ヒト免疫不全ウイルス（HIV）/性感染症（STI）の発生率を減らすための個人レベル介入とグループレベル介入の有効性の比較

背景と意義

米国の黒人人口に占めるアフリカ系移民の割合は、特に北東部で増加している。 米国のアフリカ生まれの人口は、1970 年以来 10 年ごとに 2 倍になっています。 2015年時点で米国にはアフリカ生まれの人口が210万人おり、その50％以上が女性である。 そのほとんどは東部（エチオピア、ケニア、ソマリア）と西部のサハラ以南アフリカ（ナイジェリア、ガーナ、リベリア）出身です。 米国の都市内の黒人人口の約 3 分の 1 は米国以外で生まれています。 アフリカ生まれの新規HIV診断者の3分の1は北東部で発生しているが、新たにHIVと診断された米国生まれの黒人の大多数が居住する南部とは対照的である。

米国の黒人のうち、異性間性感染による新たな HIV 診断の割合が最も高いのはアフリカ生まれの女性です。 2014年、アフリカ生まれの黒人女性のHIV診断率は、米国生まれの黒人女性よりも400％高かった。 黒人女性全体の中で新たにHIVと診断される割合は大幅に減少したが、アフリカ生まれの黒人女性と米国生まれの黒人女性の間の格差は拡大した。 新たにHIV感染と診断されたアフリカ生まれの黒人の半数以上（60.7％）は、米国生まれ（27.0％）と比較して女性である 女性）。

ここ米国では、アフリカ生まれの女性の HIV 感染症例のかなりの部分が移民後に発生しています。 マサチューセッツ州とニューヨーク市の私たちのチームが実施した定性分析では、HIVに感染したアフリカ生まれの女性の62％が、米国でHIVに感染したと信じていた。 Wiewelらは、米国滞在期間、HIV検査、生活歴に関するデータを利用して、アフリカ生まれのHIV感染者の34％は米国で感染している可能性が最も高いと結論付けた。

アフリカ生まれの黒人女性の HIV リスクは、複雑な文化的、心理社会的、構造的な問題に起因しています。 PrEP は女性における効果的な HIV 予防戦略であり、PrEP に関する教育が両方の介入に追加される予定です。 アフリカ生まれの黒人女性はリスクにさらされているが、PrEPの使用に対処するための証拠に基づく介入はなく、アフリカ生まれの女性におけるPrEPの使用についてはほとんど知られていない。

重要な証拠のギャップは、リスクにさらされているアフリカ生まれの黒人女性の HIV/STI 予防ニーズに対応する、文化的に適応した証拠に基づく介入が欠如していることです。 現在の証拠に基づく介入は、性的パートナーシップ、HIV関連の偏見、移民問題、PrEP教育、あるいはHIVリスクを高める「ドライセックス」などの文化的に決定された性行為に関する文化的規範には対処していない。 Tulumbe を通じて収集された造形データ!らは、HIV リスクを軽減するには文化に適応した介入が必要であり、この重大なギャップを埋めることができることを明らかにしました。

意義

この研究は、2つのHIV/STI予防介入を適用し、アフリカ生まれの黒人女性の間でその有効性を比較することにより、重大なギャップに対処し、重要な決定的ジレンマを知らせることを目的としています。

S2S (コンドームの使用を増やし、性感染症を減らすことが証明された、医療専門家主導の個人レベルの簡単な介入) は、米国生まれの異性愛者向けに文化的に調整された、疾病管理予防センター (CDC) の唯一の高影響度 HIV 予防介入 (HIP) です。黒人女性。

SISTA（ピア主導のグループレベルの介入で、コンドームの使用を増やし、性感染症を減らすことも証明されている）は、異性愛に積極的な米国生まれの黒人女性向けに文化的に調整されており、ジェンダーと権力の理論を活用してジェンダーの不平等を克服し、多くの課題に対処する可能性がある。アフリカ生まれの黒人女性のHIVリスクの要因。

具体的な目的と目的

私たちの研究課題は次のとおりです。

文化的に適応したグループレベルの介入への参加と個人レベルの介入への参加は、米国に住むリスクのあるアフリカ生まれの女性のHIV予防戦略の使用にどのような影響を及ぼしますか?

