시민 맞춤형 추천을 통한 코로나19 관리 최적화 (VIGIE-COVID)

COVID-19 대유행은 퀘벡을 포함하여 전 세계에서 격렬해지고 있습니다. 2020년 5월 22일 현재 퀘벡에서 46,141건 이상의 사례가 확인되었으며 3,865건의 사망이 발생했습니다. 바이러스는 이기종 임상 증상을 유발합니다. 사람들은 무증상이거나 경증에서 중등도의 증상(기침, 열, 근육통) 또는 입원 및 중환자실로 이송이 필요한 심각한 형태일 수 있습니다. 소수의 사람들에게는 사망에 이를 수 있습니다. 2020년 3월 13일 퀘벡에서 공중 보건국(Public Health Department, PHD)이 제안한 조치를 시행할 수 있도록 보건 비상 상태가 선포되었습니다. COVID-19의 예방 및 관리를 최적화하기 위해 다양한 유형의 권장 사항(일반, 대상, 개인 및 맞춤형)을 사용할 수 있습니다. 일반적인 개입은 전체 인구를 대상으로 합니다(예: 손 씻기, 2미터 거리 유지). 표적 개입은 취약한 인구(예: 당뇨병 환자, 노인 등)를 대상으로 합니다. 개인화 개입은 반드시 그 사람에게 적용되지 않고 그 사람에게 특별히 전달됩니다(예: 머리글에 쓰여진 개인의 이름으로 개인에게 보내는 일반 편지). 적절한 개입은 개인의 현실(예: 의료, 환경)을 고려합니다. 맞춤형 개입에는 정보의 동적 분석 및 평가 능력이 필요하지만 일반적으로 행동 변화에 더 효과적입니다(3). 이 평가를 통해 관련 정보를 정렬할 수도 있습니다. 실제로 전염병이 유행하는 동안 시민은 모순된 정보를 인식하거나 다른 매체의 정보로 과부하될 수 있습니다. 맞춤형 평가를 통해 시민들은 현실에서 더 명확한 메시지를 가질 수 있습니다. 위에서 언급한 것처럼 COVID-19의 경우 증상 발현의 이질성은 개인마다 다른 현실을 의미합니다. 잠재적으로 많은 비율의 사례에서 사람들은 무증상이거나 경증에서 중등도의 독감 유사 증상을 보일 수 있습니다. 따라서 많은 감염된 사람들은 건강 네트워크에서 상담하지 않습니다. 검사를 받은 사람보다 감염된 사람이 10배 더 많은 것으로 추정됩니다. 감염된 사람들의 진단을 확립하는 것은 PHD에서 일관된 역학 감시를 보장하는 핵심 요소입니다. 해제를 모니터링하고 2차 파동을 예측하는 지표입니다. 따라서 COVID-19 감염은 보고 대상 질병입니다. 또한 증상이 낮은 개인의 질병을 진단하면 전염 위험과 접촉자의 위험을 인식하여 PHD의 권장 사항에 따라 행동을 조정할 수 있습니다. 또한 COVID-19에 걸린 일부 취약한 사람들에게는 의료 모니터링이 중요합니다. 사실, 70세 이상 및/또는 특정 만성 질환(예: 고혈압, 죽상경화성 심장 질환, 비만 및 당뇨병)을 앓고 있는 사람들은 심각한 형태의 질병이 발생할 위험이 더 큽니다. 네트워크가 중단된 이 기간 동안 시민들은 의사와 상담하는 경향이 적은 것 같습니다. COVID-19 감염 여부와 관계없이 이러한 사람들을 위한 예방 권장 사항은 의료 서비스를 제공하기 위해 절대적으로 맞춤화되어야 합니다. 보다 엄격한 예방 봉쇄 조치는 건강한 생활 습관의 변화로 인해 이 인구의 기능적 능력 또는 동반 질환의 위험에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 습관(예: 신체 활동, 건강한 식습관, 수면)에 대한 상황에 맞는 권장 사항을 제공하면 이러한 부정적인 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

