継続的な COVID-19 ワクチン接種の意図に対するビデオ介入の影響の調査

COVID-19 ワクチンは、COVID-19 疾患による死亡率を大幅に低下させ、パンデミックによって引き起こされた社会、経済、および医療システムへの圧力を軽減しました。 しかし、免疫力の低下と、オミクロンのようなワクチンを回避する新しい変異体の出現により、追加のワクチン接種、つまり「ブースターショット」が必要になりました. COVID-19 ワクチン接種やその他の定期予防接種の傾向と同様に、若年成人 (18 ～ 39 歳) はブースターワクチン接種率が低いことが示されており、公衆衛生上の推奨事項がもはやワクチン接種率に反映されていないことを示す証拠があります。 この研究では、この年齢層でワクチンの意図を高める際に、情報メッセージよりも利他的で個人主義的なメッセージの有効性を調べます。

この調査には、次の 4 つの主な目的があります。

1. 利他的なビデオ介入の COVID-19 ワクチンの意図における介入前後の変化を推定します。
2. 利他主義と個人主義を組み合わせたビデオの COVID-19 ワクチンの意図における介入前後の変化を推定する
3. 介入後のCOVID-19ワクチンの意図におけるグループ間（利他的対ワクチン情報）の違いを推定する
4. 介入後の COVID-19 ワクチンの意図におけるグループ間 (利他主義 + 個人主義 vs. ワクチン情報) の違いを推定する

さらに、探索的で多変数の目標があります。

1. 各介入グループにおけるワクチンの意図の多変量関連を推定する。

調査は、18 歳から 39 歳までのカナダ居住者のサンプルに対して、英語とフランス語の両方でオンラインで実施されます。 参加者は、多国籍のファーストパーティ データおよびインサイト プラットフォームである Dynata が提供するデータベース パネルから選出されます。 Dynata がカナダ統計局のカナダ国勢調査データを使用し、割り当てベースのサンプリングを行うことで、サンプルが年齢 (18 ～ 29 歳、30 ～ 39 歳)、性別、第一言語の英語/フランス語、人口密度 (すなわち、都市対農村）、および世帯収入。 Dynata は、既存のパネル (Dynata と契約し、さまざまな適切な調査への招待を受け取る意思を表明した個人) から適格な参加者を募集するために、さまざまな形式 (電子メールの招待、テキスト メッセージ、アプリ内アラートなど) で招待を送信します。採用目標とノルマが達成されるまで。

参加者内のワクチンに対する躊躇の変化（介入前後）に必要なサンプルサイズを計算するために、ブースターワクチン接種の継続に対する躊躇は、サンプル母集団で約 70% と推定されました。 執筆時点での躊躇率の推定値は、対象年齢範囲の季節性インフルエンザワクチン接種率 (20 ～ 25%) と、過去 6 か月間の COVID-19 ブースターワクチン接種率 (9.2 ～ 14.5%) に基づいています。時間が経つにつれて摂取量が徐々に増加します。 この研究チーム (NCT04960228) によって実施された、ビデオベースの介入とアクティブ コントロール グループを含む以前の 2 アーム RCT の結果から情報を得て、コントロール グループの意図は 30% から 33% に増加し、介入群では 30% から 39% でした。 95% の信頼水準 (両側有意水準 α=0.025 の場合) および 80% の望ましい統計的検出力で、アーム間の意図の 6% の差を検出するために、アームごとに必要な参加者の最小数は次のように計算されました。 N=1005 になります。 グループ間で 3 つの 1:1:1 のランダム化が使用されます。 したがって、参加者の 3 分の 1 が各介入グループに割り当てられます。 不注意な応答者の可能性を考慮して、アームごとに 95 人の追加参加者を含めると、この研究に必要な合計サンプル数は 3300 人、つまり、2 つの実験グループのそれぞれで 1100 人、アクティブな比較グループで 1100 人です。

参加者をいずれかの介入アームに割り当てるために、第一言語 (英語/フランス語)、性別 (男性/女性)、人口密度 (都市/地方)、および世帯収入 (<$75,000 / >$75,000) について層別無作為化が使用されます。 各ストラタム内では、ランダム コンセプト ピッカー アプローチを使用して、3 人の参加者のグループを使用して 1:1:1 の割り当てを確保します。 それに応じて、グループの最初の参加者は 3 つの研究アームの 1 つにランダムに割り当てられ、2 番目の参加者は残りの 2 つのアームの 1 つにランダムに割り当てられ、3 番目の参加者は残りのアームに割り当てられます。 参加者が調査を終了しない場合 (不完全なデータ)、グループ内のその場所は次の参加者に割り当てられます。 したがって、各層のクォータは 3 つのグループで満たされ、データ収集全体でバランスのとれたグループ割り当てが保証されます。

最初のオンライン調査の長さは約 12 分で、フランス語と英語の両方で利用できます。 研究の紹介文を読んだ後、参加者は調査に参加することに同意するよう求められます。 参加に同意した人は、次のページに移動して調査の完了を開始するように招待されます。 参加者はまず、いくつかの社会人口統計学的質問に回答するよう求められ、COVID-19 ワクチン接種を継続するための現在の予防的導入プロセス モデルの段階を選択するよう求められます。 その後、参加者は割り当てられた介入を視聴します。 このコンテンツを見た後、参加者が注意を払っていることを確認するために、参加者は介入に関する質問に答えて注意を確認します。 最後に、参加者は次のことを行います。1) もう一度、ワクチンの意思決定段階を選択するよう求められます。 2) 以前の予防接種歴 (例: 季節性インフルエンザ、COVID-19)、ライフスタイル要因、自己認識された健康状態、SARS-CoV-2 感染の個人歴、および希望する健康情報チャネルに関する質問を受ける; 3) 共感、苦痛、不確実性への不寛容、個人主義と集団主義、COVID-19 パンデミックによる疲労、知的謙虚さ、社会的望ましさに関する完全な検証済み尺度。

参加者内の結果 (目的 1 および 2) をテストするために、マクネマーの検定を使用して、対応のある (介入前と介入後の) 比率を比較します。 さらに、ワクチンの意図の前後の変化を推定するための複数のペアワイズ マクネマー テストで構成される対称性の正確なテスト。 多重比較、オッズ比 (OR) および Cohen の g 効果サイズの調整された p 値が報告されます。 各研究グループについて、ワクチン接種意思段階のペア間の有意な遷移を使用して、ワクチン接種意思の増加に向けて変化した参加者の総数を計算します (未決定から決定へなど)。 グループ間の結果 (目的 3 および 4) をテストするために、カイ 2 乗検定を使用して、介入グループ間の PAPM ステージ比率の違いを調べます。

探索的目的として、構造方程式モデリングを使用して、ワクチンの意図の多変数関連性 (集団主義、共感、不確実性への不寛容など) を特定し、他の要因 (社会人口統計学、心理社会的要因、以前のインフルエンザワクチン接種など) の潜在的な影響を制御します。 、ライフスタイル要因）。