes que la vacuna ayuda a proteger a su familia, amigos y comunidad del COVID.
  • En el subgrupo Acceso temprano + autobeneficio, se recordará a los participantes que tienen acceso temprano a la vacuna contra el COVID-19 y deben aprovechar la oportunidad para protegerse del COVID.
  • En el subgrupo Acceso temprano + beneficio prosocial, se recordará a los participantes que tienen acceso temprano a la vacuna contra el COVID-19 y deben aprovechar la oportunidad para proteger a su familia, amigos y comunidad del COVID.
  • En el subgrupo Fresh start + self-benefit, se recordará a los participantes que la vacuna ofrece la promesa de un nuevo comienzo y que deben aprovechar la oportunidad para protegerse del COVID y trazar un nuevo camino a seguir.
  • En el subgrupo Acceso anticipado + beneficio prosocial, se recordará a los participantes que la vacuna ofrece la promesa de un nuevo comienzo y deben aprovechar la oportunidad para proteger a su familia, amigos y comunidad del COVID y ayudar a nuestra nación a trazar un nuevo camino. adelante.

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 recibir el segundo mensaje de texto). Aquellos en el brazo de mensajes de texto recibirán el segundo mensaje de texto en el día laborable en o más cercano al octavo día después del primer mensaje de texto. Específicamente, si t denota la fecha del primer mensaje de texto, entonces t+8 es el octavo día siguiente al primer mensaje de texto. Si t+8 es sábado, el segundo mensaje de texto se enviará el viernes; si t+8 es domingo, el segundo mensaje de texto se enviará el lunes. 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.

El estudio dejará de asignar pacientes al subgrupo de acceso temprano + beneficio propio O al subgrupo de acceso temprano + beneficio prosocial cuando UCLA Health abra citas para todos, independientemente del estado de prioridad relacionado con la edad, las condiciones de salud o las ocupaciones. Esto se hará porque en este momento el concepto de acceso anticipado probablemente ya no sea creíble. En ese momento, aleatorizaremos a los futuros pacientes elegibles para nuestro estudio en una proporción de 1:4 en el brazo de control de exclusión y un brazo de mensajes de texto que recibe un segundo mensaje de texto. Dentro del brazo de mensajes de texto, anidaremos un diseño factorial 2x2, donde los dos factores serán a) si el mensaje de texto se centrará en los beneficios personales de los pacientes o en los beneficios prosociales y b) si el mensaje de texto destaca o no que la vacuna ofrece la promesa de un nuevo comienzo.

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 grupo de mensajes de texto es significativamente mejor que el grupo reservado, por lo que nuestro análisis principal comparará los seis subgrupos de mensajes de texto en conjunto con el grupo reservado.

Nuestro análisis secundario investigará si (1) los tres subgrupos que destacan los beneficios personales, (2) los tres subgrupos que destacan los beneficios prosociales, (3) los dos subgrupos que destacan el acceso temprano y (4) los dos subgrupos -los brazos que resaltan el nuevo comienzo son mejores que el brazo de retención.

Además, probaremos (1) el efecto de resaltar los beneficios prosociales (vs. autobeneficios), (2) el efecto de resaltar el acceso temprano, (3) el efecto de resaltar la promesa de un nuevo comienzo, (4) si la combinación de acceso temprano y beneficios prosociales superará el acceso temprano solo o los beneficios prosociales solos y (5) si la combinación de un nuevo comienzo y los beneficios prosociales superará el nuevo comienzo solo o los beneficios prosociales solos.

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 65) o menos de 65
• Puntuación del índice de vulnerabilidad social del paciente
• Puntaje 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 anonimizada (p. ej., código postal)
• El brazo al que se asignaron los pacientes para el primer mensaje de texto (consulte nuestro registro previo para el ECA relacionado con el primer mensaje de texto en NCT04800965)
• Número de días entre la fecha en que el primer lote de pacientes recibió la invitación inicial para vacunarse contra el COVID en UCLA Health y la fecha en que el paciente en cuestión recibió la invitación inicial
• La cantidad de pacientes que recibieron la invitación inicial para recibir la vacuna contra el COVID en UCLA Health antes de que un paciente en cuestión recibiera la invitación inicial.

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 los tres subgrupos que destacan los beneficios personales, los tres subgrupos que destacan los beneficios prosociales, los dos subgrupos que destacan el acceso temprano y los dos subgrupos que destacan el nuevo comienzo son mejores que el grupo de exclusión.
3. 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).

Sin embargo, si para el 23 de febrero no alcanzamos los 40 000 (lo que nos da un poder del 80 % para detectar una diferencia de 2 puntos porcentuales entre el grupo reservado y el grupo de mensajes de texto, suponiendo que el grupo reservado tenga una referencia del 50 %) para este ECA, lo haremos solo informe los efectos del tratamiento estimados y los intervalos de confianza del 95%, pero no realizaremos ninguna prueba de hipótesis.

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 40K (lo que nos da un poder del 80 % para detectar una diferencia de 2 pp entre el brazo reservado y el brazo de mensaje de texto), 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).
• Si no alcanzamos el tamaño de la muestra para el análisis inicial, utilizaremos todos los datos (incluidos los datos iniciales y posteriores) para analizar las preguntas antes mencionadas para los datos iniciales.
• Usaremos la muestra completa (incluidos los primeros datos y los datos posteriores) para analizar (1) el efecto de resaltar los beneficios prosociales (vs. beneficios personales), (2) el efecto de resaltar el acceso temprano, (3) el efecto de resaltar la promesa de un nuevo comienzo, (4) si la combinación de acceso temprano y beneficios prosociales superará el acceso temprano solo o los beneficios prosociales solos y (5) si la combinación de un nuevo comienzo y los beneficios prosociales superarán el nuevo comienzo solo o los beneficios prosociales solos, y (6) los efectos heterogéneos del tratamiento antes mencionados.