原始论文
摘要
背景:低检测阳性率是控制COVID-19大流行的关键。在整个大流行期间,挪威的几个移民群体的COVID-19确诊率和相关住院率都较高,而同一群体的检测阳性率仍然很高。挪威政府使用了几个沟通平台,有针对性的社交媒体广告尤其成为接触这些群体的沟通战略的重要组成部分。
摘要目的:在这项研究中,我们的目的是调查这种有针对性的Facebook运动是否会增加某些移民群体的COVID-19检测率。
方法:我们随机将386个挪威城市和城区分配到干预组或控制组。在厄立特里亚、伊拉克、巴基斯坦、波兰、俄罗斯、索马里、叙利亚和土耳其出生、居住在干预地区的个人成为旨在提高COVID-19检测率的社交媒体运动的目标。宣传信息用简单的语言,用用户的主要语言或英语传达。
结果:在2周随访期间,对照组进行COVID-19检测的预测概率为4.82% (95% CI 4.47%-5.18%),干预组为5.58% (95% CI 5.20%-5.99%) (P= 04)。
结论:我们有针对性的社交媒体干预导致挪威某些移民群体的测试率略有上升。
试验注册:ClinicalTrials.gov NCT04866589;https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04866589
doi: 10.2196/34544
关键字
简介
挪威有几个移民群体受到COVID-19的严重影响[
, ].这些群体也被认为很难通过传统的交流平台接触到。 , ].调整、翻译和有针对性的沟通,以确保平等获得信息,无论卫生素养和语言技能如何,都是危机沟通的重要组成部分。因此,挪威卫生当局在大流行期间使用了广泛的平台与这些群体进行沟通:COVID-19公共网站、电视、广播、公告板和印刷广告等传统媒体,以及内容营销、上下文数字广告、有针对性的手机短信、有影响力的人,以及Twitter、Instagram、Snapchat、TikTok、YouTube和Facebook等各种社交媒体。某些移民群体的COVID-19患病率特别高,检测率特别低[ ,而社交媒体活动对于接触这些群体至关重要。虽然这些活动在社交媒体平台上的推广和反应方面进行了内部监测,但尚未评估其对行为改变的影响。检测是发现病例和限制疫情的关键。在这项研究中,我们旨在评估有针对性的社交媒体广告活动是否会影响检测行为,鼓励选定的移民群体进行检测(ClinicalTrials.gov NCT04866589;协议载于
而且 ).本文所述的干预措施是"接受检测"运动的延伸,该运动是在挪威公共卫生研究所(NIPH)发表研究结果后发起的,该研究结果表明,某些移民群体中未被发现的病例比例高于一般人口;也就是说,检测率较低,检测阳性率较高,住院率较高[ ].“接受检测”运动是针对移民人口的更大努力的一部分,其中包括在检测站进行检查[ 以及与移民群体的对话会议。该运动于2021年5月底发起,当时挪威的COVID-19发病率正在下降,但许多移民群体的检测阳性率(即所有检测结果呈阳性的比例)仍然很高[
].此外,有迹象表明,在何时进行测试以及测试是否免费方面存在混淆。为了评估该活动对测试率的影响,我们对Facebook用户进行了一项聚类随机试验。根据益普索SoMe-tracker的数据,年龄≥18岁的挪威人口中有82%拥有个人资料,其中69%是该社交媒体平台的日常用户[ ].该活动针对居住在挪威的用户,他们出生在厄立特里亚、伊拉克、巴基斯坦、波兰、俄罗斯、索马里、叙利亚和土耳其。之所以选择这些人群,是因为他们之前的检测阳性水平很高。这项研究旨在确定有针对性的Facebook运动是否提高了选定移民群体的检测率。方法
试验设计
试验设计为平行组、2组、优势聚类随机试验。这些集群——也就是城市和城市区域——要么被分配给干预组,要么被分配给对照组,干预组收到活动信息,而对照组没有收到活动信息。所有至少有一名目标人群的城市或城区都被纳入了研究。由于在技术上不可能将运动针对个人,因此在分组一级进行了随机分组。通过块大小为2的块随机分组,将聚类在处理之间平均分割。在进行街区随机化之前,根据居住在每个地区的移民总数,对城市和城区的名单进行了排序。团队成员1创建并排序列表,确保部分隐藏,而团队2使用随机化软件[创建了a和B对成对随机顺序的列表]
].3号团队将这两份清单结合在一起。干预
自大流行开始以来,挪威卫生当局在社交媒体上开展了针对移民人口的运动,使用基于语言和地理的目标群体。2020年12月,中国开展了“检测”活动,旨在提高流动人口的检测率。在我们的试验之前,从覆盖面和反应来看,有迹象表明人们对这一信息越来越不感兴趣,因此活动暂停了。为防止讯息疲劳[
