Текстовые напоминания о вакцинации против COVID-19

Наш основной исследовательский вопрос заключается в том, можно ли повысить эффективность вакцинации с помощью текстового напоминания, побуждающего подходящих пациентов записаться на прием к вакцинации. Пациенты, получившие право на получение вакцины против COVID-19 в UCLA Health, сначала будут уведомлены о своем праве и им будет предложено записаться на прием к вакцинации по одному из каналов (электронная почта, голосовой вызов или обычная почта) в зависимости от контактной информации. доступны для UCLA Health. Подходящие пациенты также получат напоминание в виде текстового сообщения после первоначального приглашения. Через восемь дней после первого текстового напоминания пациенты, подходящие для нашего исследования, будут рандомизированы в соотношении 1:6 в контрольную группу, которая не получает второе текстовое сообщение, и группу текстовых сообщений, которая получает второе текстовое сообщение.

Наш вторичный исследовательский вопрос касается того, какой тип текстового напоминания более эффективен. Чтобы изучить этот вопрос, мы вложим факторный план 2x3 в плечо текстового сообщения. Первый фактор имеет два уровня и заключается в том, направлено ли текстовое сообщение на личные выгоды пациентов или на социальные выгоды. Второй фактор имеет три уровня и заключается в том, подчеркивает ли текстовое сообщение ранний доступ пациентов к вакцине, подчеркивает ли оно, что вакцина обещает новый старт, или ни то, ни другое.

• В группе Holdout: пациенты не получат второе текстовое сообщение о COVID-вакцине.

• В разделе текстовых сообщений все участники получат текстовое сообщение, в котором им предлагается записаться на прием к вакцинации и которое включает ссылку на веб-сайт назначения.

  • В подгруппе самопомощи участникам напомнят, что вакцина помогает защитить себя от COVID.
  • В подразделе «Просоциальная выгода» участникам напомнят, что вакцина помогает защитить их семью, друзей и сообщество от COVID.
  • В подразделе «Ранний доступ + самовыгода» участникам напомнят, что у них есть ранний доступ к вакцине против COVID-19, и они должны воспользоваться возможностью, чтобы защитить себя от COVID.
  • В подразделе «Ранний доступ + социальная выгода» участникам напомнят, что у них есть ранний доступ к вакцине против COVID-19, и они должны воспользоваться возможностью, чтобы защитить свою семью, друзей и сообщество от COVID.
  • В подразделе «Новый старт + самовыгода» участникам напомнят, что вакцина обещает новый старт, и они должны воспользоваться возможностью, чтобы защитить себя от COVID и наметить новый путь вперед.
  • В подразделе «Ранний доступ + социальная польза» участникам напомнят, что вакцина обещает новый старт, и они должны воспользоваться возможностью, чтобы защитить свою семью, друзей, сообщество от COVID и помочь нашей стране проложить новый путь. вперед.

Пациенты будут участвовать в нашем исследовании по мере поступления, когда они получат право на получение вакцины (и если они соответствуют нашим критериям включения для получения второго текстового сообщения). Те, кто находится в группе текстовых сообщений, получат второе текстовое сообщение в рабочий день, ближайший к 8-му дню после первого текстового сообщения. В частности, если t обозначает дату первого текстового сообщения, то t+8 — это 8-й день после первого текстового сообщения. Если t+8 — суббота, второе текстовое сообщение будет отправлено в пятницу; если t+8 — воскресенье, второе текстовое сообщение будет отправлено в понедельник. Мы будем измерять: а) планируют ли пациенты пройти вакцинацию против COVID-19 для получения первой дозы и б) получают ли пациенты первую дозу вакцины против COVID-19 и когда.

Исследование прекратит назначать пациентов в подгруппу раннего доступа + самопомощи ИЛИ в подгруппу раннего доступа + социальной выгоды, когда UCLA Health откроет приемы для всех, независимо от приоритетного статуса, связанного с возрастом, состоянием здоровья или профессией. Это будет сделано, потому что на данный момент концепция раннего доступа, вероятно, больше не заслуживает доверия. В этот момент мы рандомизируем будущих пациентов, подходящих для нашего исследования, в соотношении 1:4 в контрольную группу с задержкой и группу текстовых сообщений, которая получает второе текстовое сообщение. Внутри группы текстовых сообщений мы вложим факторный план 2x2, где двумя факторами будут: а) будет ли текстовое сообщение сосредоточено на личной пользе пациентов или социальной пользе и б) будет ли текстовое сообщение подчеркивать, что вакцина обещает новый старт.

Анализ:

Для основного анализа мы будем запускать обычные регрессии наименьших квадратов (OLS) с надежными стандартными ошибками для прогнозирования вышеупомянутых переменных результата, за исключением того, что мы будем использовать модель пропорциональных рисков Кокса с административной цензурой для прогнозирования времени получения первой вакцины против COVID-19. . Уровень значимости будет 0,05. Наша основная гипотеза заключается в том, что группа текстовых сообщений значительно лучше, чем группа отказа, поэтому наш первичный анализ будет сравнивать шесть подгрупп текстовых сообщений в целом с группой отказа.

Наш вторичный анализ будет исследовать, являются ли (1) три подгруппы, подчеркивающие выгоды для себя, (2) три подгруппы, подчеркивающие просоциальные выгоды, (3) две подгруппы, подчеркивающие ранний доступ, и (4) две подгруппы. -руки, подчеркивающие новый старт, лучше, чем удерживающая рука.

