呼吸保護効果の臨床試験 (ResPECT)

予防戦略は、インフルエンザなどの呼吸器ウイルスの伝染を制限する上で重要です。 非薬理学的介入の中で、顔面保護具 (FPE) - 医療用マスク (MM) または N95 人工呼吸器 (N95) - を含む呼吸器疾患に直面したときの個人用保護具 (PPE) の主要コンポーネントとしての使用に強い関心があります。インフルエンザ。 ただし、特に外来患者の設定 (OPD) では、それらの相対的な保護効果は不明です。 将来の流行に備えて計画を立て、FPE の限られた供給を最適に管理するには、計画活動と政策立案者を導くための証拠が必要です。 このプロジェクトは、次の重要な質問に答えることを目的としています。N95 は、インフルエンザ、インフルエンザ様疾患 (ILI)、急性呼吸器疾患 (ARI)、および呼吸器ウイルス性疾患 (RV) を含む呼吸器疾患の他の原因から、OPD の医療従事者 (HCW) をどのように保護しますか? ）、MMと比較して？ 調査結果は次のとおりです。

• インフルエンザの発生、流行、またはパンデミックの際に、OPD での病気の感染を防ぐために使用する最も効果的な FPE 機器を決定します。
• RV シーズン中の OPD における生物特異的な ARI の発生率。
• OPDにおける生物特異的な呼吸器ウイルス感染の発生率。

クリニック (またはその機能区分) は、2 つのアーム間の比較可能性を確保するために、層別無作為化スキームを使用して N95 または MM アームのいずれかに無作為化されます。 研究部門に関係なく、すべての参加者はN95の適合テストを受けます。 この研究には、ウイルス監視データがインフルエンザシーズンの開始を示したときに開始される16〜18週間の期間が必要です。 参加者は、クリニックスタッフとの説明会を通じて募集されます。 参加者は、無症候性インフルエンザの発生率を把握するために、研究期間中のセロコンバージョンを評価するために、1週目の前と研究のアクティブな部分の終了後に採血されます。 すべての参加者は、研究前の調査に記入し、インフルエンザ、インフルエンザワクチン接種、および適切な PPE に関する知識、態度、信念について投稿します。

最初の週に、参加者は基本的な人口統計と職場の情報をフォームに記入します。 参加者は、次の 12 ～ 16 週間、インフルエンザまたは RV が疑われる、または確認された患者と密接に接触する場合、参加者の適切な FPE を着用するよう求められます。 2. ILI への曝露と FPE の使用を評価する日次フォーム、および RV 症状と薬物使用を評価する週次フォームに記入します。 治験責任医師は、すべての参加者の研究中に 2 回、および参加者が ILI または ARI を報告したときに、鼻と喉 (咽頭) のスワブを収集します。 研究スタッフは、FPE と手指衛生遵守率を観察するために、予告なしに診療所を訪問します。

参加者には参加費が支払われます（詳細は後述）。 含まれるために、臨床施設のリーダーは、1 人以上の参加者を試験に参加させることに同意しました。 被験者を含めるには: (1) 「医療従事者」の定義を満たしている (2) インフォームド コンセントを読み、署名することができる (3) プロトコルのすべての要件に同意する) 18 歳以上である (6) N95 が提供する研究の 1 つのフィットテストに合格し、研究の 16 週間全体にわたってそのモデルを使用することに同意する。 被験者は、以下の場合に除外されます: (1) 1 人以上の治験責任医師が安全な参加を妨げる可能性があると考える重度の心臓、肺、神経、またはその他の全身性疾患を患っていると自認する被験者 (2) いかなる期間でも FPE の着用に耐えられないことが知られている (3)顔の毛、または顔の装飾品などの他の問題により、レスピレーターの労働安全衛生局 (OSHA) に準拠したフィット テストまたは研究期間中の適切なマスクのフィットが妨げられる (4) 被験者は、労働衛生 (または他の有資格の臨床医) から、 -この研究で使用されたのと同じまたは類似のマスクまたは医療用マスクのモデルを着用する (5) 治験責任医師の意見では、何らかの理由で合理的に治験に参加できない可能性がある (6) であると自己識別されている、またはそうなる予定である研究期間中の妊娠の第三期。