私たちは、アフリカ生まれの黒人女性の複雑なリスク要因に対処する上で、文化的に適応した S2S よりも文化的に適応した SISTA のほうが効果的であると仮説を立てています。なぜなら、SISTA は男女間の不平等（HIV 感染の主な要因）に対処し、ピア主導（患者と利害関係者の促進）だからです。所有権）、グループレベル（サポートとコミュニティの感覚を育む）です。

主題の選択

この研究はマサチューセッツ州[ブリガム・アンド・ウィメンズ病院（BWH）クリニックおよびウィッティア・ストリート・ヘルス・センター（WSHC）]とニューヨーク市[イスラム女性研究開発研究所（MWIRD）]で実施される。 すべての施設では、PrEP を含む HIV 臨床サービスへの紹介手順を確立しています。 マサチューセッツ州では、ホイッティア ストリート ヘルス センターとブリガム アンド ウィメンズ病院婦人科クリニックが HIV および PrEP サービスを提供しています。ニューヨーク市では、MWIRD は、HIV 治療と PrEP を提供する主要な HIV および PrEP 紹介センターとして、モリス ハイツ ヘルス センターおよびアフリカ委員会サービスと確立された関係を築いています。

採用戦略

参加者は、BWH クリニック、ウィッティア ストリート ヘルス センター (WSHC)、ムスリム女性研究開発研究所 (MWIRD) と提携する組織のリストサーバーを介して、ポスター、チラシ、ウォークイン、オンライン ソーシャル メディア グループ、および全都市の住民を通じて募集されます。マサチューセッツ州とニューヨーク市。 また、学習コーディネーターの連絡先が記載された募集チラシを参加者が友人にシェアする紹介方法を採用します。

ランダム化プロセスと治療の割り当て

各拠点では、米国におけるアフリカ生まれの移民の最も一般的な出身地域（西部対東部）および言語（英語対フランス語）に基づいて、拠点およびアフリカ出身地域ごとに層別化したブロック化された 1:1 のランダム化設計が行われます。状態の予測を防ぐために 2 と 4 のブロックを交互に行うと、腕全体のバランスを確保するのに役立ちます。 生物統計学者は、乱数発生器を使用して、ランダム化ログと番号付きランダム化のセットを考案します。 これはREDCapを使用して行われます。 参加者がベースライン評価を完了すると、密封された不透明な封筒が課題を明らかにするために使用されます。 ランダム化されると、DADA 参加者は、少なくとも 4 人の追加参加者が DADA にランダム化されるまで、セッションへのスケジュールが設定されるまで待機します。 参加者は、言語要件 (フランス語または英語) に基づいて、適切なグループに割り当てられるまで待つ必要があります。 どちらの介入も登録後約 2 週間で実施される予定です。 参加者は、文化に適応した 2 つの仮想介入のうち 1 つを受けるように割り当てられます。

DADA（グループレベル介入）。 研究によると、アフリカ生まれの人々の性的リスクに関する信念は、非常にコミュニティ指向であり、仲間の影響を受けていることが示唆されています。 したがって、性的健康行動に関する社会的で同僚からのフィードバックの機会を高めるために、仮想グループ国勢調査は 5 ～ 8 人の女性の間で行われます。 ランダム化されると、参加者は、サイト内の少なくとも 4 人の追加参加者が DADA にランダム化されるまで、スケジュールされるまで待機します。 参加者は、言語要件 (フランス語または英語) に基づいて、適切なグループに割り当てられるまで待つ必要があります。 どちらの介入も登録後約 2 週間で実施される予定です。 この研究の部分的に入れ子になったデザイン (参加者は研究の 1 つの部門のグループ内で入れ子になっている) は、分析計画で取り上げられています。

学習手順

各施設内では同じ研究プロトコルが使用されます。 参加希望者にはメールまたは電話で連絡させていただきます。 資格がある場合、検査のために現場を訪れる際に電話と物理的に同意が得られます。 その後、彼らは (REDCap を使用して) いずれかの条件にランダムに割り当てられ、REDCap を介してオンライン アンケートに回答するよう求められます。 参加者は、登録後 1 週間以内に、第 4 世代アッセイによる HIV 検査と、尿核酸増幅アッセイによる淋病およびクラミジア検査のために WSHC または MWIRD に直接提出します。 患者は現場訪問中に直接同意されます。 BWH クリニック、WSHC、および MWIRD は、現場で臨床検査を実施するための安全プロトコルを導入しています。仮想介入の提供（両方の介入）は登録後約 2 週間で行われると予想されており、これにより SISTA/DADA (グループレベル介入) の参加者獲得が可能になります。 HIV 検査結果が返されます。 参加者は、追跡調査中のアクセスを確保するために、研究期間中の携帯電話/データプランの費用をカバーするための給付金を受け取ります。

