Исследование использования множественных добавок микронутриентов (MMS) для повышения приверженности с помощью цифровых технологий (SMART-MMS)

Это исследование представляет собой вложенное (двухэтапное) кластерное рандомизированное контролируемое исследование, проводимое на острове Ломбок, направленное на оценку стратегий повышения приверженности приему многочисленных микронутриентных добавок (ММНД) среди беременных женщин, а также на оценку возможности включения добавок кальция в программу ММНД в рамках рутинной системы здравоохранения.

Первый этап исследования включает кластерное рандомизированное исследование на уровне пусскемас (первичных центров здравоохранения).
Пусскемас рандомизированы в четыре группы вмешательства для оценки эффективности различных подходов к доставке ММНД, в частности сравнения комбинаций цифровых и нецифровых стратегий, а также форматов упаковки.
Цифровое вмешательство включает мобильные инструменты, такие как напоминания в WhatsApp, обучение с помощью чат-ботов, поддержка колл-центра и геймифицированная система оповещений для стимулирования приверженности.
Также будут изучены подходы на основе искусственного интеллекта, включая мониторинг приверженности и модели прогнозирования.
Нецифровая группа получает стандартные услуги дородового и послеродового ухода, включая рутинное санитарное просвещение и печатные образовательные материалы.

Второй этап включает кластерное рандомизированное исследование на уровне posyandu (общинных медпунктов) в рамках выбранных пусскемас.
На этом этапе оценивается добавление кальциевых добавок к ММНД по сравнению с только ММНД.
Дополнительные беременные женщины будут включены вне основной когорты ММНД и распределены по группам исследования.
Этот компонент направлен на оценку осуществимости, приемлемости и операционных соображений совместного введения кальция с ММНД в рамках существующей системы здравоохранения.

Для поддержки реализации обоих компонентов исследования будут применяться несколько операционных и цифровых систем.
Каждая упаковка добавок будет маркирована уникальным QR-кодом для отслеживания распределения и потребления добавок в реальном времени через KoboToolbox.
Будет внедрена система динамической поддержки работников (DWS) для помощи общественным медицинским работникам в автоматическом планировании, управлении задачами и оптимизации полевой деятельности.

Размер выборки и статистические соображения

Размер выборки был рассчитан на основе первичного исхода – приверженности ММНД, с учетом эффектов кластеризации на уровне пусскемас и posyandu.
Приблизительно 10 012 беременных женщин будут включены в 1 этап в 60 кластеров пусскемас.
На 2 этапе будут привлечены около 900 дополнительных участников для оценки совместного приема кальция.
Размер выборки рассчитан на обеспечение достаточной статистической мощности для выявления значимых различий между группами исследования.

Будет внедрена комплексная структура обеспечения качества для обеспечения целостности, точности и согласованности данных на всех исследуемых площадках.
Электронные системы сбора данных (KoboToolbox) будут включать встроенные правила проверки, включая проверки диапазонов, проверки согласованности и логические ограничения между связанными переменными.
Кроме того, проверка данных будет усилена через процесс двойного ввода данных, при котором выбранные записи вводятся независимо двумя сотрудниками, и расхождения выявляются и устраняются через предусмотренные процедуры верификации.

Будет проводиться регулярный централизованный мониторинг данных для оценки полноты, своевременности и внутренней согласованности.
Кроме того, будут реализованы мероприятия по обеспечению качества (QA) для оценки работы полевого персонала через прямую верификацию.
Это включает периодические визиты сотрудников QA к беременным женщинам для подтверждения домашних визитов, проведенных полевыми работниками.
QA также может проводиться через HealthComm путем контакта с участниками для подтверждения полученных услуг и обеспечения соответствия зарегистрированным данным.
Эти процедуры направлены на обеспечение соблюдения протоколов исследования, контроль точности реализации и поддержание общего качества данных.

Будет внедрена стандартизированная система управления данными, включающая всеобъемлющий словарь данных, определяющий все переменные исследования, форматы, допустимые значения, структуры кодирования и источники данных.
Там, где применимо, будут применяться стандартизированные подходы к кодированию для обеспечения согласованности.

Все процедуры исследования будут руководствоваться стандартными операционными процедурами (СОП) и подробным полевым руководством для обеспечения стандартизированной реализации на всех площадках.
Полевое руководство содержит пошаговые операционные инструкции для полевого персонала, включая привлечение участников, процедуры информированного согласия, протоколы домашних визитов, распределение добавок, использование цифровых систем и процессы сбора данных.

В нем также описаны процедуры управления данными, сообщения о нежелательных явлениях и потоки связи между полевыми группами и руководителями.
Полевой персонал, включая общественных медицинских работников, получит структурированное обучение и постоянный надзор на основе полевого руководства для обеспечения последовательной, точной и высококачественной реализации на протяжении всего исследования.

Проверки качества данных во время сбора будут направлены на минимизацию пропусков.
При анализе будут применяться соответствующие статистические методы, такие как множественное вменение или анализ чувствительности, в соответствии с планом статистического анализа.

Все анализы будут следовать принципу намерения лечить.
Первичный анализ будет оценивать приверженность ММНД в группах вмешательства с использованием моделей регрессии со смешанными эффектами для учета кластерной рандомизации и потенциальных конфаундеров.
Факторный дизайн позволяет оценить независимые и взаимные эффекты цифрового вмешательства и типа упаковки.

Вторичные анализы будут изучать факторы, влияющие на приверженность, материнские и неонатальные исходы, а также влияние совместного приема кальция.
В зависимости от характера переменных исходов будут применяться соответствующие обобщенные линейные модели (со смешанными эффектами).
Бинарные исходы будут анализироваться с помощью моделей логистической регрессии со смешанными эффектами, непрерывные – с помощью линейных моделей со смешанными эффектами, а исходы в виде счетов или пропорций – с помощью моделей на основе распределения Пуассона или биномиального распределения с соответствующими функциями связи.
Все модели будут учитывать кластеризацию на уровне дизайна исследования и корректировать соответствующие ковариаты.
Будут проведены подгрупповые анализы и анализы чувствительности для оценки робастности и обобщаемости результатов.