인플루엔자 예방접종률 향상을 위한 백신 챗봇

이는 6개월에서 59개월 사이의 어린이를 대상으로 인플루엔자 백신 접종률에 대한 AI 지원 백신 챗봇의 효과를 평가하기 위해 두 가지 부문으로 구성된 클러스터 무작위 시험(CRT)입니다. 참가자는 이 시험에 참여하도록 초대받을 때 정기적으로 1차 진료 클리닉을 방문하며, 진료일을 클러스터로 사용하여 클러스터 무작위 배정을 사용하여 중재 그룹과 대조 그룹에 진료일을 할당합니다.

표본 크기는 1차 결과인 어린이의 인플루엔자 예방접종률과 중재 후 대조군과 중재군 간의 예방접종률 차이를 비교하는 주요 분석 방법을 기반으로 계산됩니다. 연구 현장의 예방접종 데이터에 따르면 지난 독감 시즌에 6~59개월 어린이의 인플루엔자 백신 접종률은 약 20%였습니다. 중국에서는 인플루엔자 예방접종이 9월부터 시작돼 이번 임상시험이 시작되기 두 달 전부터 가능했다. 따라서 우리는 이 시험 기간 동안 개입 없이 기본 예방접종률을 10%로 가정하고, 챗봇 개입을 통해 이 비율을 최소 16%로 6%포인트 높일 수 있다고 가정합니다. 우리는 일상적인 방문 데이터를 기반으로 클리닉당 하루에 15명의 어린이로 구성된 클러스터 크기를 가정합니다. 0.06의 그룹 비율 간의 차이를 탐지하는 80% 검정력을 가지려면 클러스터 내 상관 계수가 0.005이고 유의 수준이 0.05인 양측 테스트를 가정할 때 팔당 35개의 클러스터와 525명의 참가자가 필요합니다. 후속 조치에 대한 손실이 10% 이상이라고 가정하면 표본 크기는 각 부문당 참가자 600명, 총 1,200명입니다.

다단계 샘플링이 활용됩니다. 첫째, 중국의 다양한 경제 발전 수준을 대표하는 3개의 대표 지역(도시 지구, 교외 지구, 농촌 현)을 선택합니다. 각 지역에는 지리적 위치, 경제 발전, 환자 수를 기준으로 4개의 진료소가 선정됩니다. 각 진료소에서 이 시험을 수행하기 위해 근무일 기준 6~8일이 선택되어 총 12개 진료소에서 72~96일의 진료일(클러스터)이 소요됩니다. 지정된 진료일에는 어린이와 부모가 정기적으로 1차 진료 클리닉을 방문합니다. 선택된 진료일에 참석하는 모든 적격 아동은 의료진에 의해 참여하도록 초대되며, 이들의 부모 중 한 명이 이 임상시험에 포함됩니다.

계층화된 클러스터 무작위 그룹화가 사용됩니다. 모든 진료일은 1:1 비율로 중재군 또는 대조군에 무작위로 할당되고 지역 및 진료소별로 계층화되어 각 군당 36~48일의 진료일이 발생합니다. 각 지역에서 약 400명의 참가자(개입군 200명, 대조군 200명)가 이 시험에 참여할 것으로 예상되며 총 표본 크기는 1,200명으로 표본 크기 요구 사항을 충족합니다.

개입 그룹은 1개월 반 동안 인플루엔자 백신 챗봇과 소통하고, 통제 그룹은 추가 개입 없이 현지 상황에 따른 표준 치료를 받게 된다. 방문 당일 중재 그룹은 WeChat 또는 모든 웹 브라우저를 통해 온라인으로 인플루엔자 백신 챗봇을 사용하도록 초대되며, 인플루엔자 백신과 관련된 질문을 하고 즉시 챗봇으로부터 검증된 답변을 얻을 수 있습니다. 직원이 현장에 상주해 개입 그룹을 위한 백신 챗봇 사용을 도와줄 예정이다. 그런 다음 1.5개월의 개입 동안 개입 그룹의 참가자는 편리한 시간에 챗봇을 사용할 수 있다는 알림을 받게 되며, 코디네이터는 10일마다 챗봇 링크를 보내 사용하도록 상기시킵니다. 반대로, 통제 그룹은 평가판 기간 동안 추가 개입 없이 챗봇을 사용하지 않지만 평가판이 종료된 후에는 액세스 권한을 얻게 됩니다.

1.5개월 간의 개입이 끝나면 개입 그룹과 통제 그룹의 모든 참가자가 질문 설문 조사를 완료하도록 초대됩니다. 개입이 시작된 지 3개월 후, 어린이와 부모의 인플루엔자 예방접종 상태가 지역 CDC의 예방접종 등록 시스템에서 수집됩니다.

중재군과 대조군 간의 결과 차이는 정규 분포 연속 변수에 대한 t-검정 및/또는 분산 분석(ANOVA)을 사용하여 평가되며, 범주형 변수에는 카이제곱 또는 피셔의 정확 검정이 사용됩니다. 연속형 변수가 정규 분포를 충족하지 않는 경우 Wilcoxon 순위 합계 테스트가 사용됩니다. 다변량 회귀 모델을 사용하여 1차 및 2차 결과에 대한 챗봇 개입의 효과를 평가하고 잠재적 혼란 요인을 조정합니다. 개입 그룹의 참가자는 챗봇 사용 빈도와 기간이 다양하다는 점을 고려하여 개입 강도에 따른 개입 효과를 평가하기 위해 용량-반응 관계를 사용합니다.