社会規範、信頼、推定的な言葉を使用した医師のワクチン推奨の改善
2024年4月30日 更新者：Duke University
この研究は、医師と先進医療提供者のワクチン接種推奨に関する認識と行動を調査しています。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (実際)
447
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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North Carolina
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Durham、North Carolina、アメリカ、27710
- (Any and all facilities) - The study team ask(s)/(ed) professional contacts, friends, and family members who are employed at various US Institutions to forward the recruitment announcement message via their respective networks
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Durham、North Carolina、アメリカ、27710
- Duke University Health System (all locations)
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Brasília、ブラジル
- (Any and all facilities) - Participants are recruited via market research company "Survey Healthcare Global"
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準:
- 参加者は、医師、高度な医療従事者、医学生、看護師/看護従事者、またはメディカルフェローである必要があります。
- 公式の専門的能力/責任において、患者にワクチンを推奨する権限を与えられる立場にある必要があります。
除外基準:
- 研究の対象基準を満たす、PIの監督下にある学生または従業員
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：他の
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：階乗代入
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：量（現在）×質（現在）
参加者は社会規範に基づいたメッセージ（量）を受け取り、推定的な言葉を用いた信頼構築手法であるAIMS手法（質）を学びます。
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この調査には、2x2 ランダム化要因計画を使用したメッセージング介入が含まれており、研究者は医師および APP ワクチン接種の推奨の量および/または質の向上を試みます (量 (存在 vs 不在) x 品質 (存在 vs 不在))。
この調査には、2x2 ランダム化要因計画を使用したメッセージング介入が含まれており、研究者は医師および APP ワクチン接種の推奨の量および/または質の向上を試みます (量 (存在 vs 不在) x 品質 (存在 vs 不在))。
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実験的：量（存在）×質（不在）
参加者には社会規範に基づいたメッセージ（量）が届きます。
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この調査には、2x2 ランダム化要因計画を使用したメッセージング介入が含まれており、研究者は医師および APP ワクチン接種の推奨の量および/または質の向上を試みます (量 (存在 vs 不在) x 品質 (存在 vs 不在))。
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実験的：量（無）×質（有）
参加者は、（品質のための）推定的な言葉を使用した信頼構築手法である AIMS メソッドを学びます。
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この調査には、2x2 ランダム化要因計画を使用したメッセージング介入が含まれており、研究者は医師および APP ワクチン接種の推奨の量および/または質の向上を試みます (量 (存在 vs 不在) x 品質 (存在 vs 不在))。
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実験的：量（無）×質（無）
コントロール: この状態の参加者は、ワクチンの原理、摂取障壁、ガイドラインなど、ワクチンに関する一般的な情報を受け取ります。
この情報は、CDC の予防接種実施に関する諮問委員会 (ACIP) の Web サイトから直接得られます。
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この調査には、2x2 ランダム化要因計画を使用したメッセージング介入が含まれており、研究者は医師および APP ワクチン接種の推奨の量および/または質の向上を試みます (量 (存在 vs 不在) x 品質 (存在 vs 不在))。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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ワクチン接種の推奨を受ける患者の割合の変化
時間枠：1日目、30日目、60日目、90日目
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ワクチンの推奨を受ける患者の割合 = 次の 2 つの項目の回答の乗算: (1) 「患者が指定されたワクチンをすべて接種したかどうかを確認します」、(2) 「患者が指定されたワクチンを接種していないのを見た場合、ワクチン接種について話し合うつもりです」。
どちらの項目も、0% (決してない) から 100% (常に) までのスケールで回答されます。
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1日目、30日目、60日目、90日目
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自己申告による責任認識の変化
時間枠：1日目、30日目、60日目、90日目
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自己申告による責任認識＝次の項目への回答：（１）「適応ワクチンの推奨は私の職業上の責任の範囲内である」。
この項目は 0% (まったく同意しない) から 100% (完全に同意する) までのスケールで回答されます。
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1日目、30日目、60日目、90日目