マサチューセッツ州全域のコミュニティベースのサイトから 424 名 (条件ごとに 212 名) を採用します。 HIV 検査はベースラインで提供されます。 HIV 陽性と判明した女性はケアおよび治療サービスに誘導され、参加から除外されます。 クラミジアおよび/または淋病の検査結果が陽性となった女性は、カウンセリングと治療を受けることになりますが、引き続き研究に含まれます。 患者中心の主要アウトカム（コンドームの使用とPrEP摂取）の追跡調査は、ベースライン評価から3か月後と6か月後に行われます。 ベースラインおよび6か月時に、参加者はクラミジアおよび淋病の尿検査とHIV検査（第4世代）を提供されます。 介入は地域ベースの診療所（BWH、WSHC（マサチューセッツ州）、MWIRD（ニューヨーク州））で提供されます。以下に挙げる追加の結果もベースライン、3 か月、6 か月後に収集されます。

サンプルサイズと検出力

患者中心の主要アウトカム (コンドームの使用と PrEP 摂取) のサンプル サイズの計算は、以前の研究に基づいています。 コンドームの使用については、アフリカ生まれの女性を含むデータのサブセット分析 (N=283) で、女性の 22% が過去 3 か月のほとんどの性交時にコンドームを使用したと報告しました。 同様のデータが全国家族成長調査でも報告されています。 これらのデータは、ベースライン推定値として 22% のコンドーム使用を使用することを裏付けています。 この研究では、コンドーム使用の結果は、保護された性交の割合、または参加者がコンドームを使用して性交した日数を、試験前の 180 日間に性交した日数で割ったものとして定義されます。評価。 利用可能な電力と最小限に検出可能な効果サイズを控えめに見積もった 6 か月の評価に焦点を当てます。 DKD (個人介入) アームと DADA (グループ介入) アームの間の異なる縦方向効果の検出力は、分析計画に記載されている GEE モデルの応答の被験者内相関を考慮した結果、より大きくなります。 以前の RCT では、S2S により 6 か月 (過去 90 日) でコンドームの使用が 26% 増加しました。 以前のRCTでは、SISTAにより6ヵ月後にコンドームの使用が増加しました（過去90日間で40％から56％の増加）。 参加者全体で 354 名で、DKD 群では 6 か月後にコンドームの使用がベースラインから 26% 増加し、DADA 群では 6 か月後にコンドームの使用が 40% 増加したと仮定します (オッズ比 1.90 に相当) (控えめな推定)。介入ごとに 177 (ドロップアウトが 17% に相当) の場合、アルファ 0.05 で統計的に有意な差を検出する検出力は 80% になります。 PrEP 摂取量については、米国の女性に関するデータが限られているため、効果量の推定は、PrEP 摂取量が 25% ～ 37% 増加した男性と性交渉のある黒人男性 (MSM) を対象とした個人レベルの介入試験に基づいています。 1〜3か月で。 黒人MSMよりもリスクが低いアフリカ生まれの女性の場合、PrEP摂取に対する介入の影響は低いと予想されます。 各アームのサンプルサイズが 177 の場合、DKD アームでは取り込みが 10% 増加するのに対し、DADA アームでは取り込みが 21% 増加するという差が 80% の検出力で検出されます。 ITT を適用すると、コンドームの使用と PrEP 摂取という 2 つの主要な結果について、オッズ比で中程度以上の差異を検出する非常に優れた検出力が得られます。 考えられる場所/サイトのクラスタリングは、主要結果の検出可能な差異に影響を与える可能性があります。 コンドームの使用と PrEP の開始が大きく異なる可能性がある 2 つの場所 (マサチューセッツ州とニューヨーク市) では、クラスタリング変数として場所を考慮する必要がある可能性があります。 この試験の対象母集団において、可能性の高い設計効果（つまり、サイトのクラスタリングを説明するサンプルサイズのインフレ係数）を測定するための利用可能なデータがないにもかかわらず、顕著なサイズの設計効果が、影響を与える割合の違いにどのような影響を与えるかを計算することはできます。十分な統計的検出力で検出可能であること。

