インタラクティブなテキストリマインダーによるUCLAヘルス患者の健康維持

UCLA Health は、My Action Plan と呼ばれるイニシアチブを立ち上げます。これは、臨床的に指摘されたプライマリ ケア予防ケアのギャップが顕著な UCLA のプライマリ ケア患者を対象としたアウトリーチ活動であり (例: 結腸直腸がん検診の期限切れ、未解決の糖尿病検査)、奨励することを目的としています。患者が期限切れの健康維持対策を完了できるようにします。

毎月初めに、特定された UCLA Health のプライマリ ケア患者は、治験責任医師が「UCLA Health Patient Health Maintenance Outreach Text Message」というタイトルで事前登録した治験に登録され、4 つのテキスト メッセージのうちの 1 つを受け取るように無作為に割り付けられます。彼らは健康維持対策が遅れており、これらの対策を完了するために行動を起こすよう促しています。 これらのテキスト メッセージには、MyChart 患者ポータル アカウントへのリンクが含まれます。具体的には、未解決の予防ケア項目のパーソナライズされたリストと項目を完了するための実行可能な手順を含む My Action Plan 電子レターにリンクします。

2023 年 5 月と 6 月に、患者が最初の連絡から 7 日以内に My Action Plan の電子レターを開かない場合、現在の事前登録に記載されている試験に登録されます。 この試験では、健康状態のギャップに関するテキスト リマインダーの送信の効果を評価し、さまざまなアウトリーチ テキスト リマインダーの有効性を比較します。 患者は、1:1:1:1 の比率で、ホールドアウト コントロール条件 (リマインダーなし) または 3 つのリマインダー アームのいずれかにランダムに割り当てられます (最初のアウトリーチ メッセージの 2 週間後に 3 つのテキスト リマインダーのいずれかを受け取ります)。 これら 3 つのリマインダー アームのうち、1 つがコントロールのリマインダー メッセージとして機能し、残りの 2 つは参加者にテキスト応答を求めるインタラクティブな実験的なリマインダー メッセージになります。 さらに、各テキスト リマインダー アーム内で、患者はリマインダーを取得する 3 つの時間帯のいずれかにランダムに割り当てられます。 調査員は、これらのリマインダーとの患者の相互作用と、それが最終的にどのように指示された健康維持対策を完了することにつながるかを調べます.

UCLA 医学部 (DOM) は、2023 暦年の初めにこの QI イニシアチブを展開し、少なくとも 12 か月間継続する予定です。 毎月、その月が誕生日の患者さんを対象に取り組みます。 この提案されたトライアルは、2 か月間 (2023 年 5 月と 6 月) 実行されます。

分析計画:

研究者は、患者レベルの通常の最小二乗法 (OLS) 推定を利用し、モデルにロバストな標準誤差に基づく統計的推論を行います。 モデルの主要項は、アーム割り当ての指標変数になります。

分析は、性別、年齢、人種/民族、患者が予定されているスクリーニング/検査の指標、および患者がプライマリケアの予定があるかどうかを調整します。 共変量の欠落値は、定量的共変量の平均代入とともに、「未知」の指標を含めることで処理されます。

研究者はこのデータセットを使用して、2 つの異なる研究課題に取り組みます。

調査質問 1: 調査員はアーム 2 ～ 4 の平均をアーム 1 と比較して、テキスト リマインダーの送信の平均効果をテストします。 平均効果が有意である場合、研究者はアーム 2、3、および 4 がアーム 1 と個別に異なるかどうかを調べます。

研究課題 2: 研究者はアーム 3、アーム 4 をアーム 2 と比較して、インタラクティブなコンポーネントを追加することの有効性をテストし、健康ギャップを埋める (アーム 3) または行動を促進する (アーム 4) という意図を強化します。

探索的分析では、患者のベースラインの動機（つまり、患者がスクリーニング/検査を受ける意図を持っていると思われる程度）によって、異質な治療効果を2つの方法で調査します。 まず、治験責任医師は、各患者のスクリーニング/検査の履歴を使用して、適切なスクリーニング/検査を受けるためのベースライン動機のプロキシを構築します。 具体的には、治験責任医師は、My Action Plan Initiative に含まれ、患者が過去数年間に予定されていたすべてのスクリーニング/検査の中で、何パーセントが完了したかを計算します。患者（UCLAヘルスが知る限り）。 パーセンテージが高いほど、研究期間中に患者が予定されているスクリーニング/検査を受けるベースラインの動機が高いことを示します。 第二に、治験責任医師は、UCLA Health が喜んで提供する人口統計および医療情報を取得します (例: 性別、年齢、人種/民族、がんおよびその他の既往症の病歴、家族のがんの病歴、スクリーニング/検査への過去の順守など)。 My Action Plan Initiative に含まれる、過去のインフルエンザワクチン接種の受領、医師の診察の頻度。これらの変数の時間枠は、データの入手可能性に応じて未定です)。 このような情報を使用して、研究者はアルゴリズムをトレーニングし、ホールドアウト状態 (Arm 1) の患者をグラウンド トゥルースとして使用して、患者のベースライン モチベーション レベルを予測します。 具体的には、治験責任医師は、Arm 1 の患者に関する前述の情報を入力として受け取り、My Action Plan レターで推奨されているスクリーニング/訪問のいずれかを 6 か月以内に完了するかどうかを結果の尺度として使用します。 次に、研究者はアルゴリズムをすべての患者に適用して、ベースラインの動機レベルを予測します。 両方のアプローチについて、ベースラインの動機付けのプロキシ (アプローチ 1) と予測されるベースラインの動機付けレベル (アプローチ 2) を使用して、(1) アーム 3 および 4 (vs. アーム 2) と (2) アーム 2 と 4 の組み合わせ vs. アーム 1。

さらに、治験責任医師は、モデレーターとしてスクリーニング/検査を受けるために患者が構造的な障壁に直面しているかどうかの代用物を調査します。これには、郵便番号レベルでの社会経済的要因、保険の種類、UCLA ヘルス クリニックからの距離などの医療リソースへのアクセシビリティの代用物が含まれます。

調査員は、リマインダーが送信される 1 日の 3 つの時間帯で、テキスト リマインダーの効果がどのように変化するかについても調査します。