인구의 건강과 안전을 개선하기 위해 조사관은 시민, 환자 파트너, 임상의, 회사, 관리자, 의사 결정자 및 PHD 대표와 함께 적절한 권장 사항을 생성하기 위해 시민 포털을 공동 개발할 것을 제안합니다. COVID-19 상태(양성 또는 음성), 합병증 위험(증상 및 병력의 심각도), 오염 위험(질병의 환경적 유병률) 및 감금과 관련된 위험과 관련됩니다. 이 포털은 레벨 2 문해력에 맞게 조정되고 사용성 테스트를 통해 검증됩니다. 시민이 직접 관리하는 설문지에서 이 도구는 COVID-19와 관련된 증상을 동적으로 모니터링하고 PHD와 협력하여 의료 시스템 네트워크에서 상담하지 않는 사람들을 식별하여 상황의 역학적 초상화를 개선하고 가정의와의 격차.

목표: 1) COVID-19 대유행 기간 동안 예방 및 감지 모두에서 적절한 권장 사항을 최적화할 수 있도록 PHD, 시민, 환자 및 의료 전문가 간의 효율적인 협력 시스템의 타당성을 평가합니다. 2) 각 시민의 의료 및 환경 현실에 맞는 COVID-19 관련 예방 행동에 대한 권장 사항을 생성합니다. 3) 맞춤형 추천을 받은 사용자와 일반 추천을 받은 사용자 중 추천에 순응하는 사용자의 비율을 비교합니다. 4) 코로나19 관련 증상을 포함한 사회인구학적, 심리사회적, 생리학적 데이터와 격리 주변 조치부터 자가 평가 도구 사용까지의 데이터를 수집하여 개인의 건강 상태 추이를 실시간으로 관찰한다.

방법론:

사양: 이것은 맞춤형 권장 사항이 일반 권장 사항과 비교되는 중첩 및 무작위 이중 맹검 실험 설계를 포함하는 코호트의 임상 중재 연구입니다. 모집단 및 샘플: 퀘벡 시티 지역에 거주하는 18세 이상의 사람들은 1407명의 참가자 코호트에 접근할 수 있는 광고 전략 및 다양한 협력에 따라 모집됩니다(2020년 5월 22일 현재).

프로그래밍: 이 프로젝트는 세 부분으로 설계됩니다. 첫 번째 구성 요소는 현재 건강 상태(만성 질환, COVID-19 상태, 증상), 지리적 위치(우편 코드 또는 전파 영역) 및 심리 사회적 상황. 두 번째 부분은 첫 번째 부분의 정보를 사용하고 이를 의사 결정 알고리즘을 사용하여 분석하여 각 사람의 현실에 맞는 권장 사항을 제안하고 팬데믹의 진행과 사람의 건강 상태에 따라 동적으로 업데이트됩니다. 시술 3주 후에 측정이 이루어집니다.

통계 분석 계획: 이 분석 계획은 VITAM 연구 센터의 생물 통계학자 및 역학자와 협력하여 개발되었습니다. 개입 그룹과 통제 그룹이 있는 1:1 무작위 시험의 맥락에서 연구자들은 통계적 유의성 임계값이 5%인 개인의 수를 계산했습니다. DiMatteo 등에 따르면 일반 인구의 50%에서 75%가 의학적 권장 사항을 준수합니다. 따라서 보수적으로 하기 위해 연구자들은 통제 그룹의 구성원 비율을 50%로 가정했습니다(일반 권장 사항). 작업 가설은 적응된 권장 사항을 받는 개인이 통제 그룹의 사람들보다 권장 사항을 더 많이 준수할 것이라는 것입니다. 위 공식에 따라 각 그룹에 필요한 최소 인원은 효과 크기(검출할 수 있는 최소 차이)에 따라 달라집니다. 권장 사항을 준수하는 개인의 비율에서 10%(있는 경우)의 최소 그룹 간 효과 차이를 감지하려면 그룹당 514명의 개인이 필요합니다. 샘플을 설명하기 위해 기술 분석이 수행됩니다. 연속 양적 변수의 경우 중심 경향 측정값을 얻고 범주형 변수의 경우 절대 및 상대 빈도를 보고합니다. 중재 그룹별 권장 사항 준수율과 COVID19 상태 및 보고 대상 질병의 유병률이 계산됩니다. 그런 다음 조사관은 프로필 열거를 통해 시간 분석을 진행합니다. 권장 사항이 변경될 때마다 각 시간 간격의 시작이 표시됩니다. 이러한 분석의 탐색적 특성을 고려할 때 주요 결과는 이분법화됩니다(권장 사항을 따르는 참가자와 다른 참가자). 시간 간격으로 비율의 차이를 계산한 다음 Cochrane-Armitage 테스트를 수행하여 각 개입 그룹의 권장 사항 준수 시간 추세를 테스트합니다. 모든 통계 분석은 SAS 소프트웨어 버전 9.4를 사용하여 수행됩니다.