計画された AIM2 研究の統計検出力は、10,000 個のモンテカルロ サンプルを使用したシミュレーションと、STI の結果についての両側フィッシャーの正確検定と、コンドーム使用の結果についてのカイ 2 乗検定に基づいて計算できます。 これらの計算ではタイプ 1 エラー率 5% を採用します。 米国におけるアフリカ系移民の最も一般的な出身地域（西部対東部）に基づいてアフリカ出身地域ごとに層別化し、2 と 4 のブロックをランダムに並べた 1:1 のランダム化デザインを使用することを提案します。 この研究には合計424人の女性（各群212人）が登録され、これは推定17％の脱落率を占め、分析サンプルサイズは354となり、両群間の研究結果における臨床的に意味のある差異を検出するのに十分な検出力が得られる。 部位別のクラスタリング (3 部位) を考慮すると、各群で 177 の分析サンプル サイズにより、クラス内相関係数 ( ICC) 0.005 の設計効果は 1.3。 分析対象の各アームの n=177 では、コンドーム使用の場合、ICC 0.005 と設計効果 1.3 を仮定すると、アーム間の 26% 対 42.1% の差を検出できます。 したがって、両方の主要アウトカムについて、我々のサンプルサイズは、1グループあたり212人/登録総数424人で、追跡調査の損失は17%であり、施設レベルのクラスタリングを考慮しながら、アウトカムにおける臨床的に意味のある差異を検出するための十分な統計検出力を提供するはずである。

内部および外部の妥当性: 内部の妥当性を確保するために、ブロックのランダム化設計 (前述) で選択バイアスを最小限に抑え、ITT アプローチに従ってデータを分析することで消耗バイアスを制御します。 交絡因子の影響を調整するには、多変量解析手法が使用されます。 パフォーマンスの偏りは、介入と継続的な監督を記録することによって最小限に抑えられます。 汚染を最小限に抑えるため、介入を受ける患者は他の人と情報を共有しないよう求められます。 外部的妥当性を確保するために、私たちはマサチューセッツ州全体で多様なアフリカ人集団から採用し、介入を現実世界の設定に基づいて行い、ドロップアウトを最小限に抑えるための実践を確立します。 私たちの適格基準には多様な女性が含まれており、その中には中等度の HIV/STI リスクを持つ女性や高い HIV/STI リスクを持つ女性も含まれます。 私たちは、将来のスケールアップとリソースのニーズの文書化に携わる利害関係者を巻き込んでいます。 患者さんや関係者からも意見を求めます。 有効性の尺度はすべてのレポートに文書化されます。

治療効果の不均一性 (HTE)。 介入の効果が参加者のサブグループ間で異なるかどうかを判断することは、将来の実施にとって重要です。 私たちは、臨床的に関連するサブグループ（例: 西アフリカ地域と東アフリカ地域、移民からの経過時間（10 年以上と 10 年未満）。 情報の機密性によりデータが欠落する可能性が非常に高いため、入国ステータスに基づいて HTE を確認することはありません。 潜在的な HTE の特定の可能性のある大きさや方向に関する情報がなければ、決定的なシナリオの統計的検出力を調べることはできません。 ただし、主要結果であるコンドームの使用に関する層間のオッズ比の最小差を計算することはできます。これは、サンプル全体のサイズが 424 である場合、2 つの層が等しいサイズであると仮定すると、アルファ 0.05 で 80% の検出力で統計的に有意になります。 。 これらの層固有のオッズ比の平均は 1.91 で、これは全体的な分析で 80% の検出力で検出できるオッズ比です。 層ごとに n=212 の場合、80% の検出力を持つ統計的に有意な HTE に必要なオッズ比の最小差は、オッズ比 4.03 と 1.06 となり、非常に大きな不均一性を構成します。 したがって、上記のような相互作用の統計的検定では、HTE に関して検出力が不十分であることが予想され、臨床的に意味があるが統計的に有意ではない層固有の観察された差異は、より大規模な研究で検証できる仮説を生成する関連性があるとみなします。将来勉強してください。