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患者の推奨の受け入れに関する自己申告による評価の変化
時間枠：1日目、30日目、60日目、90日目
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患者の推奨の受け入れに関する自己報告による評価 = 次の項目への回答: (1) 「私が対象のワクチンを推奨した場合、患者はその推奨を受け入れます。」
この項目は、0% (決してない) から 100% (常に) までのスケールで回答されます。
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1日目、30日目、60日目、90日目
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自己申告による患者の信頼の変化
時間枠：1日目、30日目、60日目、90日目
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自己申告による患者の信頼 = 次の項目への回答: (1) 「私がケアを提供した過去/次の 30 日間を考えると、患者は私を医療提供者として信頼 (する) と言えます。」
この項目は 0% (まったく同意しない) から 100% (完全に同意する) までのスケールで回答されます。
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1日目、30日目、60日目、90日目
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AIMSの自己申告利用状況の変化
時間枠：1日目、30日目、60日目、90日目
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次の項目の総合スコア: (1) 「私は、次のような直接的で宣言的な言葉を使用しました/使用する予定です。「インフルエンザの予防接種を受ける予定です。 「この訪問の最後にそれを行います。」; (2) 「患者がワクチン接種を受けることに躊躇している様子を示した場合、私は懸念事項について質問し、患者の考えを理解するために積極的な傾聴を行います。」 (3) 「患者がワクチン接種を受けることに躊躇している様子を示した場合、私は患者の理由を聞き、理解していることを示すために患者の理由を要約して患者に伝えます。 (4)」患者がまだ懸念を抱いているのであれば、私は彼らを説得する努力を続けてきましたし、今後も続けるつもりはありません。」 各項目は 0% (決してない) から 100% (常に) までのスケールで回答されます。 |
1日目、30日目、60日目、90日目
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自己申告による患者のワクチン摂取率の変化
時間枠：1日目、30日目、60日目、90日目
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次の項目への回答: 「あなたの患者の何パーセントが完全にワクチン接種を受けているか推定してください […]」 この項目は 0% から 100% のスケールで回答されます。 この質問は、上記の質問の [...] に次の名前が挿入されて 8 ～ 10 回行われています。 インフルエンザ 新型コロナウイルス感染症（COVID-19） 破傷風、ジフテリア、百日咳 HPV B型肝炎 髄膜炎/髄膜炎菌 帯状疱疹 肺炎球菌 その他（回答者が指摘した他の2つの疾患の可能性あり） |
1日目、30日目、60日目、90日目
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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患者の自律性に関する信念の変化
時間枠：1日目、30日目、60日目、90日目
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次の項目への回答: 「患者が情報に基づいた決定を行えるように、ワクチン接種を受けるか否か、どのワクチンを使用するかなど、患者の選択肢について述べた/述べるつもりです。」
この項目は 0% から 100% のスケールで回答されます。
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1日目、30日目、60日目、90日目
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推奨を受け入れる患者の割合の変化
時間枠：1日目、30日目、60日目、90日目
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推奨を受け入れる患者の割合 = 次の 3 つの項目に対する回答の乗算: (1) 「患者が指定されたワクチンをすべて接種したかどうかを確認します」、(2) 「患者が指定されたワクチンを接種していないのを見た場合、接種について話し合うつもりです」。
(3) 「私が適応されたワクチンを推奨した場合、私の患者はその推奨を受け入れるでしょう。」
すべての項目は、0% (まったくない) から 100% (常に) までのスケールで回答されます。
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1日目、30日目、60日目、90日目
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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捜査官
- 主任研究者：Dan Ariely, PhD、Duke University
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2023年9月21日
一次修了 (実際)
2024年4月24日
研究の完了 (実際)
2024年4月24日
試験登録日
最初に提出
2023年7月14日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年7月14日
最初の投稿 (実際)
2023年7月24日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年5月1日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年4月30日
最終確認日
2023年10月1日
詳しくは
本研究に関する用語
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
はい
IPD プランの説明
個人情報は、最終調査アンケートの配布後 2 週間以内にデータから永久に削除され、その後は調査回答を個々の参加者に関連付けることができなくなります。
共有される特定の個々の参加者のデータセット: すべてのアンケートのすべての質問に対する回答が共有されます。
IPD 共有時間枠
最後の参加者からのデータが収集されてから、データが利用可能になるまで分析に 6 か月かかります。
データは無期限に利用可能になります。
IPD 共有アクセス基準
細分化されたデータは、オープン サイエンス フレームワークの研究ポータルにアップロードされます。
IPD 共有サポート情報タイプ
- SAP
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。