, ],活动信息被持续审查,表现衡量和定制,并进行A/B测试——这包括测试不同的颜色、视觉效果或创意,以确定哪种视觉效果更受关注,以及花在信息上的时间。由于“接受检测”运动已经开展了一段时间,到5月底,人们开始担心公众已经对这一信息漠不关心或视而不见;因此,决定推出新版本。新版本在A/ b测试的彩色背景上使用了简短的直接消息。传达的信息始终如一。为了便于效果评估,我们决定将新活动按市或城区随机分配。重新启动的活动内容是挪威卫生部赞助的一篇Facebook帖子,以提格里尼语、波兰语、乌尔都语、索马里语、俄语、库尔曼吉语、英语、阿拉伯语、土耳其语和索拉尼语发布,重点介绍COVID-19检测的重要性,以及检测是免费且易于进行的。这条英文信息如下:“COVID-19检测免费、简单、完全安全。去做检查,阻止感染的传播。”脸书用户可以在帖子下自由评论和分享。
这是该帖子的波兰语截图。之所以选择Facebook作为一个平台,是因为Facebook在挪威的用户数量很大,而且这个平台可以让我们高精度地定位用户的位置。该活动通过有针对性的Facebook广告进行传播,并针对每个直辖市或城区和每种语言分别发起。Facebook上的目标群体是通过指定地理位置和语言设置创建的。当不到100个用户符合目标标准时,发起Facebook活动是不可能的。在没有足够多的用户匹配语言设置的情况下,目标群体是根据“在国外生活”等行为属性和用户本国特定的兴趣部分形成的。后者的例子如下:“叙利亚国家足球队”,“BBC乌尔都语”和“土耳其库尔德斯坦”。在审判期间,Facebook上还没有索马里语和提格里尼亚语。说这些语言的用户仅仅是基于行为属性的目标用户。最后,基于“旅居国外”属性和英文用户语言设置进行英文宣传。
该活动持续了7-14天。时间上的差异是由于推出所有活动所需的时间。在干预组的117,436名参与者中,52,565人居住的地区可以根据Facebook的语言设置来确定活动的目标,58,336人居住的地区只能根据行为属性或兴趣来确定活动的目标,4700人居住的地区既不能根据参与者的背景或语言来启动活动。我们无法确切地知道,生活在以他们的语言开展运动的地区的干预组,实际上在多大程度上受到了干预。
参与者
样本包括233,903名拥有挪威国民身份证号码的人,他们登记为挪威直辖市或市区(奥斯陆、卑尔根和特隆赫姆)的居民,在分配时年龄为18岁或以上,登记出生在厄立特里亚、伊拉克、巴基斯坦、波兰、俄罗斯、索马里、叙利亚或土耳其。
数据来源和结果
我们使用了国家卫生研究院于2020年4月建立的COVID-19应急准备登记册(Beredt C19)的登记数据[
].该登记册载有关于挪威人口登记册中所有个人的数据。每个人在不同的数据源和时间内被联系起来,使用的是在出生时或第一次移民时为每个挪威居民提供的唯一个人识别号码的加密版本。在这项研究中,我们使用了来自挪威传染病监测系统(MSIS)和国家人口登记册的个人数据。MSIS包含在挪威官方检测站进行的所有聚合酶链反应(PCR)和快速检测的数据。我们还从Facebook获得了关于是否有可能推出活动,以及每个集群中活动的覆盖范围、曝光率和频率的数据。这些数据是匿名的,仅用于描述性分析,因为来自Facebook的数据不能直接与测试数据相关联。
数据汇总为两个时间段:基线数据包括活动开始前14天至1天收集的数据。在活动开始后的第1天至第14天以及第1天至第21天测量结果数据。第0天被排除在分析之外。方案中预先规定了排除第0天,理由是不太可能在第一天观察到运动的效果。
结果是一个二分变量,在个体水平上测量,表明一个人是否进行了SARS-CoV-2的PCR或抗原检测。
时不变协变量包括出生国家、性别和年龄。这些变量来自国家人口登记册。
统计分析
兴趣系数为β1在回归分析中:
yj[我) 1=αj[我]+β1治疗我+β2y我0+X我β3.+εj[我]t,
在哪里yj[我) 1表明个人是否我在直辖市或市区j在运动持续的两周内进行了COVID-19 PCR或快速抗原检测。y我0基线值是否表明个人我在活动开始前2周内接受了COVID-19检测。我们按照随机对照试验(rct)的惯例调整基线值[
, ].X我是控制变量的矢量。由于结果是二元的,在个体水平上测量,并且治疗是在集群水平上分配的,j,进行多水平logistic回归分析以解释组内相关性。
主要规范没有考虑到不可能在分配给干预小组的每个直辖市或城区管理干预。因此,结果代表了“治疗意向”的估计。
样本量估计
样本量取决于年龄在18岁及以上、出生在厄立特里亚、巴基斯坦、波兰、俄罗斯、索马里、叙利亚或土耳其、居住在挪威的人数。语言和国家的数量是由不同语言的宣传材料的可用性、这些小组在挪威的分布以及小组的规模决定的。语言组的选择也是基于相对于一般人群更高的测试阳性率。因此,我们的样本由所有符合条件的个体组成,而不是一个选定的样本。因此,我们没有进行事先的样本量估计。
道德及私隐问题
这项研究不符合法律意义上的健康研究,因此不需要正式的伦理批准。参与者同意被放弃,因为这项研究是对干预措施的评估,使用了已经收集到的匿名注册表数据。
通过Beredt C19的严格设置,确保了个人数据的保护,其中关于测试和出生国家的数据与唯一个人识别号码的加密版本相关联。Facebook的数据由Mindshare收集和汇总,不能直接链接到注册表数据。
结果