分析計画

私たちは、参加したフォローアップセッションの数に関係なく、参加者が最初に割り当てられた治療条件で分析される治療意図（ITT）プロトコルを使用します。 2010 CONSORT ガイドラインに従って、仮説検定ではなく、記述統計のみを使用して、介入群間のベースラインにおける顕著な変数のバランスを具体的に検査します。 これらの分析から、試験エンドポイントの後続の多変数分析に含める潜在的な交絡変数として変数を特定します。 次に、研究条件間の差異を決定するための最初の未調整分析では、連続変数には t 検定を使用し、カテゴリ別結果変数にはカイ二乗検定を使用したクロス集計を、3 か月と 6 か月の各時点で個別に使用します。 ただし、主要な統計分析として、対象の結果を繰り返し測定するためのモデルを使用し、線形およびロジスティック一般化推定方程式 (GEE) 回帰モデルを介して 6 か月間の調整平均差またはオッズ比を取得します。 近似された GEE パラメーターは、ロジスティック モデルでは調整されたオッズ比として、線形モデルでは調整された平均差として解釈されます。 各モデルには、必要に応じて、共変量として社会人口統計学的変数、および治療と期間の間の相互作用を表す項が含まれます。 これらのモデルには、共変量として研究施設も含まれるため、時間の経過に伴う介入効果の施設レベルの不均一性を正式に推定してテストできるようになります。 研究施設に加えて、先験的な理論的および臨床的考察に基づいて、参加者の年齢による潜在的な効果の修正を調べるために主効果のみのモデルを拡張します。 ITT ベースの分析に加えて、DADA 部門を用量/コンプライアンスのレベルごとにサブグループに分割することにより、「治療どおりの」方法でデータを分析します。 DADA グループレベルの介入は 2、3 時間、2 日間のセッションとして設計されており、セッション全体の遵守状況は異なる場合があります。 したがって、DADA と DKD の有効性についてアドヒアランスを調整した推定値を生成します。 グループレベル（SDADA介入）と個人レベル（DKD介入）の比較を考慮して、1つのアームのみのクラスタリングをモデル化する不均一分散部分ネスト混合効果モデルが使用されます。 すべての分析における統計的検定では、5% の両側タイプ I 誤り率が採用され、95% の信頼区間が生成されます。

監視と品質保証

プロセス (受容性と実現可能性) 評価: 介入が日常ケアで受容可能であり、CBO 業務に実行可能に組み込めることを確認するために、IRB # 2020P001558 および # 2021P001486 を使用して、パイロット中にすべての参加者とファシリテーターに対して介入後の仮想インタビューを実施しました。 受け入れ可能性は、情報システム成功モデル (ISSM) を使用して評価され、4 つの領域 (1) 情報の品質、(2) 提供の品質、(3) 認識された有用性、(4) を使用して介入に対するファシリテーターと参加者の認識を評価する際に適用されています。 ）リッカート尺度を使用した介入に対する全体的な満足度。 平均スコアはドメインごとに報告されます。 介入参加者には、「介入に関して最も気に入ったこと/最も気に入らなかったことは何ですか?」などの自由形式の質問も行われます。 また、介入セッションの流れ、内容、主要な要素が適切にカバーされているかどうかについて、ファシリテーターからのフィードバック（介入後フォーム）を用いて介入の実現可能性を評価しました。 介入ファシリテーターは、促進マニュアルとビデオの認識された有効性についてメモを取りました。 特定の状況や設定において介入が実用的であるかどうかを判断するために、実現可能性が評価されています。 定性的データについて議論され、介入に関連する変更が加えられます。 セッション後のフィードバックが非常に肯定的 (平均 ISSM スコアが高い) 場合、および実装に対する特定の障壁が対処できる (および対処されている) 場合、介入は実行可能で許容できると見なされます。 パイロットテスト中に収集されたデータにより、最終的に適応された介入が行われます。

忠実度の評価。 RCT の重要な要素は、介入の忠実度の評価です。 介入戦略の内容への順守は、以下によって決定されます。 (1) 内容: 介入の各要素は計画どおりに実施されましたか? (2) カバレッジ: 対象グループの何パーセントが介入に参加しましたか? (3) 頻度/期間: 介入コンポーネントは計画どおりの頻度および期間にわたって実施されましたか? 忠実度を評価するために、10 件の介入配信記録のランダム サンプルも選択され、レビューされます。 実装された介入が、設計者によって規定された内容、頻度、期間、範囲に完全に準拠している場合、忠実度は高いと言えます。 介入の複雑さ、促進戦略、提供の質、患者の反応性など、忠実度の調整者も決定されます。