모집: 지난 2년 동안 환자와 함께 개발된 기존 포털이 프로젝트(PULSAR)의 목적에 맞게 조정될 것입니다. 이미 존재하는 공중 보건 프로젝트인 MAVIPAN 프로젝트와의 협력을 통해 다른 프로젝트를 위해 이미 연락하기로 동의한 참가자를 모집할 수 있습니다. MAVIPAN 설문지에는 이미 여러 사회 인구학적 정보와 참가자의 신체적, 심리적 건강에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 다른 질문은 기존 도구(COVID-19에 대한 임상 진단 기준, MADO, INSPQ의 전자 설문지, iCARE 설문지)에서 채택됩니다. 모든 데이터는 지속 가능한 건강에 대한 연구 및 개입을 위한 협업 플랫폼인 PULSAR에서 호스팅되어 데이터 보안을 보장합니다. PHD와의 파트너십을 통해 국내 및 국제 표준에 따라 수집 도구를 조화시켜 데이터 수집 및 분석을 용이하게 할 수 있습니다.

타임라인: 플랫폼은 2020년 11월에 출시될 예정입니다. 프로젝트 맥락에서 채용 및 데이터 수집은 2021년 4월까지 진행됩니다.

예상 결과 및 영향:

일차: iCARE 연구에 기반한 PHD 권장 사항 준수율 향상. 출구 및 접촉 횟수 측정(예: 취약한 사람 외출(그들에게 위험) 또는 COVID-19 양성 사람 외출(다른 사람들에게 위험), 의사에게 가기 대 집에 머물기, 스스로 식료품 쇼핑하기 대 배달, 출근 또는 집에 ​​머물기, 스포츠 외출(달리기, 걷기).

2차: 1. COVID-19 상태(신규 사례 진단), 모집단에서 수집된 개선된 데이터(공중 보건); 진료 부담 감소(자가진단) 2. 환자 건강 상태: PULSAR 플랫폼에 이미 통합된 자가 보고 건강 설문지로 평가(만성 질환, 인구 사회 데이터, 수면, 생활 습관, 삶의 질, 생리 데이터) ; 감금 및 사회적 거리두기와 관련된 부정적인 영향(예: 기능적 능력 상실, 건강한 라이프스타일에 부정적인 영향); 취약 계층에 대한 권장 사항과 관련이 있습니다. 맞춤형 추천을 통해 시민들은 자신의 건강 상태와 환경에 대한 정확한 정보를 받아 조치를 더 잘 이해하고 더 밀접하게 준수할 수 있습니다. 격리 기간 동안 위험한 행동을 줄이면 COVID-19의 전파 및 확산을 줄일 수 있습니다. 이 데이터는 최일선 임상의가 환자의 의학적 상태에 맞는 권장 사항을 제공함으로써 COVID-19 관리를 최적화하는 데 유용할 것입니다. PHD는 COVID-19와 관련된 증상의 유병률에 대한 보다 현실적인 초상화의 이점을 얻고 리소스 사용을 최적화합니다. 또한 이 데이터를 통해 취약한 인구에 대한 감금과 관련된 위험을 줄이는 것과 관련된 권장 사항을 만들 수 있습니다. Vigie-COVID 포털은 팬데믹 이후에도 전염병을 모니터링하기 위해 유지되지만 만성 질환이 있는 취약한 인구를 모니터링하는 데에도 사용할 수 있습니다. 시민, PHD 및 건강 전문가를 통합하는 링크는 건강 네트워크에 대한 부가 가치를 고려할 때 지속될 것입니다.