参加者には参加費が支払われます。 スペースの制限により、詳細はここには示されていませんが、全体的な研究 PI から入手できます。

研究期間中、研究スタッフは予告なしに診療所を訪れ、手指衛生と FPE コンプライアンスを測定します。 収集された情報は、クリニックの監督者や管理者と共有されることはありません。

呼吸保護効果臨床試験 (ResPECT) 分析計画

1. 分析のタイムラインと手順

   ResPECT の一次原稿の事前に指定された分析計画は、2016 年 4 月にすべての研究責任者および研究施設の主任研究者によって最初に承認され、2017 年 5 月に更新されて、検査室で検出された呼吸器感染症 (LDRI) の結果が分析に追加されました。 . この改訂の時点で、(a) すべてのデータ収集が完了し、(b) すべての検査検体サンプルが一次および二次転帰について検査され、(c) すべての ResPECT データを格納するデータベースには、どの診療所に関する情報が含まれていませんでした。研究のどの部門に割り当てられました。 分析計画が更新され、変更がサイト IRB に提出されると、データ調整センターは、研究の別のアームを識別するラベルを ResPECT 統計担当者にリリースします。ResPECT 統計担当者は、これらのコードを使用して、この文書に記載されている分析を実施します。

2. 分析フレームワークの概要

ResPECT 研究は、制約付き無作為化を使用したクラスター無作為化試験でした (つまり、 マッチング) 腕全体のバランスを確保します。 このドキュメントで説明されている分析は不一致分析です。つまり、分析は一致を明示的に説明していません。 これは、一致したデザインから生じるデータを分析するための適切なアプローチとして説明されています。

ResPECT アウトカム データの最終分析は、以下に定義する 5 つの研究アウトカムのそれぞれについて、intention-to-treat (ITT) および per-protocol 分析 (PP) で構成されます。 分析ごとに、研究者は調整済みモデルと未調整モデルの両方から結果を適合させて報告します。 未調整のモデルはクラスター レベルで分析され、マスクの主効果推定値と、複数の季節にわたる関連するクラスターの反復測定を説明するクラスター レベルのランダム効果のみが含まれます。 調整されたモデルは個人レベルで分析され、個人レベルの共変量と変量効果が含まれて、季節を超えて同じ個人の繰り返し測定が説明されます。

2.a 治療意図分析 ITT 分析には、無作為化されたすべての ResPECT 参加者、つまり、参加者の診療所所属に基づいてマスクが割り当てられた参加者が含まれます。 参加者のデータは、参加者のプロトコルへの順守、その後の撤退、要求されたデータ/サンプルの提供の失敗、またはフォローアップの喪失に関係なく、参加者の治療割り当てに従って含まれます。 この分析は、不遵守とプロトコルの逸脱が臨床診療の避けられない部分であることを認めることにより、介入のより現実的な結果を捉えることを目的としています。

この研究では、ベースライン調査に従って適格であったすべての人が ITT 分析に含まれます。 多くの参加者、特に研究の過程で中止した参加者の結果は失われます。 この欠落は、(a) 個人が病気になったために研究をやめる可能性が高い場合、結果/病気の状態に関連するか、(b) あるマスクを割り当てられた人が別のマスクよりも中止する可能性が高い場合、割り当てられた介入に関連している可能性があります。研究参加から。 研究者は、自己報告された離脱理由と測定された変数との間の可能な関係を評価します。 欠落データを代入するためのアプローチについては、以下で説明します。

2.b プロトコルごとの分析 少なくとも 8 週間の研究参加を完了した参加者は、プロトコルごとの分析に含まれます。 この戦略には、1回の採血しか受けていない、またはワクチン接種のタイミングまたは情報の欠如のために信頼できる血清学的データを欠いている一部の参加者が含まれます（ITTおよびプロトコルごとのコホートを示すResPECT研究分析アプローチの参加者フローおよび血清学的インフルエンザの決定アルゴリズムを参照）以下、結果判定）。 これらの包含/除外基準は、研究 PI によって決定されました。

