インフルエンザワクチン接種を増やすためのパーソナライズされたナッジの前向きランダム化試験

平均すると、インフルエンザの季節ごとに米国人口の 8% が​​インフルエンザに罹患します。 2010年以来、米国におけるインフルエンザによる年間疾病負荷には、900万人から4100万人が罹患し、14万人から71万人が入院し、1万2000人から5万2000人が死亡している。 CDCは、まれな例外を除いて、生後6か月以上のすべての人にインフルエンザワクチン接種を推奨しています。ほぼ誰でもワクチンの恩恵を受けることができ、病気、欠勤、入院、死亡を減らすことができます。

患者にインフルエンザの予防接種を受けさせるための取り組みとしては、今後のインフルエンザ予防接種の対象となる予約の最大 3 日前にテキスト メッセージでリマインダーを通知する取り組みが成功しています。 例えば、ロイバルが資金提供してペン・メディシンとガイジンガーの患者を対象に実施されたインフルエンザ予防接種メガスタディ（ミルクマンら、2021年、パテルら、2023年）では、ワクチン接種増加における多数の種類のメッセージの有効性を、それぞれの医療機関による標準的なコミュニケーションと比較して評価した。医療システム。このメッセージにより、インフルエンザ予防接種の絶対的な増加は平均 2.1 パーセント ポイント (または相対的な増加は 5%) 発生しました。 同様に、機械学習を使用したメガスタディの追跡分析では、重複する共変量（年齢、性別、保険の種類、併存疾患など）の関数として、患者のグループ間で介入の相対的な有効性が異なることが明らかになりました。 この分析では、大規模研究でそれらのナッジに最も強く反応したサブグループを最適にターゲットにしたナッジは、単純に患者をメッセージにランダムに割り当てた場合に観察されたワクチン接種の最大3倍の増加をもたらしたであろうことが判明した。

本研究は、この遡及的機械学習アルゴリズムによって患者にとって最も効果的であると予測される、患者に面したメッセージベースのナッジ（パーソナライズされたナッジ）の有効性を、パッシブコントロール（メッセージなし）、アクティブコントロール（シンプルなリマインダーメッセージ）、およびベストナッジ（2020 年のメガスタディからの最もパフォーマンスの高いメッセージ）。 患者はこれら 4 つの部門のいずれかにランダムに割り当てられます。

この巨大研究からの 19 のオリジナルメッセージのうち、12 は 2024 年にガイジンガーで実行される可能性があります。残りの7つは、もはや関連性がないか（例：現在進行中の新型コロナウイルス感染症のパンデミックに言及しているもの）、または技術的な制限により実行できない（例：ガイジンガーは写真を送信できないため、写真によるナッジは除外される）のいずれかである。 上で説明したアルゴリズムに基づく治療割り当てツリーがこのナッジのサブセットに適用され、観察された共変量に基づいて患者を個人化されたメッセージに割り当てるためのルールが生成されます。

最後の患者は、12 月 31 日に予定されている予約のために 12 月 28 日に登録されます。 少なくとも90,000人の患者が登録されると予想されている。