マルチ微量栄養素サプリメント（MMS）のデジタル技術を用いたアドヒアランス向上に関する研究 (SMART-MMS)

この研究は、ロンボク島で実施される入れ子型（二段階）クラスターランダム化比較試験であり、妊婦のマルチ微量栄養素サプリメント（MMS）へのアドヒアランス改善戦略と、カルシウム補給をMMSプログラムに統合することの実現可能性を、通常の保健システム内で評価するようにデザインされています。

研究の第一段階は、プスケスマス（一次医療センター）レベルでのクラスターランダム化試験です。プスケスマスは4つの介入群にランダム化され、MMSの異なる提供方法、特にデジタルと非デジタルの戦略および包装形態の組み合わせを比較し、その効果を評価します。デジタル介入には、アドヒアランスを促進するためのモバイルツール（WhatsAppリマインダー、チャットボット支援教育、コールセンターサポート、ゲーム化された警告システム等）が含まれます。人工知能に基づくアプローチ（アドヒアランスモニタリングと予測モデルを含む）も探求されます。非デジタル群は、標準的な産前・産後ケアサービス（日常的な保健促進活動と印刷物教育資料等）を受けます。

第二段階では、選択されたプスケスマス内のポスヤンドゥ（地域保健ポスト）レベルでクラスターランダム化試験を行います。ここでは、MMS単独と比較したカルシウム補給の追加を評価します。追加の妊婦は、主要なMMSコホートの外部から登録され、研究群全体に分配されます。この構成要素は、既存の保健システム内でMMSとカルシウムを同時投与することの実現可能性、受容性、および運用上の考慮事項を評価することを目的としています。

両方の研究構成要素の実施を支援するために、いくつかの運用システムとデジタルシステムが適用されます。各サプリメントパッケージには固有のQRコードがラベル付けされ、KoboToolboxを通じてサプリメントの配布と消費のリアルタイム追跡が可能になります。地域保健推進員が自動スケジューリング、タスク管理、フィールド活動の最適化を支援するためのダイナミックワーカーサポート（DWS）システムが導入されます。

サンプルサイズと統計的考察

サンプルサイズは、MMSアドヒアランスの主要結果に基づいて計算され、プスケスマスレベルとポスヤンドゥレベルの両方でのクラスター効果を考慮しています。ステージ1では、約10,012人の妊婦が60のプスケスマスクラスターから登録されます。ステージ2では、カルシウム同時補給を評価するために、約900人の追加参加者が募集されます。サンプルサイズは、研究群間の意味のある差を検出するのに十分な統計的検出力を確保するように設計されています。

データの整合性、正確性、一貫性をすべての研究サイトで確保するために、包括的な品質保証枠組みが実施されます。電子データ収集システム（KoboToolbox）には、範囲チェック、一貫性チェック、関連変数間の論理的制約などの組み込み検証ルールが組み込まれます。さらに、データ検証は二重データ入力プロセスによって強化されます。選択された記録は2人のデータ入力担当者によって独立して入力され、不一致は所定の検証手順によって特定され解決されます。

定期的な中央データモニタリングが実施され、データの完全性、適時性、内部一貫性が評価されます。さらに、直接検証によるフィールドスタッフのパフォーマンスを評価するための品質保証（QA）活動が実施されます。これには、QAスタッフによる妊婦への定期的な訪問が含まれ、フィールドワーカーが実施した家庭訪問活動が検証されます。QAはまた、参加者に連絡して受けたサービスを確認し、報告データとの一貫性を保証するためにHealthCommを通じて実施される場合があります。これらの手順は、研究プロトコルの遵守、実施の忠実性の検証、および全体的なデータ品質の維持を目的としています。

標準化されたデータ管理システムが導入され、すべての研究変数、形式、許容値、コーディング構造、データソースを定義する包括的なデータ辞書が含まれます。該当する場合は、一貫性を確保するために標準化されたコーディングアプローチが適用されます。

すべての研究手順は、標準業務手順書（SOP）と詳細なフィールドマニュアルに準拠して実施され、サイト間での標準化された実施を確実にします。フィールドマニュアルは、フィールドスタッフ向けの段階的な運用ガイダンス（参加者のリクルート、インフォームドコンセント手順、家庭訪問プロトコル、サプリメント配布、デジタルシステムの利用、データ収集プロセスを含む）を提供します。

また、データ管理、有害事象報告、フィールドチームとスーパーバイザー間のコミュニケーションワークフローに関する手順の概要も説明します。コミュニティヘルスプロモーターを含むフィールドスタッフは、フィールドマニュアルに基づく体系的なトレーニングと継続的な監督を受け、研究全体で一貫性、正確性、高品質な実施を確保します。

データ収集中のデータ品質チェックは、欠損値を最小限に抑えることを目的としています。分析中は、統計分析計画で指定されている通り、多重代入法や感度分析などの適切な統計手法が適用されます。

すべての解析は、intention-to-treat の原則に従います。主要解析では、クラスターランダム化と潜在的交絡因子を考慮した混合効果回帰モデルを使用して、介入群間のMMSアドヒアランスを評価します。因子計画により、デジタル介入と包装タイプの独立効果と交互作用効果の推定が可能になります。

副次解析では、アドヒアランスに影響する要因、母体および新生児の転帰、カルシウム同時補給の影響を検討します。結果変数の性質に応じて、適切な一般化線形（混合効果）モデルが採用されます。二分岐結果は混合効果ロジスティック回帰モデル、連続結果は線形混合効果モデル、カウントまたは割合データは適切なリンク関数を用いたポアソンまたは二項モデルで分析されます。すべてのモデルは、研究デザインレベルでのクラスタリングを考慮し、関連する共変量を調整します。サブグループ解析と感度解析を実施し、結果の頑健性と一般化可能性を評価します。