参加者の血液サンプルが欠落している理由には、正式な撤退/非アクティブ化の有無にかかわらずフォローアップの損失、取り扱い/ラベル付けエラーによるサンプルの損失、または不十分なサンプル量が含まれます。 インフルエンザのセロコンバージョンの血清学的定義は力価の 4 倍の増加であるため、対になっていない血清学はインフルエンザのセロコンバージョン状態に割り当てることができず、帰属させる必要があります。 血清学的データが欠落していても、患者がポリメラーゼ連鎖反応 (PCR) 検査室評価から除外されることはありません。 したがって、個人が 2 回目の採血を行っていないが、PCR によって検査室で確認されたインフルエンザであった場合、この個人は検査室で確認されたインフルエンザの転帰があったと見なされます。 これにより非ランダムな欠落が生じる可能性がありますが、これは多くの研究参加者に影響を与えないため、研究全体に対するバイアスのリスクは非常に低いと PI によって決定されました。

2.c 代入法による欠落データの処理 結果 (研究所で確認されたインフルエンザ) およびその他の共変量には、かなりの欠落データがあります。 欠落データは、標準の多重代入手法を使用して代入され、分析ごとに欠損値のない代入データセットが作成されます。 これらの各データセットは、以下で説明する回帰モデルを使用して分析されます。 すべての分析の結果は、標準的な多重代入手法を使用してプールされ、代入されたデータセット全体で推定値が結合されます。

2. d ITT およびプロトコル コホートごとの参加者メンバーシップを決定するためのプロセス 参加者は、インフォームド コンセントに署名しました。 選択基準を満たしていないか、スクリーニングを完了していない人は除外されました。 包含基準を満たした人は、マスクグループにランダムに割り当てられ、ITT コホートを策定しました。 「プロトコルごと」のコホートには、参加前に中止した人 (つまり、毎日または毎週の調査に記入しない人)、または介入を中止した人 (8 週間未満の参加で中止した人) は含まれません。 「プロトコルごと」のコホートには、少なくとも 8 週間の研究を完了した人が含まれます。 調査員は、各参加者について、参加者が参加した時間を、診療所の有効化日と、最後に完了した毎日または毎週の調査の自動生成されたタイムスタンプまたは最後のスワブの収集日のいずれかの最新のものとの差として定義します。 、最大 12 週間。 この計算によると、少なくとも 8 週間 (56 日) 参加した人は、「プロトコルごと」のコホートに含まれます。 パーソン タイムを使用した分析では、調査員は次のうち最新のものを使用します。前回の調査完了日またはスワブ コレクションからの収集日。

血清学的インフルエンザ転帰判定の決定アルゴリズム:

この決定アルゴリズムは、ResPECT 参加者が血清学的検査のみに基づいて検査室で確認されたインフルエンザにかかっていると判断されるプロセスを文書化しています。 考えられる結果は、血清学的に確認された検査室で確認されたインフルエンザ (LCI-S) および血清学的に確認された検査室で確認されていないインフルエンザイベント (LCI-S なし) です。 場合によっては、結果 (LCI-S または LCI-S なし) が帰属されます。 これらの結果を分類および/または帰属するアルゴリズムは次のとおりです。

ステップ 1: 研究の完了を決定する

ステップ 2: 「プロトコルごと」のコホート 2a の血清学的インフルエンザの結果を決定します。 「プロトコルごと」のコホートで、プロトコルに従ってシーズンの初めと終わりに 2 つの血清サンプルを採取し、インフルエンザ血球凝集阻害抗体 (HAI) 力価が 4 倍に上昇して正確に 0 株になった個人の場合、血清学的インフルエンザの結果をLCI-Sなしとして分類します。

2b. プロトコルに従ってシーズンの初めと終わりに採取された 2 つの血清学的サンプルを持ち、1 つまたは複数の株に対するインフルエンザ HAI 抗体価が 4 倍に上昇した「プロトコルごと」コホートの個人については、 LCI-Sとしての血清学的インフルエンザの結果。

