Effet de la disponibilité des tests COVID-19 sur le choix de s'isoler et de s'éloigner socialement

Lorsque les gens font des choix sur la façon de se distancier socialement, ils peuvent faire des choix différents lorsqu'ils ont des informations d'un médecin ou d'un autre fournisseur de soins de santé par rapport à lorsqu'ils ont des informations provenant d'un résultat de test. Les décisions de style de vie des gens et les choix de s'éloigner ou de s'isoler socialement sont-ils affectés par la façon dont les informations sur leur état de santé sont communiquées ? La présence de tests modifie-t-elle les décisions de style de vie que les gens prennent ? Nous étudions et tentons de répondre à ces questions par le biais d'une enquête transversale en ligne.

Deux études pilotes seront menées avant le lancement de l'enquête principale. Les résultats préliminaires de ces deux enquêtes seront analysés par EFA (analyse factorielle exploratoire) et une analyse de puissance afin de déterminer les sous-échelles, la taille de l'effet et la taille d'échantillon appropriée pour l'étude principale. De plus, un groupe de discussion composé d'environ 15 personnes ayant fait des études collégiales sera invité à répondre à l'enquête principale afin d'évaluer un délai raisonnable pour la réalisation de l'enquête. La limite inférieure de cette durée d'achèvement de l'étude sera ensuite utilisée pour établir un temps d'achèvement raisonnable de l'enquête et ainsi créer un critère d'exclusion basé sur le temps d'achèvement de l'enquête.

Les participants à l'étude seront d'abord invités à répondre à une enquête pré-test de 9 questions sur Mechanical Turk d'Amazon. Les répondants qui réussissent les 4 questions de vérification de l'attention dans le cadre du pré-test seront ensuite invités à répondre à l'enquête principale.

On estime que 1400 participants seront recrutés à l'aide de Mechanical Turk d'Amazon pour répondre à l'enquête principale. Parmi ceux-ci, nous prévoyons que 1194 participants répondront à tous les critères d'inclusion qui seront ensuite inclus dans l'analyse de l'étude principale. Les participants seront inclus dans l'analyse de l'enquête principale s'ils lisent et acceptent le formulaire de consentement en anglais, sont des résidents américains (basés sur les données du code postal), répondent correctement aux questions de vérification de l'attention dans le pré-test et l'enquête principale, et complètent l'enquête principale dans un délai raisonnable (considéré comme étant de 120 secondes ou plus).

Les participants seront d'abord invités à répondre à une enquête de pré-test de 9 questions sur Mechanical Turk d'Amazon. Les répondants qui réussissent les 4 questions de vérification de l'attention dans le cadre du pré-test seront ensuite invités à répondre à l'enquête principale. Après avoir consenti à participer, les participants seront randomisés pour répondre à l'un des trois sondages décrivant chacun un scénario différent : un où ils ont probablement le COVID-19 mais où les tests ne sont pas disponibles, un où ils ont probablement le COVID-19 et où les résultats des tests montrent un résultat positif , et un où ils ont probablement le COVID-19 et où les résultats des tests montrent un résultat négatif. Ensuite, les participants se verront poser des questions sur leur activité et leurs intentions de comportement (par exemple, rester dans une pièce spécifique de ma maison et rester à l'écart de toutes les autres personnes et animaux de compagnie, rendre visite à un ami ou à un membre de la famille en personne). Les participants seront également invités à construire des questions basées sur la théorie du comportement planifié / l'approche d'action raisonnée (situées dans l'enquête pré-test), ainsi qu'un ensemble de questions démographiques.

Les réponses au sondage seront résumées pour l'ensemble de l'échantillon, ainsi que stratifiées par scénario de test. Les réponses quantitatives seront résumées à l'aide de moyennes, d'écarts types et de quartiles, et les réponses catégorielles et ordinales seront résumées à l'aide de distributions de fréquence. Les comparaisons entre les scénarios seront effectuées à l'aide d'une analyse de variance unidirectionnelle (ANOVA) pour les variables quantitatives, des tests de Kruskal-Wallis pour les variables ordinales et des tests du chi carré ou exacts de Fisher, selon le cas, pour les variables catégorielles.

Le résultat principal est une différence dans le score de somme comportemental construit à l'aide de 11 items, composés de deux sous-échelles. Les critères de jugement secondaires comprennent respectivement les sous-échelles des « décisions personnelles » et des « attentes sociales ». La sous-échelle des « décisions personnelles » comprendra les éléments relatifs au port du masque, à l'auto-isolement, à la visite d'amis, à l'achat de fournitures, à la pratique d'une activité physique, à manger au restaurant et à dîner à la maison avec des amis. La sous-échelle des « attentes sociales » comprendra les éléments relatifs à la coupe de cheveux, à la participation aux mariages, aux funérailles et aux fêtes d'anniversaire. D'autres critères de jugement secondaires, notamment la probabilité de voter, de manifester/de se rassembler politiquement et les transports en commun, seront également analysés de la même manière dans les trois volets différents.

L'hypothèse principale est qu'il y aura une différence statistiquement significative dans la volonté d'adopter un comportement à risque en fonction des résultats des tests COVID. Cela sera évalué à l'aide d'un modèle de régression linéaire du score total de 11 items. Le terme principal du modèle sera scénario, et les covariables incluront l'âge, le sexe, la race/ethnicité, l'affiliation politique, le niveau d'éducation, le lieu et le type de résidence. Nous effectuerons des comparaisons par paires des 3 scénarios et utiliserons un niveau de signification de 0,017 (correction de Bonferroni de 3 fois pour un alpha global de 0,05). Les analyses secondaires évalueront les sous-échelles séparément en utilisant une approche similaire. Nous effectuerons également des analyses exploratoires évaluant les réponses aux items individuels à l'aide de modèles de régression logistique ordinale avec des spécifications similaires. Un niveau de signification de 5 % sera utilisé pour tous les tests d'hypothèses secondaires et exploratoires. Toutes les analyses seront effectuées à l'aide de R v. 3.6.2 (http://www.r-project.org).