データ管理: Ojikutu (PI) はデータ管理と保護に対する最終責任を負い、調査チームにトレーニングを提供します。 すべての研究データは、安全なオフサイト接続を通じてバックアップされるパスワードで保護されたデータベースに保存されます [REDCap (Research Electronic Data Capture) は、Partners HealthCare Research Computing がホストする安全な HIPAA 準拠の Web ベース アプリケーションです]。 すべての研究データは固有の識別 (ID) コードによって識別され、研究サンプル、結果、インフォームド・コンセント、ロケーター情報とは別に保管されます。 参加者の名前と参加者 ID コードを結び付けるリストは、BWH、WSHC、および MWIRD の施錠されたオフィス内の施錠されたキャビネット内に、治験 PI とともに保管されます (施設 PI および治験施設コーディネーターのみがアクセス可能)。 自己報告された研究データは、REDCap を介した固有の ID コードによってコミュニティベースのサイトで収集され、パスワードで保護され、暗号化されたフラッシュ ドライブを介して送信されます。 匿名化されたデータは REDCap にアップロードされます。 これらのデータはプロジェクト チームのメンバーではない個人と共有されることはなく、研究チームと共有されるデータには参加者の名前が含まれることはありません。 サイトコーディネーターはこれらのファイルにアクセスでき、ベースラインおよび 12 か月後の参加者を名前/生年月日で特定し、一意の ID コードにリンクして、結果を REDCap に入力します。 すべてのリンク ファイルおよび識別可能な情報は、研究完了後 1 年以内に破棄されます。 Frederica Williams (共同研究者) と Nurah Amatullah (共同研究者) は、正確性を確保するためにこれらのデータの入力を再チェックします。 盲検化は不可能ですが、偏見を避けるために研究チームは試験が終了するまでデータと結果を盲検化します。

私たちは、訓練を受けた独立した単一のメンタルヘルス提供者を提案します（例: 研究チームと利益相反がなく、研究経験のある資格のある臨床ソーシャルワーカー）が研究の独立したモニターとして機能します。 この研究により、これらの資格を超えて独立監視員としての役割を果たすクリスティーナ・プサロス博士が特定されました。 効果的なモニタリングを可能にするために、プサロス博士には被験者の登録状況、被験者の保持状況、研究から脱落した患者数とその理由、およびすべての有害事象（AE）のリストを含む定期的なレポートが 3 か月ごとに提供されます。 ）おそらく研究手順に関連しています。 プサロス博士は、研究の継続、変更、または終了に関して勧告を行います。 独立モニターからのすべての通信は、治験治験審査委員会 (IRB) および患者中心のアウトカム研究機関 (PCORI) と共有されます。 この調査および追跡期間中に発生した予期せぬ重篤な有害事象は、翌営業日以内に主任研究者オジクツから電話で治験審査委員会および独立治験モニターに報告されます。 電話による報告の後に、3営業日以内に書面による報告が行われます。報告書には、被験者のID番号、重篤な有害事象のタイトルと日付、および説明（例：研究スタッフがその事象についてどのように通知されたか、有害事象の日付など）が含まれます。同意、対象/除外のための研究スクリーニング、参加者が介入に参加したかどうか、入院/死亡の日付と状況、アルコールや薬物の関与が知られていたかどうか、最後に研究に連絡したときの参加者のステータス）。 治験審査委員会および独立モニターと協議して、PI は治験実施計画書を再設計または修正する必要があるかどうか、および/またはリスクの説明（例：同意書や治験実施計画書）の変更について現在および将来の被験者に通知する必要があるかどうかを検討します。 。

データ欠落の防止と処理: データ欠落の可能性を制限する試験設計は、私たちの研究チームの優先事項です。 インセンティブが提供され、フォローアップ期間が頻繁に設けられ、参加者を継続的に参加させるための戦略が用意されています。 保持率が高く、フォローアップ時に回答者と非回答者の間に統計的に有意な差が見つかった場合は、逆予測確率の無回答重みを構築して使用します。 項目の未回答が深刻な場合は、複数の代入手法を使用して対処します。 このアプローチは、欠損値を含む RCT からのデータの分析におけるこのようなアプローチの必要性について、最近の New England Journal of Medicine (NEJM) の論説で指摘された統計学的に原則に基づいた方法の 1 つです。 このアプローチでは、データセット内の利用可能な変数の非欠損データの関数として、データが完全にランダム (MCAR) またはランダム (MAR) で欠損していると仮定します。 このプロセスは、SAS の PROC MI を使用して実装します。 20 個の代入データセットを生成し、分析計画に従ってインテントトゥトリート分析を実行し、結果をデータセット全体に保存して、SAS の PROC MIANALYZE を使用して結合できるようにします。 また、無視できない形でデータが欠落している可能性も考慮します。 影響を受けた被験者が多かれ少なかれ追跡できなくなった場合、上記の分析結果の組み合わせによる複数の代入を使用するさまざまな代替シナリオの下で、感度分析でデータをランダムに代入します。