2c。 プロトコルに従ってシーズンの初めと終わりに収集された 2 つの血清学的サンプルを持っていない「プロトコルごと」のコホート内の個人、またはワクチン接種情報が不足している、または研究中にワクチン接種された個人については、血清学的インフルエンザの結果を LCI として帰属させます。 -S. LCI-S ステータスの欠落は、標準の多重代入手法を使用して代入され、各分析で欠損値のない複数の代入データセットが作成されます。

ステップ 3: ITT コホートの LCI-S 結果を推定する ITT コホートの一部のメンバーは、研究のすべての週を完了せず、上記と同じ理由で血清学的結果を欠いている可能性があります。 これらの個人については、血清学的インフルエンザの転帰を推定する必要があります。 LCI-S ステータスの欠落は、標準の多重代入手法を使用して代入され、各分析で欠損値のない複数の代入データセットが作成されます。

2.d モデルと変数の選択

このデータは、クラスターランダム化臨床試験からのものです。 研究者は、制約付き無作為化により、重要な共変量間のバランスが確保されると予想しています。 診療所は、次の特徴によってペアマッチングされました。

調査場所 診療所の規模 診療所の種類 (ED/救急医療、プライマリケア、外来患者、強化型) 強化型 PPE (医療従事者が患者の処置中に強化型 PPE を着用したかどうか、たとえば歯科および透析クリニックで) 患者集団 (小児科、成人、または混合)

これらの変数は一致しているため、調査員は多変数回帰モデルでそれらの変数を調整しません。 ただし、クラスター レベルのランダム インターセプトと追加の参加者レベルの共変量がモデルに追加され、クラスターのランダム化されたデザインでは制御されない可能性のある残留交絡を調整します。 これらの共変量は、以下を含む個人レベルの変数になります。

年齢、性別、人種 (白人、黒人またはアフリカ系アメリカ人、アジア人、ハワイ先住民または太平洋諸島系、アメリカ先住民またはアラスカ先住民) および民族性 (ヒスパニック系またはラテン系)インフルエンザの場合)、職業リスクレベル (低、中、または高)、季節ごとのインフルエンザの予防接種状況 (予防接種を受けた、または受けていない)、個人が呼吸器症状のある人への暴露を報告した毎日の調査の割合、および個人-マスクと手指衛生順守のレベル（自己申告）対策。

調査員は、上記のすべての変数を分析に含めようとします。 モデルの適合度を最適化するための変数選択は実行されません。 タイプ I エラー率の調整は行われません。 変数がモデル推定の不安定性に寄与する場合にのみ、変数は除外されます。 共線性（分散膨張係数によって識別される）または共変量ステータスを帰属させるための不十分なデータ。 モデルの設計段階で、調査員は、調査員がモデルに m/15 以下のパラメーターを持つというサンプル サイズの推奨事項を満たす共変量の完全なセットを特定しました。ここで、m = min(n1, n2) および n1 と n2 は各応答変数カテゴリの数値。 予想されるインフルエンザの結果の総数の予備的な見積もりに基づいて、研究者は推定パラメーターの数を25未満に保つことを目指しました.

次の変数が考慮されましたが、最終モデルの分析には含まれていません。 正当な理由が提供されます。

インフルエンザにかかった世帯員との接触などのフォローアップ変数: うるさい、インフルエンザの確認がない、自己申告バイアスに頼りすぎている。

研究に基づく累積的なワクチン接種状況（すなわち、 予防接種を受けたことがない、予防接種を受けていない): 季節性ワクチンの状態と一致します。

仕事を休んでいる: 結果とは直接関係ありませんが、代わりに平均勤務時間を含めることを選択しました。

診療所タイプのダミー変数: これらは重要な質問をエンコードしますが、それらは中央調査の主な目的ではなく、照合された特性でした.

