新型コロナウイルス感染症ワクチン接種を促進するためのテキストベースの介入

この研究では、テキストベースの介入が新型コロナウイルス感染症ワクチンの普及に影響を与えるかどうか、またどのタイプの介入が影響するかを調査しています。 主な研究課題は、適格な患者にワクチン接種の予約をするよう促すテキストメッセージ介入によってワクチンの普及を促進できるかどうかである。 UCLA ヘルスで新型コロナウイルス感染症ワクチンの接種を受ける資格を得た患者には、まず資格があることが通知され、連絡先情報に応じていずれかのチャネル (電子メール、音声通話、または郵便) でワクチン接種の予約を入れることが奨励されます。 UCLA Health が利用可能です。 その後、研究の対象となる患者は、テキスト メッセージを受信しないホールドアウト コントロール群とテキスト メッセージを受信するテキスト メッセージ群に 1:4 の比率でランダムに割り当てられます。

二次的な調査の質問は、どのタイプのテキスト メッセージがより効果的であるかに関するものです。 この質問を研究するために、テキスト メッセージ アーム内のネストされた 2x2 要因計画が使用されます。ここで 2 つの要因は、a) 新型コロナウイルス感染症に罹患する患者の意図を変えるように特別に設計された教育ビデオへのリンクを患者が受け取るかどうかです。 b) テキストメッセージに患者に意図を貫くよう奨励することを目的とした文言が含まれているかどうか。

• ホールドアウト部門では、患者は新型コロナウイルスワクチンに関するテキストメッセージを受け取りません。

• テキスト メッセージ部門では、すべての参加者にワクチン接種の予約を促すテキスト メッセージが送信され、予約 Web サイトへのリンクが含まれます。

  • シンプルテキストサブアームでは、参加者は追加情報を受け取りません。
  • シンプル テキスト + ビデオ サブアームでは、予定リンクとともに、参加者はテキスト メッセージで 2 分間のビデオへのリンクも受け取ります。 このビデオには、新型コロナウイルス感染症の蔓延と、新型コロナウイルス感染症ワクチンの有効性と安全性に関する情報が含まれています。
  • 拡張テキスト サブアームでは、予約リンクに加えて、患者の予約を妨げる心理的障壁を軽減することを目的とした強化された言語がテキスト メッセージに使用されます。
  • 拡張テキスト + ビデオ サブアームでは、予約リンクに加えて、テキスト メッセージにより、患者に 2 分間のビデオ (シンプル テキスト + ビデオ サブアームと同じ) を視聴し、次の目的に向けた拡張言語を使用するよう促します。予約を最後までやり遂げる患者の心理的障壁を軽減します。

患者は、ワクチン接種の資格が得られると（そして、我々の参加基準に適合する場合）、順番に我々の研究に参加することになります。 最初の患者グループの場合、テキスト メッセージ部門の患者は、最初の招待状が送信されてから 4 ～ 10 日以内にテキスト メッセージを受け取ります (それまではこの研究を実施するためのインフラストラクチャの準備が整わないため)。 後続の患者のバッチについては、患者はランダム化され、最初の通信が行われた後の最初の平日にテキスト メッセージを受信します (ホールドアウト アームにいない場合)。 a) 患者が初回接種のために COVID-19 ワクチン接種の予約を入れているかどうか、b) 患者が最初の COVID-19 ワクチン接種を受けるかどうか、またいつ受けるかを測定します。

分析：

主な分析では、堅牢な標準誤差を使用して通常の最小二乗回帰 (OLS) を実行して、前述の結果変数を予測します。ただし、最初の COVID-19 ワクチンの入手時期を予測するために、管理上の検閲を伴うコックス比例ハザード モデルを使用します。 。 有意水準は 0.05 になります。 私たちの主な仮説は、テキスト メッセージ部門がホールドアウト グループよりも大幅に優れているということです。そのため、主な分析では、4 つのテキスト メッセージのサブ部門をすべてホールドアウト グループと比較します。

二次分析では、(1) シンプル テキスト サブアーム、(2) ビデオを含む 2 つのサブアーム、および (3) 拡張言語を含む 2 つのサブアームがホールドアウト アームよりも優れているかどうかを調査します。