被験者の登録と追跡調査の報告: CONSORT の声明に従って、接触した患者、スクリーニングを受けた患者、不適格な患者、参加を拒否した患者の数を記録します。 私たちは被験者の減少を記録し、すべての有害事象を記録します。 参加者が研究から脱落するたびに、脱落の具体的な理由、参加者が脱落すると誰が判断したか、脱落に介入参加かデータ収集、あるいはその両方が関与したかを文書化します。 含まれるすべての参加者は、CONSORT 図で説明されます。 無作為化後のすべての除外は文書化され、除外の根拠が添付されます。

臨床モニタリング構造/施設モニタリング計画: 研究チームは、主に BWH メインキャンパスと 2 つのフィールドクリニックサイトでの研究実施の監督を担当するメンバーで構成されます。 各クリニックには施設スタッフの監督、すべての研究活動の確実な実施、およびデータ管理を担当する施設 PI がいます。 サイト PI は、サイトの募集、介入の実施、データ収集、促進、管理、BWH への報告を監督します。 各サイトには、他のサイトの研究スタッフと協力して、サイトでのプロジェクトの実質的な方向性に関する運営上の責任を調整するプロジェクトコーディネーターと研究アシスタントも配置されます。 彼らは、サンプルのスクリーニング、採用、保持、スケジュール設定、データ収集、採血、検査、サンプルの取り扱い、医療記録、報告のための効果的な戦略と調整を支援し、研究会やその他の研究活動に参加します。 さらに、Quest Diagnostics 研究所と協力して、研究参加者の採血と検査を計画します。

データの機密性: すべてのデータには一意の識別 (ID) 番号が付けられます。 参加者の名前は、(1) BWH、WSHC、および MWIRD の施錠されたファイルキャビネットおよび PI のオフィスに保管され、現場の PI および調整プロジェクトスタッフのみがアクセスできる参加者の同意書にのみ表示されます。(2)参加者追跡用のマスター リスト。参加者の識別番号を名前、電話番号、住所に関連付け、BWH、WSHC、MWIRD のパスワードで保護された 1 台の暗号化されたコンピューター上の施錠されたオフィスの鍵のかかった部屋に保管されます。 マスター リストのハード コピーは、サイト PI および調整プロジェクト スタッフのみがアクセスできる、施錠されたファイル キャビネットに保管されます。 マスターリストはデータ収集の完了後（つまり、すべての参加者が最後のフォローアップ自己報告調査を完了した後）破棄されます。 したがって、どの調査資料からも回答者の身元を特定することはできません。

研究後のデータの処分: 参加者を特定できる情報を含む生データのハードコピーとソフトコピー、および匿名化されたデータを含むコンピューターファイルは、PI のオフィスの鍵のかかったファイルに保管されます。すべてのリンク ファイルと識別可能な情報は、研究完了後 1 年以内に破棄されます。 参加者のインタビューの音声ファイルは、書き起こしの正確性が確認された後、破棄されます。 匿名化された情報は、最終レポートおよび記事の公開後、適切な期間が経過した後に破棄されます。

データの整合性: データの整合性と機密性を確保するために、いくつかのメカニズムを導入しています。 すべての研究スタッフは、参加者情報の標準化された客観的な収集と記録を促進するための訓練を受けます。 評価は、読みやすさ、一貫性、完全性を考慮して各施設の研究コーディネーターによって編集されます。 すべてのデータは、安全なオフサイト接続を通じてバックアップされる、パスワードで保護されたデータベースに保存されます。 すべての紙ファイルは施錠されたファイル キャビネットに保管され、電子ファイルはパスワードで保護されたファイルに保管されます。 さらに、紙ファイルと電子ファイルは両方とも参加者 ID 番号によってのみ識別されます。 機密保持のポリシーと手順は、すべての新しいスタッフによって確認され、毎年、現在のスタッフによって確認されます。 このプロジェクトに関しては連邦秘密保持証明書が取得されます。