世帯の規模: 節約のために、調査員は代わりに 5 歳未満の世帯員の数を含めます。

クリニックのサイズ: 無作為化のマッチングに使用されました。 併存疾患: 一部を含めて正当化するのが難しく、主な転帰に二次的に関連するもの。

各個人のシーズンごとに定義された週あたりの平均労働時間数: 包含基準で定義された最小労働時間数があったため、この範囲は実質的ではありません。

喫煙状況: 主なアウトカムに対する二次的な関連性。

2.e 事前に指定された探索的分析 一次および二次結果の事前に指定された分析に加えて、治験責任医師は、事前に指定されたいくつかの探索的分析を実行して、ワクチンの適用範囲と治験結果に対するプロトコルの遵守の影響を評価します。

以下のセクション 3 および 4 で説明するモデルを使用して、研究者は、一次および二次分析からのモデルに追加の共変量を追加することを検討します。 具体的には、調査員は、次のような特定のクラスターシーズンに固有の共変量の影響を調べます。

クラスター内の参加者のワクチン接種率 手指衛生順守率 クリニック内の医療従事者がマスク、MM、または N95 を着用した頻度の尺度 医療従事者が研究に登録したクリニックの割合とクリニックの規模

さらに、調査員は次の変数を考慮して相互作用項を評価します。

クラスターレベルのマスクコンプライアンスとマスクグループの相互作用 個人レベルのワクチン接種状況とマスクグループの相互作用

最後に、研究者は、クラスター レベル、季節、個人レベル、およびクラスター季節のランダム効果の組み合わせを調査して、データのさまざまな相関構造の可能性を捉えます。 各分散成分の大きさによって、分散成分が最終モデルに含まれるかどうかが決まります。

3. 主要アウトカムの分析計画: 検査で確認されたインフルエンザ

3.a 結果の定義 二分変数は、参加者が単一のインフルエンザシーズン中に検査で確認されたインフルエンザのエピソードを持っていたかどうかを示します。 プロトコルで指定されているように、発症から 7 日以内に収集された PCR で確認されたインフルエンザ感染者、または抗体価が 4 倍に上昇した個人は、陽性症例と見なされます。プロトコルごとの分析と ITT 分析。

3.b 計画的記述分析 記述的分析は、「結果テーブルを尊重する.xlsx」で指定されたグループ全体の集計された参加者数に焦点を当てます。 表は次のとおりです。1) 年齢、人種、性別、職業、診療所の特徴、ワクチン接種状況、併存疾患などの特徴を持つ治療群全体のブレークアウトで構成される人口統計、2) ResPECT 参加者の集計が内訳される判定。 ITT および PP 分析に対する参加者の適格性、および年ごとのインフルエンザ判定結果に応じてカテゴリに分類されます。3) 鼻咽頭スワブ ラボの結果。研究中にテストされた可能性のあるインフルエンザおよび非インフルエンザ ウイルス全体で、参加者は年およびマスクの種類ごとに分類されます。 4) 臨床検査で確認されたインフルエンザ、検査で確認された非インフルエンザ、ARI、LCRI、LDRI、および ILI の介入群のみの要約結果。

3.c 計画された一次分析 研究者は、個人レベルのロジスティック回帰モデルを使用して、N95 と医療用マスクのグループ間のインフルエンザ感染の違いを推定します。 Y_ijs をクラスター j の被験者 i がシーズン s に検査で確認されたインフルエンザを発症したかどうかの指標とし、MASK_js を季節 s に診療所が割り当てられたマスクの指標とします (医療用マスクの場合は 0、N95 の場合は 1)。 次に、調査員はこのモデルのバージョンを当てはめます logit[Pr(Y_{ijs}=1|MASK_{js})]=Beta_{0}+Beta_{1}*MASK_{js}+SUM_{k}(Theta_{ k}*X_{k,ijs}+alpha_{j} + alpha_{i} ここで、alpha_{j} はクラスター レベルのランダム インターセプト、alpha_{i} は個別レベルのランダム インターセプトです (両方とも正規分布)、および X_{k} は、セクション 2.d にリストされている個別レベルの共変量を参照します。 調整されていない分析では、個人レベルの共変量とランダムな切片が削除されますが、クラスター レベルのランダム効果は保持されます。

適合モデルごとに、N95 を着用している HCP と医療用マスクを着用している HCP の感染のオッズを比較した推定オッズ比 (つまり、 exp(Beta_{1}) が 95% の信頼区間 (CI) で報告されます。