さらに、(1) 動画を追加した場合の効果 (vs. (2) 拡張言語を追加した場合の効果 (vs 拡張言語を追加しない場合)、(3) ビデオと拡張言語の組み合わせがビデオ単独または拡張言語単独より優れているかどうか。

回帰には次の制御変数が含まれます。

• 参加者の年齢
• 参加者の人種/民族の指標 (非ヒスパニック系黒人、ヒスパニック系、アジア系非ヒスパニック系、非ヒスパニック系白人、その他/混合、不明、非ヒスパニック系白人は省略)
• 患者の希望言語がスペイン語かどうか（テキストの言語に影響します）
• 参加者の性別指標（男性、女性、その他/不明）
• 社会的脆弱性指数スコア
• COVID19 の危険因子モデル
• 患者のバッチの指標 (患者は適格となり、最初の通知をバッチで受け取ります)

堅牢性チェックとして、バイナリ結果変数の (OLS 回帰ではなく) ロジット回帰として分析を再実行します。

次のモデレーターについて検討します。

• 患者さんが女性であっても男性であっても
• 患者が黒人、白人、ヒスパニック系、その他の人であるかどうか
• 患者の希望言語がスペイン語かどうか
• 患者が65歳以上（65歳を含む）か65歳未満か
• 患者の社会的脆弱性指数スコア
• 患者の新型コロナウイルスリスクスコア
• 患者の集団リスクスコア
• 患者が結婚しているかどうか（家族と同居しているかどうかの代用となる）
• 患者の医療記録によると、テキストメッセージを受け取る前に、患者が2019年から2020年のインフルエンザシーズンまたは2020年から2021年のインフルエンザシーズンのいずれかにインフルエンザの予防接種を受けたかどうか
• テキスト メッセージが患者に送信される曜日。 曜日ごとに比較していきます。
• 参加者の近所がどれだけ共和党を支持しているか (vs. 民主党) UCLA Health が最終的に匿名化された住所 (郵便番号など) を提供することに同意した場合の政党。

初期およびその後の分析を計画する

政策をできるだけ早く知らせるために、私たちはまず UCLA Health におけるワクチン接種普及の初期段階で介入の効果を評価する予定です。 そのために、まずは今回のRCT開始から2月末までのデータを分析する予定です。 主な従属変数に 6 日間の時間枠を使用していることを考慮して、この RCT では 2021 年 2 月 23 日以前またはそれ以降に、ホールドアウト群またはテキスト メッセージ群のいずれかに無作為に割り付けられた患者のデータを検査します。 この母集団に対して、次のことをテストします。

1. テキストメッセージ部門がホールドアウト部門よりも大幅に優れているかどうか。
2. シンプルテキストサブアーム、ビデオを含む 2 つのサブアーム、および拡張言語を含む 2 つのサブアームがホールドアウトアームよりも優れているかどうか
3. ビデオを追加する効果 (vs. ビデオなし) をテキストに
4. 拡張言語を追加した場合の効果 (拡張言語を追加しない場合との比較)
5. (1)、(2)、(3)、(4)のいずれかは、患者がインフルエンザワクチン接種を2019-2020シーズンか2020-2021シーズンのどちらに受けたかによって異なります。
6. (1)～(4)で事前に登録されていない条件については、仮説検証を行わずに各サブアームの生データをレポートします。

初期の分析には、利用可能なコントロールが含まれます (初期レポートの時点では、上記のコントロールがすべて揃っていない可能性があります)。

すべての UCLA 患者が招待された後 (またはワクチン配布計画が変更され、ある時点で UCLA Health が患者にテキスト メッセージを送信しなくなった場合)、次の追加分析を実行します。

• その後収集された追加データが 30K を超えた場合 (ホールドアウト アームのベースラインが 50% であると仮定すると、ホールドアウト アームとテキスト メッセージ アームの間の 2pp の差を検出する能力が 80% になります)、送信の主効果を分析します。テキスト メッセージ (vs. ホールドアウト)、各サブアームの生データをレポートします (パターンが初期データのパターンと定性的に比較できるかどうかを確認するため)。
• 私たちは完全なサンプル (初期データとその後のデータを含む) を使用して、(1) ビデオと拡張言語の組み合わせがビデオ単独または拡張言語単独よりも優れたパフォーマンスを発揮するかどうか、および (2) 前述の異種処理効果を分析します。