支持社区卫生工作者作为疫苗教育者：数字培训和聊天机器人干预对肯尼亚疫苗接种的影响

背景：

近几十年来，撒哈拉以南非洲地区的免疫计划取得了进展，但某些儿童疫苗的总体覆盖率仍然较低。 免疫是最有力、最具成本效益的公共卫生干预措施之一。 除了拯救生命外，疫苗接种还可以大大减轻疫苗可预防疾病造成的疾病和残疾负担，有助于改善儿童健康和福利，并降低住院费用。 然而，在全球范围内，在 COVID-19 大流行期间，对儿童疫苗接种的不信任有所增加。 肯尼亚对疫苗的犹豫是由多种相互关联和相互关联的因素造成的，包括对卫生系统的不信任以及在全球 COVID-19 大流行期间加剧的疫苗错误信息。

社区卫生工作者 (CHW) 对于全球疫苗接种工作至关重要，无论是在分发和后勤支持方面，还是在促进疫苗接受方面。 现在，社区卫生工作者作为疫苗教育者比以往任何时候都面临更多障碍，包括错误信息泛滥、缺乏可靠的最新信息以及有效沟通方面的培训有限。

目的：

斯坦福大学健康教育中心和卢瓦拉社区健康联盟的研究人员正在合作研究如何通过测试两部分干预措施来更好地支持社区卫生工作者提高高需求地区的常规疫苗接种率。 干预措施的第一部分是向社区卫生工作者提供数字培训，其中包括有关疫苗教育的视频和工作辅助工具。 干预的第二部分是面向患者的聊天机器人，旨在为患者提供有关常规免疫接种的关键信息，目的是增加患者对疫苗、疫苗接受度和疫苗接种率的了解。

方法：

为了测试培训和为社区卫生工作者配备数字培训和聊天机器人工具的有效性，研究人员将在米戈里县的两个重点县（阿文多和尼亚蒂克）进行整群随机试验，卢瓦拉社区健康联盟已将这两个县确定为高需求县尊重疫苗教育。 卢瓦拉调查数据表明，这两个县中有 20-25% 的 5 岁以下儿童没有接受常规免疫接种。 早期轶事数据表明，新疟疾疫苗的推出存在额外的障碍和疫苗犹豫问题。

重点县的 CHW 被组织为区域行政单位，称为社区卫生单位 (CHU)。 培训是在社区卫生工作者定期参加的定期 CHU 会议上提供的。 研究团队将 CHU（Awendo/ 31 个 CHU 和 Nyatike/48 个 CHU）随机分配到治疗组和控制组，其中 CHW 接受培训和聊天机器人工具，而 CHW 则两者都不接受。 社区卫生工作者将不知道治疗分配情况，并被告知他们正在参加一项研究，以了解社区卫生工作者的经历以及他们与患者的沟通。 随机分组将按地理单位（病房）以及病房内是否有医疗机构进行分层。

治疗组的参与者将在研究开始时接受干预，而对照组的参与者将在研究结束时接受干预，这将允许与对照组的知识、信念和疫苗接种率进行比较。控制由时间引入的偏差。 参与者的研究持续时间约为四个月，这将使社区卫生工作者有足够的时间向符合条件的患者介绍聊天机器人，并为患者提供时间使用聊天机器人来告知他们的疫苗决策。

干涉：

该干预措施由斯坦福健康教育中心数字医疗计划与 Lwala 社区健康联盟合作开发。 干预措施的第一部分是向社区卫生工作者提供数字培训，其中包括有关疫苗教育的视频和工作辅助工具，以支持患者沟通。 干预措施的第二部分是一个面向患者的聊天机器人，旨在提供有关常规免疫接种的关键信息，社区卫生工作者可以通过社交媒体和通讯应用程序 WhatsApp 与患者分享这些信息。

斯坦福大学团队领导了视频内容、工作辅助工具和聊天机器人设计的制作。 Lwala 团队在各个阶段进行干预设计和开发，包括剧本编写、试点以及检查教育内容的相关性和共鸣。 视频内容阐述了接种疫苗的原因、疫苗误解、副作用以及提高儿童疫苗接种率的其他障碍。 视频内容还辅以一套信息图表工作辅助工具，供社区卫生工作者与患者分享，以鼓励儿童接种疫苗。 内容将提供英语和 Dholuo 版本。

数据采集​​：

治疗和对照社区卫生工作者将同时完成基线和终点调查。 基线调查将包括人口统计问题和有关社区卫生工作者工作经验的问题，包括他们对疫苗安全性和有效性的看法，以及对患者进行包括儿童免疫在内的复杂健康主题教育的准备情况。 最终调查将包括根据培训内容进行的知识评估，以及社区卫生工作者疫苗接受度和教育患者儿童免疫接种准备情况的衡量标准。 将在治疗结束时对治疗组和对照组的患者子样本进行调查。 患者调查将包括人口统计问题以及患者对儿童免疫接种的知识和信念、疫苗接种意愿以及家庭成员的疫苗接种状况的问题。

数据分析：

主要分析将基于 CHU 科室的意向治疗。 该分析将包括随机化分层固定效应和对基线协变量的控制，以提高估计的精度。