ITT と PP は同じモデル式 (上記) を使用しますが、上記のように完全なコホートから参加者の異なるサブセットを使用します。

3.d 計画された感度分析 一次結果から欠落しているデータに関する避けられない追加の不確実性を説明するために、研究者は、研究を完了しなかった参加者にバイナリ結果をランダムに割り当てる感度分析を実施します。 具体的には、研究者は、医療用マスク (MM) と N95 アームの両方について、研究から脱落した参加者のインフルエンザ発症率を研究者が変化させる 2 次元グリッドを作成します。 調査官は、完全なデータに基づいて、観測された MM 攻撃率の半分から 2 倍の間で MM ドロップアウト攻撃率を修正します。 調査官は、完全なデータに基づいて、観測された N95 攻撃率の半分から 2 倍の間に N95 ドロップアウト攻撃率を修正します。 グリッド全体でこれら 2 つのパラメーターを変化させ、各組み合わせについて、調整されたオッズ比 (グリッド上の各ポイントの n=50 の推定データセット全体で平均) を計算することにより、研究者は欠損データの値に対する結果の感度を観察します。 .

さらに、治験責任医師は、2 つの試験群における症候性イベントの報告率を比較します。 治験責任医師は、両群間で症状の報告に統計的に有意な差があることを検出した場合、観察中の人の時間の量を説明するために、各モデルに人の時間の共変量調整を含めます。

4. 副次的アウトカムの分析計画

4.a 二次アウトカムの定義: 急性呼吸器疾患 (ARI): このアウトカムは、臨床症候群としての ARI の発生率です。 ARI は、発表されたプロトコルの表 2 で定義されている呼吸器感染症の徴候または症状の発生として定義されます。

インフルエンザ様疾患 (ILI): この結果は、臨床症候群としての ILI の発生率です。 ILI は、検査による確認の有無にかかわらず、100°F [37.8°C] 以上の体温に咳および/または喉の痛みが伴うものとして定義されます。

臨床検査で確認された呼吸器疾患 (LCRI): この結果は、プロトコルの表 4 に記載されている病原体のいずれかによる検査で確認された呼吸器疾患として定義されます。 臨床検査で確認された呼吸器疾患は、症状が報告されてから7日以内の上気道検体スワブで、表4にリストされている病原体のいずれかによる感染の逆転写ポリメラーゼ連鎖反応（RT-PCR）による検査と組み合わされたARIです。症候報告 (LCRI の PP 定義および 2016 年 4 月に確認)。 複数のウイルスが検出されたイベントは、LCRI の 1 つのイベントとしてカウントされます。 検査結果が陽性であったが、症候性イベントに関連していなかったスワブ (つまり、症状の発症から症状の発症後 7 日の間に採取されなかった) の場合、そのインシデントは LCRI イベントとしてカウントされません。 個人がインフルエンザにセロコンバートし、研究中のある時点で症状があり、PCR で確認された病原体イベントがまだない場合、調査員はそれらに単一の LCRI イベントを割り当てます。

実験室で検出された呼吸器感染症 (LDRI): 症状の有無にかかわらず、実験室で検出された感染症は次のように定義されます。 ) 研究監視期間中の呼吸器病原体。 2 つ以上の病原体が同じ検体で特定された場合、各病原体は、その時点でのその研究参加者の個別の感染を表すと見なされます (例: 2 つの病原体を 2 つのイベントとして、3 つの病原体を 3 つのイベントとして)。 少なくとも 21 日間隔で採取されたスワブで、PCR または他の検査法による同じ病原体の連続検出は、別個の感染と見なされます。

これらすべてのエンドポイントについて、個人は 12 週間の研究の過程で、いずれかまたはすべての結果を 2 回以上経験する可能性があります。 同じ研究識別 (ID) 内で、参加者は、イベントを分離する 21 日間のウィンドウが長い LDRI を除いて、2 番目のイベントの開始前に少なくとも 7 日間無症状であることを報告する必要があります。 一次エンドポイントのセクションと同様に、二次結果の分析にもプロトコルごとの分析と ITT 分析が含まれます。 これらのアプローチの一般的な説明は上記で提供されており、特定の変更については以下で説明しています。

