価格引き下げが予防歯科治療の受診率に与える影響

この試験の患者は、ホールドアウト条件（患者が歯科検診に関するWhatsAppメッセージや連絡を受けない）または3つの治療条件のいずれかにランダムに割り付けられます。治療条件では、患者は病院が提供する予防歯科検診を受けるよう促すWhatsAppメッセージを1通受け取ります。 3つの治療条件は、メッセージに記載された検診の価格と割引クーポンの有無が異なります。

1. 大割引条件：患者は4,990 CLPで予防歯科検診を受けるオファーを受け取ります。
2. 中割引条件：患者は9,990 CLPで予防歯科検診を受けるオファーを受け取ります。
3. 中割引プラスクーポン条件：患者は9,990 CLPで予防歯科検診を受けるオファーに加え、将来の治療用割引クーポンを受け取ります。 クーポンの価値は、150,000 CLPを超える治療に対して20,000 CLPであり、病院の追加条項が適用されます。

予防歯科検診の元の価格は24,990 CLPです。

研究条件へのランダム割り付けは、患者がグループ1または2に属するかどうかで層別化されます（参加基準参照）。

研究者は以下の研究課題を問います：

1. 患者に予防歯科検診の予約を促すWhatsAppメッセージを送信すると、歯科検診の受診率は向上するか？ 研究者は、患者にWhatsAppメッセージを送信することが、メッセージを送信しない場合と比較して予防歯科検診の受診率を向上させると仮定しています。

2. 割引は予防歯科検診の受診率にどのように影響するか？ 研究者は、9,990 CLP条件と比較して4,990 CLP条件で予防歯科検診の受診率が高くなると予想しています。

   また、研究者は将来の治療用クーポンの提示が予防歯科検診の受診率を向上させるかどうかを検証します。

3. 割引は歯科ケアへの継続的な関与に影響を与えるか？ 初期の予約に加えて、研究者はより大きな割引と将来の治療用クーポンの提供が、患者の追加歯科治療の受診にどのように影響するかを検討します。

分析：

研究者は、ロバスト標準誤差を用いた通常最小二乗回帰（OLS）を実行して結果変数を予測します。

WhatsAppメッセージが歯科検診の受診率を向上させるかどうかを検証するために、研究者はホールドアウト条件と3つの治療群の組み合わせを比較します。 OLS回帰における主要な独立変数は、各患者が実験中にWhatsAppメッセージを受信したかどうか（対受信しなかったか）を示す指標です。

割引の影響を検討するために、研究者は（1）大割引（4,990 CLP）および（2）クーポン条件（クーポン付き9,990 CLP）の指標変数を用いたモデルを推定し、クーポンなしの9,990 CLPを参照カテゴリーとします。 この仕様により、研究者は（a）大割引と中割引の効果（4,990 CLP対9,990 CLP）および（b）将来のサービス用クーポン提示の効果（クーポン付き対クーポンなし9,990 CLP）を個別に推定できます。

これらの回帰は、制御変数を含む場合と含まない場合で実行されます。 制御変数には以下が含まれます：

• 時間固定効果
• 参加者の年齢
• 参加者の性別（男性、女性、その他/不明）
• 患者が過去にこの病院で少なくとも1回の歯科受診歴があるかどうか
• 地域またはクリニック指標（利用可能な場合）
• 患者がグループ1またはグループ2に属するかどうかを示す指標（参加基準参照）

頑健性のために、研究者はロジットモデルも実施します。

研究者は、治療効果（すなわち、割引条件およびクーポン条件間ならびに治療条件とホールドアウト条件間の受診率の差）が患者のサブグループ間で異なるかどうかを検討します。 特に、以下の調整変数が検証されます：

• 患者が実験前に歯科受診を完了していたかどうか（病院が提供できるデータに基づく）
• 患者が実験前に予防医療検査（例：マンモグラフィー）を完了していたかどうか（病院が提供できるデータに基づく）
• 歯科目的以外でのクリニックネットワークへの過去の受診（病院が提供できるデータに基づく）
• 保険の種類（公的対民間）
• 患者の年齢
• 患者の性別（男性対女性）

探索的目的のために、予防検診予約の出席についてより長い時間枠（例：90日）を検討し、予防検診予約に関連する他の行動（例：予約の変更、キャンセル）を調べます。