家庭医がワクチンへの躊躇を減らし、Covid-19 ワクチンの摂取を増やすことができるようにする

バックグラウンド。 COVID-19 ワクチンの承認と配布は、パンデミックとの戦いにおける重要なマイルストーンです。 世界中の多くの国が複雑な予防接種プログラムを急速に実施しているため、予防接種を受けることをためらう人々がいまだにいます。 カナダでは、カナダの成人の 83% が COVID-19 ワクチンを少なくとも 1 回接種していますが、成人の 20% 近くがワクチン接種について懸念を抱いています。 カナダのプライマリケア提供者は、乳児や高齢者の予防接種において伝統的な役割を果たしているにもかかわらず、COVID-19 ワクチンの投与においてこれまで大きな役割を果たしていませんでした。 それにもかかわらず、プライマリケア提供者は、ワクチンをためらう人々の最も信頼できる使者の1つであるため、ワクチンへの躊躇を減らす上で重要な役割を果たすことができます. プライマリ ケアの実践ツールであるカナディアン プラクティス インフォメーション ネットワーク (CPIN) は、プライマリ ケアの提供者が使用して、小さな独立したプライマリ ケア プラクティス全体で患者にメッセージを送信し、カナダでの COVID-19 ワクチンの普及率を向上させることができます。 信頼関係があるため、患者のプライマリ ケア プロバイダーから送信されたメッセージが読まれ、CPIN 調査の 60% が完了しており 9、これは患者エンゲージメントのための効率的なツールとなっています。

実験的研究は、CPIN を使用してカナダ全土のプライマリ ケア提供者が COVID-19 ワクチンに関して患者とコミュニケーションを取り、彼ら自身の患者集団のワクチン接種への躊躇を特定して対処するためのツールとして実施されます。 参加している各医療提供者の予防接種を受けていない集団の間でワクチンをためらう理由と、COVID-19 ワクチン接種に関する満たされていない情報ニーズを調査するために、調査が実施されます。 これにより、かかりつけの医師は、ターゲットを絞って調整されたCOVID-19ワクチンのデジタルヘルスコミュニケーション戦略を実装し、電子メールまたはテキストで患者に連絡して、ワクチン接種の躊躇に対処し、COVID-19ワクチン接種率を向上させることができます。 患者に COVID-19 の予防接種を受けるよう説得する際のこのコミュニケーション戦略の有効性が評価されます。

トライアルデザイン。 2アームの実用的なクラスター無作為化試験デザインが使用されます。

設定とサンプル。 この研究は、カナダ全土のプライマリケアプラクティスで実施されます。 この研究は、包括的なプライマリケア慣行の任意のモデルの便利なサンプルで行われます。 患者集団の少なくとも 75% を代表する定義された患者パネルに包括的なケアを提供し、2 年以上診療を行っているすべてのプライマリケア提供者は、パートタイムで働く人を含めて参加する資格があります。 医療提供者は、患者の電子医療記録、待合室、受付、営業時間外の補償範囲、電話番号、住所のうち少なくとも 4 つを共有している場合、同じ業務を行っていると見なされます。

CPIN を通じて、カナダの 100 の診療所にまたがる 300 の医療提供者が、患者と医師をつなぐために使用されます。 各医療提供者は平均 800 人の成人患者を治療し、20% はまだワクチン接種を受けていないと想定されています。 CPIN を使用して、少なくとも 180,000 人の成人患者に電子メールまたは携帯電話番号が記録されたアンケートを送信し、参加者を募集します。 質問票では、患者に COVID-19 のワクチン接種状況とその意図について質問し、ワクチン接種を受けていない場合は、健康信念モデルに基づいてワクチンをためらう理由、またはアクセスの障壁について尋ねます。 調査の回答は診療所全体で集計され、機械学習を使用して、ワクチン未接種の患者を、年齢、言語、教育レベル、地方、性別、性別、民族性、ワクチンを躊躇する理由、およびアクセスの障壁を反映する個別のセグメントに分類します。

採用と無作為化。 参加者は、3つの州で参加しているプラ​​イマリケア（PC）の実践から、ワクチン接種を受けていない患者の中から募集されます。 参加患者は無作為化の単位となります。 包含基準は、カナダの公用語 (英語とフランス語) のいずれかを話し、COVID-19 ワクチンを受けていない、参加しているプラ​​イマリ ケアの実践において、性別を問わず、参加している医療提供者に登録されている患者です。研究に参加することに同意します。 返送された記入済みのアンケートは、研究への自発的な参加と解釈されます。 募集された参加者は、介入群と​​対照群にランダムに割り当てられます。 コントロール グループに割り当てられた患者は、COVID-19 とは関係のない健康に関するメッセージを受け取ります。 各診療所からの患者のローリング募集は、4か月の期間にわたって行われます。

一次結果。 主な結果は、介入期間中に COVID-19 ワクチンを接種するワクチン接種をためらう個人の割合です。 COVID-19 のワクチン接種状況は、CPIN から送信されるアンケートで患者から報告されます。 副次的な結果は、COVID-19 ワクチンを接種する患者の意欲の尺度になります。 平均患者評価は、さまざまなメッセージのパフォーマンスを測定するために使用されます。 すべての結果は、実践集団セグメントによって報告され、参加している実践と共有されます。

検出力とサンプル サイズ。 以前の研究によって知らされた控えめな見積もりに基づいて、私たちの介入により、実験グループ内のワクチン接種率が少なくとも4％相対的に増加すると予想されます。 介入群と対照群への 3:1 の割り当て比率、クラスター内相関 (ICC) = 0.05 を考慮して、プロバイダーと実践のレベルでクラスター化を調整すると、少なくとも 4% を検出するには 4,320 人の最小サンプル サイズが必要になります。 alpha=0.05 および power=90% の介入群と対照群の差 (CRTSize R パッケージの n4props 関数を使用)。

