在线同伴对宫内节育器行为和态度的影响

学习规划：

宾夕法尼亚大学的研究人员将进行一项随机对照试验，以检验使用宫内避孕 (IUC) 作为节育方法的女性的社会暴露与从未使用 IUC 的女性对 IUC 态度和行为的改变之间是否存在关联。 用于测试这种关联的干预措施将是一个由研究人员设计的在线社交社区，其中将邀请女性分享她们使用的节育方法的个人经历。 非 IUC 用户参与者将被随机分配到干预或控制条件。 干预条件将包括小型在线社交团体，其中非 IUC 用户参与者将与 IUC 用户参与者互动。 控制条件将由与干预组相同的在线组组成，只是这些组中没有 IUC 用户参与者。 参与者将在小组内进行互动，每个小组为期 12 天。 非 IUC 用户参与者将在为期 12 天的干预前后完成调查，以衡量 IUC 的态度和行为。 UCSF 研究人员将对从这项研究中获得的去识别化数据进行分析。

假设：

据推测，在从未使用过 IUC 的女性中，IUC 使用者的社会暴露与 IUC 使用相关态度和行为的改变之间存在关联。 还假设接触 IUC 使用者与 IUC 使用和功效知识的积极变化以及 IUC 相关信息寻求的积极变化有关。

目标：

该研究具有三个目标：

目标 1：确定接触在线社区中的 IUC 用户是否与女性对 IUC 使用相关的态度和行为的改变有关。

目标 2：确定接触 IUC 使用者与女性 IUC 态度和行为变化之间的关联是否因女性种族/族裔而异。

目标 3：观察在线社交社区中女性关于 IUC 和其他节育方法的互动内容。

数据分析：

为了解决目标 1，我们将首先进行单变量分析并获得关于干预组和对照组参与者的人口特征和 IUC 态度和行为的描述性统计数据（包括均值、中位数、众数、方差和范围）。 在双变量分析中，我们将使用卡方检验来检查研究条件与 IUC 相关行为之间的关系，如后调查所测量的那样。 我们将使用 t 检验来检查条件与调查后 IUC 态度之间的关系，并使用匹配 t 检验来检查条件与 IUC 态度变化之间的关系。 如果态度数据不是正态分布的，我们将使用适当的非参数检验代替 t 检验。

我们将对双变量测试中与干预条件相关的结果进行多变量分析。 目标 1 的多变量分析将包括混合效应回归，以检查个体和集群级别的关联。 我们将对连续结果使用多元线性回归，对二元结果使用多元逻辑回归。 回归模型将测试干预和控制条件与结果 IUC 态度和行为变量之间的关联。 我们将从线性回归模型中获得回归系数，从逻辑回归模型中获得比值比，以描述研究组与结果之间的关联。

为了解决目标 2，我们将检查参与者的种族/民族类别与结果态度和行为变量之间的双变量关系，对二元结果使用卡方检验，对连续结果使用 t 检验或适当的非参数检验。 我们将使用多元线性和/或逻辑回归来测试种族/民族与结果变量之间可能存在的关联，同时控制其他背景变量。 由此产生的回归系数和比值比将描述与其他人相比，干预对某些种族/族裔群体中的女性的影响是否更大。

为了解决目标 3，我们将使用扎根理论方法对在线社交群组中群组成员之间发生的对话进行定性分析。 我们将检查干预组和对照组的定性数据。

隐私：

招募和参与研究将在网上进行。 参与者只会从远程位置与研究互动，因此不会看到他们进入或离开与研究相关的任何地点，或与任何研究人员互动。 一旦在研究中注册，参与者将只能通过安全电子邮件联系，该电子邮件不会在主题行中指明研究的性质。 研究网站将受密码保护，以禁止未参与研究的互联网用户访问。 参与者在网站上的屏幕名称将不包含他们的真实姓名，其他研究参与者也无法识别他们的身份。

隐私丢失的风险很小。 研究参与者可能不希望其他人知道他们对节育的兴趣或使用，并且在失去研究隐私的情况下可能会感到尴尬或羞愧。 此外，避孕措施的使用可能是一些研究参与者人际关系中的敏感话题，隐私的丧失可能导致这些人际关系紧张或冲突。

保密：

宾夕法尼亚大学研究人员收集的数据将存储在其站点的安全网络中。 只有宾夕法尼亚大学的研究人员可以访问该网络上的数据。 宾夕法尼亚大学的工作人员将从数据中删除所有标识符，并通过安全电子邮件将数据导出给 UCSF 的研究人员。 去识别化的数据将存储在安全的 UCSF 服务器上。 只有研究人员可以访问数据，我们无法访问密钥。