Effetto della disponibilità dei test COVID-19 sulla scelta di isolare e distanza sociale

Quando le persone fanno delle scelte su come distanziarsi socialmente, possono fare scelte diverse quando hanno informazioni da un medico o da un altro operatore sanitario rispetto a quando hanno informazioni da un risultato del test. Le decisioni sullo stile di vita delle persone e le scelte di distanziamento sociale o isolamento sono influenzate dal modo in cui vengono comunicate le informazioni sul loro stato di salute? La presenza di test cambia le decisioni sullo stile di vita che le persone prendono? Studiamo e cerchiamo di rispondere a queste domande attraverso un sondaggio online trasversale.

Prima del lancio dell'indagine principale verranno condotti due studi pilota. I risultati preliminari di queste due indagini saranno analizzati mediante EFA (analisi fattoriale esplorativa) e analisi di potenza al fine di determinare le sottoscale, la dimensione dell'effetto e la dimensione del campione appropriata per lo studio principale. Inoltre, a un focus group composto da circa 15 persone con istruzione universitaria verrà chiesto di partecipare al sondaggio principale al fine di valutare un tempo ragionevole di completamento del sondaggio. Il limite inferiore della durata del completamento di questo studio verrà quindi utilizzato per stabilire un tempo di completamento del sondaggio ragionevole e quindi creare un criterio di esclusione basato sul tempo necessario per il completamento del sondaggio.

I partecipanti allo studio saranno prima invitati a completare un sondaggio pre-test di 9 domande su Mechanical Turk di Amazon. Gli intervistati che superano le 4 domande di controllo dell'attenzione all'interno del pre-test saranno quindi invitati a completare il sondaggio principale.

Si stima che circa 1400 partecipanti saranno reclutati utilizzando Mechanical Turk di Amazon per completare il sondaggio principale. Di questi, prevediamo che 1194 partecipanti soddisfino tutti i criteri di inclusione che saranno poi inclusi nell'analisi dello studio principale. I partecipanti saranno inclusi nell'analisi del sondaggio principale se leggono e accettano il modulo di consenso in lingua inglese, sono residenti negli Stati Uniti (in base ai dati del codice postale), rispondono correttamente alle domande di controllo dell'attenzione sia nel sondaggio pre-test che in quello principale e completano il sondaggio principale entro un ragionevole lasso di tempo (si ritiene che sia di almeno 120 secondi).

I partecipanti saranno prima invitati a completare un sondaggio pre-test di 9 domande su Mechanical Turk di Amazon. Gli intervistati che superano le 4 domande di controllo dell'attenzione all'interno del pre-test saranno quindi invitati a completare il sondaggio principale. Dopo aver acconsentito a partecipare, i partecipanti saranno randomizzati a partecipare a uno dei tre sondaggi, ciascuno dei quali descrive uno scenario diverso: uno in cui probabilmente hanno COVID-19 ma il test non è disponibile, uno in cui probabilmente hanno COVID-19 e i risultati dei test mostrano un risultato positivo e uno in cui probabilmente hanno il COVID-19 e i risultati dei test mostrano un risultato negativo. Quindi, ai partecipanti verranno poste domande sulla loro attività e intenzioni comportamentali (ad esempio, stare in una stanza specifica della mia casa e stare lontano da tutte le altre persone e animali domestici, visitare di persona un amico o un familiare). Ai partecipanti verranno inoltre poste domande basate sulla Teoria del comportamento pianificato/Approccio all'azione della ragione (che si trova nel sondaggio pre-test), insieme a una serie di domande demografiche.

Le risposte al sondaggio saranno riassunte per l'intero campione, nonché stratificate per scenario di test. Le risposte quantitative saranno riassunte utilizzando medie, deviazioni standard e quartili, mentre le risposte categoriche e ordinali saranno riassunte utilizzando distribuzioni di frequenza. I confronti tra gli scenari saranno eseguiti utilizzando l'analisi della varianza unidirezionale (ANOVA) per le variabili quantitative, i test di Kruskal-Wallis per le variabili ordinali ei test esatti del chi quadrato o di Fisher, a seconda dei casi, per le variabili categoriali.

L'esito primario è una differenza nel punteggio della somma comportamentale costruito utilizzando 11 item, composti da due sottoscale. Gli esiti secondari includono rispettivamente le sottoscale "decisioni personali" e "aspettative sociali". La sottoscala delle "decisioni personali" comprenderà gli elementi relativi al mascheramento, all'autoisolamento, alla visita di amici, all'acquisto di forniture, all'attività fisica, al mangiare in un ristorante e alla cena a casa con gli amici. La sottoscala delle "aspettative sociali" comprenderà gli elementi relativi al taglio di capelli, alla partecipazione a matrimoni, funerali e feste di compleanno. Anche altri esiti secondari, tra cui la probabilità di votare, le proteste/riunioni politiche e le domande a 1 punto sui trasporti pubblici, saranno analizzati in modo simile nei tre diversi bracci.

L'ipotesi principale è che ci sarà una differenza statisticamente significativa nella volontà di impegnarsi in comportamenti rischiosi sulla base dei risultati del test COVID. Questo sarà valutato utilizzando un modello di regressione lineare del punteggio totale di 11 item. Il termine del modello principale sarà scenario e le covariate includeranno età, sesso, razza/etnia, affiliazione politica, livello di istruzione, posizione e tipo di residenza. Effettueremo confronti a coppie dei 3 scenari e utilizzeremo un livello di significatività di 0,017 (correzione Bonferroni tripla per un alfa complessivo di 0,05). Le analisi secondarie valuteranno le sottoscale separatamente utilizzando un approccio simile. Effettueremo anche analisi esplorative valutando le risposte dei singoli articoli utilizzando modelli di regressione logistica ordinale con specifiche simili. Un livello di significatività del 5% verrà utilizzato per tutti i test di ipotesi secondarie ed esplorative. Tutte le analisi saranno eseguite utilizzando R v. 3.6.2 (http://www.r-project.org).