Um estudo prospectivo randomizado de estímulos personalizados para aumentar a vacinação contra a gripe

Em média, 8% da população dos EUA fica doente com gripe em cada temporada de gripe. Desde 2010, a carga anual de doenças causadas pela gripe nos EUA incluiu 9-41 milhões de doenças, 140.000-710.000 hospitalizações e 12.000-52.000 mortes. O CDC recomenda a vacinação contra a gripe a todas as pessoas com 6 meses ou mais, com raras exceções; quase qualquer pessoa pode se beneficiar da vacina, que pode reduzir doenças, faltas ao trabalho, hospitalizações e mortes.

Esforços bem-sucedidos para vacinar os pacientes contra a gripe incluíram lembretes por mensagens de texto programados para preceder as próximas consultas elegíveis para a vacina contra a gripe em até 3 dias. Por exemplo, o megaestudo sobre vacina contra a gripe financiado pela Roybal e realizado com pacientes da Penn Medicine e Geisinger (Milkman et al. 2021, Patel et al., 2023) avaliou a eficácia de vários tipos de mensagens no aumento da vacinação, em relação às comunicações padrão dos respectivos sistemas de saúde; ocorreu um aumento absoluto médio de 2,1 pontos percentuais (ou aumento relativo de 5%) nas vacinas contra a gripe devido às mensagens. Da mesma forma, a análise de acompanhamento do megaestudo usando aprendizado de máquina revelou que as intervenções diferiam em eficácia relativa entre grupos de pacientes em função de covariáveis ​​sobrepostas (por exemplo, idade, sexo, tipo de seguro e comorbidades). Esta análise descobriu que os estímulos direcionados de forma ideal aos subgrupos que responderam mais fortemente aos estímulos no megaestudo teriam resultado em até três vezes os aumentos na vacinação observados quando os pacientes eram simplesmente atribuídos aleatoriamente às mensagens.

O presente estudo tem como objetivo testar prospectivamente a eficácia de um nudge baseado em mensagem voltado para o paciente que é previsto por este algoritmo retrospectivo de aprendizado de máquina como sendo mais eficaz para eles (Nudge Personalizado) em relação ao Controle Passivo (sem mensagens), Controle Ativo ( mensagem de lembrete simples) e Best Nudge (mensagem de melhor desempenho do megaestudo de 2020). Os pacientes serão randomizados para um desses quatro braços.

Das 19 mensagens originais do megaestudo, 12 poderão ser realizadas na Geisinger em 2024; os outros 7 já não são relevantes (por exemplo, aqueles que se referem a uma pandemia de COVID-19 em curso) ou não podem ser realizados devido a uma limitação técnica (por exemplo, a Geisinger não consegue enviar imagens, pelo que os toques com imagens estão excluídos). Uma árvore de atribuição de tratamento baseada no algoritmo descrito acima será aplicada a este subconjunto de estímulos para gerar regras para atribuir pacientes a mensagens personalizadas com base em covariáveis ​​observadas.

Os últimos pacientes serão cadastrados no dia 28 de dezembro para consultas agendadas no dia 31 de dezembro. Espera-se que pelo menos 90.000 pacientes sejam inscritos.