Кроме того, мы проверим (1) эффект выделения просоциальных выгод (по сравнению с выгоды для себя), (2) эффект выделения раннего доступа, (3) эффект выделения обещания нового старта, (4) будет ли комбинация раннего доступа и просоциальных преимуществ превосходить только ранний доступ или только просоциальные преимущества , и (5) будет ли комбинация нового старта и просоциальных выгод лучше, чем только новый старт или только просоциальные выгоды.

Наши регрессии будут включать следующие контрольные переменные:

• Возраст участника
• Показатели для расы / этнической принадлежности участников (черный, неиспаноязычный, латиноамериканец, азиатский, неиспаноязычный, белый, неиспаноязычный, другой / смешанный, неизвестно; белый, неиспаноязычный, опущен)
• Является ли предпочтительным языком пациента испанский (что влияет на язык текста)
• Показатели для пола участника (мужской, женский, другой/неизвестно)
• Оценка индекса социальной уязвимости
• Модель факторов риска COVID19
• Показатели для групп пациентов (пациенты будут иметь право на получение исходных сообщений группами)

В качестве проверки надежности мы повторно запустим анализ как логит-регрессию (вместо регрессии МНК) для бинарных переменных результата.

Мы рассмотрим следующих модераторов:

• Является ли пациент женщиной или мужчиной
• Является ли пациент черным, белым, латиноамериканцем или другим
• Является ли предпочтительным языком пациента испанский
• Возраст пациента 65+ (включая 65) или младше 65 лет.
• Оценка индекса социальной уязвимости пациента
• Оценка риска COVID пациента
• Оценка популяционного риска пациента
• Состоят ли пациенты в браке (что указывает на то, живут ли они вместе с членами семьи)
• Независимо от того, получил ли пациент прививку от гриппа в сезоне 2019–2020 гг. или в сезоне гриппа 2020–2021 гг. до получения нашего текстового сообщения в соответствии с медицинской картой пациента.
• День недели, когда текстовое сообщение отправляется пациенту. Мы будем сравнивать каждый день недели.
• Насколько сильно соседство участника в пользу республиканца (по сравнению с Демократическая) партия, если UCLA Health в конечном итоге согласится предоставить обезличенный адрес (например, почтовый индекс)
• Рука, которой были назначены пациенты для первого текстового сообщения (см. нашу предварительную регистрацию для РКИ, связанного с первым текстовым сообщением, по адресу NCT04800965)
• Количество дней между датой, когда первая группа пациентов получила первоначальное приглашение пройти вакцинацию от COVID в UCLA Health, и датой, когда данный пациент получил первоначальное приглашение.
• Количество пациентов, которые получили первоначальное приглашение пройти вакцинацию от COVID в UCLA Health до того, как данный пациент получил первоначальное приглашение.

План раннего и последующего анализа

Чтобы как можно скорее проинформировать политику, мы планируем сначала оценить последствия наших вмешательств на ранней стадии охвата вакцинацией в UCLA Health. Для этого мы планируем сначала проанализировать данные с начала этого РКИ до конца февраля. Учитывая, что мы используем 6-дневное временное окно для нашей основной зависимой переменной, мы изучим данные пациентов, которые были рандомизированы либо в группу удержания, либо в группу текстовых сообщений в этом РКИ до или 23 февраля 2021 года. Для этой популяции мы проверим:

1. значительно ли лучше рука с текстовым сообщением, чем рука с задержкой;
2. являются ли три подгруппы, подчеркивающие выгоду для себя, три подгруппы, подчеркивающие просоциальные преимущества, две подгруппы, подчеркивающие ранний доступ, и две подгруппы, подчеркивающие новый старт, лучше, чем удерживающая рука.
3. мы будем сообщать необработанные данные для каждой подгруппы без проведения проверки гипотез по условиям, которые не зарегистрированы предварительно в (1)-(4).

В наш ранний анализ мы включим доступные нам элементы управления (возможно, что у нас нет всех элементов управления, описанных выше, на момент раннего отчета).

Однако, если к 23 февраля мы не достигнем 40 000 (что дает нам 80 % мощности для обнаружения разницы в 2 п. сообщать только о предполагаемых эффектах лечения и 95% доверительных интервалах, но мы не будем проводить проверку гипотез.

После того, как все пациенты UCLA будут приглашены (или если план распределения вакцин изменится и UCLA Health в какой-то момент перестанет рассылать текстовые сообщения пациентам), мы проведем следующие дополнительные анализы:

• Если дополнительные данные, собранные после этого, превысят 40 КБ (что дает нам 80% мощности для обнаружения разницы в 2 п.п. между плечом удержания и плечом текстового сообщения), тогда мы проанализируем основной эффект отправки текстового сообщения (по сравнению с обратным). задержка) и сообщите необработанные данные для каждой подгруппы (чтобы увидеть, качественно ли модели сопоставимы с теми, что были в ранних данных).
• Если мы не достигнем размера выборки для раннего анализа, то мы будем использовать все данные (включая ранние данные и последующие данные) для анализа вышеупомянутых вопросов для ранних данных.
• Мы будем использовать полную выборку (включая ранние данные и последующие данные) для анализа (1) эффекта выделения просоциальных выгод (по сравнению с выгоды для себя), (2) эффект выделения раннего доступа, (3) эффект выделения обещания нового старта, (4) будет ли комбинация раннего доступа и просоциальных преимуществ превосходить только ранний доступ или только просоциальные преимущества и (5) будет ли комбинация нового начала и просоциальных преимуществ лучше, чем только новое начало или только просоциальные преимущества, и (6) вышеупомянутые гетерогенные эффекты лечения.