4.b 計画された副次的アウトカム ITT 分析 主要アウトカム ITT と同様に、この分析には、離脱状況、参加、またはプロトコル遵守に関係なく、無作為化されたすべての ResPECT 参加者が含まれます。 二次結果は、すべての参加者が含まれるように、週あたりの感染率を使用して特徴付けられます。 研究者は、クラスターレベルおよび個人レベルのランダム切片と同様に、個人の時間をオフセット項として共変量調整された個人レベルの対数線形ポアソン回帰分析を使用します。 ITT分析では、参加者が研究に参加した時間に関係なく、参加者ごとに12週間に固定されます。 研究者は、ITT およびプロトコルごとの分析のポアソン回帰モデルに、上記の主要結果分析セクションで説明したのと同じ共変量を含めます。 調整されていないモデルには、クラスター レベルのランダム インターセプトのみが含まれます。

適合モデルごとに、N95 と医療用マスク アーム間の推定発生率比が推定され、95% CI で報告されます。

4.c プロトコルごとの副次結果分析 プロトコルごとの分析では、副次結果の ITT 分析で説明したものと同じポアソン回帰法を使用します。 さらに、プロトコルごとの分析には、12 週間の試験の少なくとも 8 週間 (サイトのアクティブ化の時点で開始) を完了した ResPECT 研究参加者が含まれます。 無作為化されたすべての参加者は、参加者が少なくとも 8 週間参加する前に辞退したか、管理上辞退したか、または非アクティブ化された場合を除き、含まれます。

各参加者の人週の計算は次のように進められます。退会した個人の場合、完了日は最も早い退会日または非アクティブ化日によって決定されます。これらの日付が競合する場合は、早い方の日付が使用されます。 他のすべての参加者の場合、アクティブな参加時間は、クリニックのアクティベーションと、最後に完了した毎日または毎週の調査の自動生成されたタイムスタンプまたは最後のスワブの収集日のいずれか最新のものまでの時間として計算されます (最大 12 週間)。

4.d 副次的結果の共変量データの欠落 副次的結果の分析アプローチでは、自己申告フォームで関連情報を報告するか、報告しないかのいずれかで、欠落しているデータのインスタンスが発生します。 これらの問題で特別な処理が必要になる可能性があるのは、1) スワブの収集日が不明、2) スワブの結果が不明、3) 症状のあるイベントの報告が不完全な場合です。

スワブ採取日が不明であることは、スワブ結果を症状のあるイベントレポートと照合するのに関連しています。 このデータが欠落している場合 (多くの場合、参加者が鼻咽頭 (NP) サンプルを自己収集した持ち帰り用キットを使用して収集されたスワブの場合)、調査員は、スワブ番号またはプロセスを使用して、スワブ結果を症状報告イベントと照合しようとします。 (すなわち、1 つのイベントのみが報告され、1 つの症候性スワブのみが提供された)。

実際の考慮事項 (PCR プレートの不足)、参加者の不遵守、または取り扱いエラーが原因で、スワブの結果が欠落している可能性があります。 これらの結果は本当に欠落しており、回復できないため、破棄する必要があります。 また、バーコード転写エラーのために、結果を正しい個人に確実に一致させることができない場合もいくつかあります (>11,000 のうち <30、または <0.27%)。 正しい割り当てバーコードに疑いがある場合、これらは破棄されます。 これらのエラーは体系的に発生したものではなく、利用可能で信頼できるスワブ サンプル全体のごく一部にすぎないため、この決定が分析結果に影響することはありません。

参加者が症状のあるスワブを提供したが、症状のあるイベントフォームに記入できなかったいくつかの例も存在します. 参加者は生物学的標本に付随する詳細を提供しなかったため、研究者はこれらのデータを ILI イベントの分析に含めません (特定の症状レポートが必要です)。 ただし、特定の症状データを欠く陽性の症状スワブ データは、ARI および LCRI に含まれます。