定性的データ収集。 混合方法のアプローチを適用し、オンライン カード ソーティングとフォーカス グループを使用して、カスタマイズされた健康メッセージの設計と評価を支援します。 メッセージの有用性、視覚的なエンゲージメント、および説得力は、カードの並べ替え方法とペルソナの使用を通じて評価されます。

患者フォーカスグループは、最初の調査の後、介入の最後に実施されます。 フォーカス グループの主な目的は、設計された健康メッセージの有用性と、患者の視点から見たさまざまな視覚的デザインの有意義な使用に関する定性的なフィードバックを提供することです。 その際、ユーザー中心の設計アプローチが採用されます。 このアプローチは、参加者を設計プロセスに参加させることを目的としています。 合計約 20 人の患者は、合計 40 人の参加者の最初と最後の時点でそれぞれ 4 ～ 5 人の参加者のフォーカス グループに分けられます。 参加者のフィードバックは、各メッセージが送信された後に評価の質問で引き出されます。これは、それを受け取る対象となる患者集団セグメントのニーズに合わせたメッセージの調整を強化するために、後続の各メッセージのコンテンツとビジュアル デザインで考慮されます。

研究介入。 全国で募集された診療所の成人患者には、CPIN サービスを紹介する最初のメッセージが送信されます。 調査リンクは、患者のインフォームド コンセントを求めます。与えられた場合、患者は、COVID-19 ワクチンに関するワクチン接種状況、態度、意図、マイノリティ グループのメンバーシップ、教育レベル、および健康コミュニケーションの優先言語についてすぐに尋ねられます。 調査の回答は診療所全体で集計され、年齢、言語、教育レベル、地方、性別、性別、民族性、そして最も重要なこととして、ワクチンへの躊躇やアクセス障壁に対する態度や理由を反映して、予防接種を受けていない患者の最大 10 の個別のセグメントが作成されます。 次に、さまざまなセグメントの受信者にとって意味のある方法でメッセージ コンテンツが作成されます。

イースタン オンタリオ保健ユニット (EOHU) は、オタワ大学のコミュニケーション ラボと協力して、ワクチンへの躊躇を助長する可能性のある公の言説で浮上している主要な論争を特定し、それに応じてメッセージを調整するよう EOHU に助言します。 次に、エビデンスに基づいたメッセージが生成され、人口統計学的および行動変数または信念変数に基づいて特定の集団セグメントに合わせて調整され、それらのセグメントの患者からのフィードバックに基づいてコンテンツの提示方法が調整されます。 プラクティス全体のデータ フィードバックも集約され、カスタマイズされたコミュニケーション戦略のパフォーマンスがほぼリアルタイムで評価され、必要に応じて調整されます。

統計分析。 すべての参加者が無作為化されたら、記述統計を使用してベースラインで 2 つのグループを比較します。 すべての分析は、治療の意図に基づいており、個々の参加者を分析の単位として使用します。 記述的分析は、選択された患者の人口統計学的特徴（年齢、性別、教育）、および人口セグメントごとに実行されます。 カイ二乗検定を使用して、介入群と​​対照群の間で個々の特性が異なるかどうかを調べます。

各介入アーム内でワクチン接種を受けた個人の割合が、全体および人口セグメント別に比較されます。 同様に、各介入群内でワクチン接種をためらう傾向が強い、中等度、および低度の個人の割合を、全体として、人口セグメントおよび社会人口学的特性別に比較します。 主なエンドポイント、COVID-19 に対するワクチン接種状況、およびワクチンを接種する意思の割合の差の分析は、両側カイ 2 乗検定を使用して実行されます。 介入前後の躊躇およびワクチン接種率の変化に対する影響の大きさを評価するために、差および相対率比の漸近的信頼限界が計算される。

データのクラスター化された性質を考慮しながら、どの患者および診療所の特性がためらいの可能性に関連しているかを判断するために、2 レベルの一般化された線形混合モデリングが、バイナリ結果としてワクチン接種への意欲 (ためらう vs ためらわない) を使用して実施されます。変数。 レベル 1 の独立変数は、年齢、民族グループ、収入レベル、および居住地の地方です。 レベル 2 の独立変数は、社会人口学的特性と介入群 (介入対対照) を説明するために計算された介入前のワクチン接種率になります。

個人および実践レベルでの結果の変動を調べるために、マルチレベルのロジスティック回帰モデルを適合させて、ためらい状態および躊躇の態度と理由について、個人および実践レベルの変化を評価します。 サブグループ分析を実施して、異なる性別、年齢層、教育レベル、および民族グループによって定義された人口セグメント間で発生する治療効果に有意な異質性があるかどうかを判断します。

定性分析。 フォーカス グループの分析プロセスの全体的な目標は、a) 健康メッセージの有用性、説得力、および視覚的な関与に関する情報と説明を収集すること、および b) 調整された健康メッセージを設計するための主要な要件を特定することです。 データは 2 つのステップで分析されます。 最初に、NVivo ソフトウェアを介して、フォーカス グループのトランスクリプトの主題分析が行われます。 主題分析は、データの没入、コーディング、新たなサブテーマの特定、およびデータ削減の 4 つの段階で実行されます。 テーマ、サブテーマ、および引用は、調整会議 (月に 1 回) での検証のために、表にまとめられ、研究者チーム間で共有されます。 主題分析の品質と妥当性を確保するために、最初の分析はフォーカスグループを行った研究者によって実行され、インターコーダーの信頼性を達成するためにクロスチェックされます。 第二に、主題分析からの調査結果は XmindPro8 ソフトウェアにインポートされ、インタラクティブに整理され、概念的なグループ化と類似点と相違点を特定します。