该活动于2021年6月1日至6月14日进行。在189个市或区中,有119个市于6月1日推出了该活动,而在其余70个市,该活动从2021年6月6日开始直播。这些活动总共吸引了超过35.1万名个人用户。用户可能会多次接触到相同的活动,但使用不同的语言,这是意料之中的,因为每个目标国家都有多种语言。个人用户的数量远远超过了我们目标群体中的233,903人,这可能意味着它还触及了其他用户;例如,非移民使用者、移民父母所生的非移民,或不在8个目标国家之一出生的移民。
随机抽样的汇总统计数据显示在
(图S1 显示他们在地图上的定位)。不同的移民在干预组和对照组之间分布得相当均匀。总体而言,干预组42.7%的个体和对照组42.2%的个体是女性。干预组的平均年龄为41岁,对照组为42岁。干预组和对照组的平均聚类大小相似。两组之间的显著差异是干预前每两周COVID-19发病率,这表明随机化过程并未产生完全平衡的样本。干预组每两周发生的病例数(每10万人口123.6例)远高于对照组(每10万人口79.6例)。这一差异很可能影响了结果后检测,因为检测隔离-微量隔离-隔离策略意味着大量人员将在COVID-19暴发期间进行检测。图S2中
,我们显示病例数较高是由一些观察结果造成的,特别是在哈默费斯特市和拉维克市暴发。因此,我们控制了个体是否在基线期间进行了COVID-19检测,并进行了单独的敏感性分析,其中我们排除了干预前COVID-19发病率差异最大的两对聚类。显示干预组和对照组每日检测的比例。干预组在干预前后大部分时间每日检测的人数比例均高于对照组。
变量 | 干预组(n=117,436) | 对照组(n=116,467) | ||||
个体层面的特征 | ||||||
性别,n (%) | ||||||
女 | 50194 (42.7) | 49176 (42.2) | ||||
男性 | 67242 (57.3) | 67291 (57.8) | ||||
出生国家,n (%) | ||||||
厄立特里亚 | 9562 (8.1) | 9662 (8.3) | ||||
伊拉克 | 11395 (9.7) | 10256 (8.8) | ||||
巴基斯坦 | 12153 (10.3) | 8387 (7.2) | ||||
波兰 | 45319 (38.6) | 49247 (42.3) | ||||
俄罗斯 | 8107 (6.9) | 9204 (7.9) | ||||
索马里 | 12575 (10.7) | 12192 (10.5) | ||||
叙利亚 | 11425 (9.7) | 12057 (10.4) | ||||
火鸡 | 6900 (5.9) | 5462 (4.7) | ||||
年龄,平均值(SD) | 41 (12) | 40 (12) | ||||
集群级别特征 | ||||||
集群,n | 191 | 191 | ||||
簇大小,平均值(SD;范围) | 609.8 (1154.5;5 - 6931) | 614.8 (1186.8;2 - 7804) | ||||
总体,n(均值) | 2858940(14968。3) | 2649940 (13874 0) | ||||
COVID-19基线两周发病率(每10万人) | 79.6 | 123.6 |
的表S2 显示回归分析结果。干预组的比值比(OR)为1.17 (95% CI 1.05-1.30;P= 04);也就是说,该运动对接受COVID-19检测的可能性产生了显著的积极影响。一个人是否在基线期间接受过COVID-19检测是一个强有力的预测因素,可以预测此人是否会在随访期间接受检测(OR 5.34, 95% CI 5.12-5.56;P=措施)。控制年龄和性别不影响效果估计。
显示14天随访期间进行COVID-19检测的预测概率——对照组(未接触该运动的地区)为4.82% (95% CI 4.47%-5.18%),干预组(接触该运动的地区)为5.58% (95% CI 5.20%-5.99%)。控制组和干预组之间0.76个百分点的差异转化为该运动导致的测试率相对增加了15.7%。
表S1
显示了活动开始后1-21天的随访期,而不是我们主要分析的1-14天的活动效果。对检测的影响仍然显著(OR 1.13, 95% CI 1.02-1.25;P= .02点)。排除干预前(基线)COVID-19发病率差异最大的两组,结果也很可靠。当我们研究了根据目标群体的定位标准是否会产生不同的效果时,结果表明基于用户语言设置的定位产生了更大的效果(OR 1.29, 95% CI 1.16-1.44;P<.001)高于基于行为属性或兴趣的(or 1.11, 95% CI 1.00-1.24;P= .045)。不足为奇的是,控制组和不可能发起运动的地区的个体之间的测试率没有显著差异(OR 0.99, 95% CI 0.83-1.18;P= .89)。预测 | 测试(1-14天)一个 | 测试(1-14天)b | |||||||
优势比(95% CI) | P价值 | 优势比(95% CI) | P价值 | ||||||
拦截 | 0.04 (0.04 - -0.05) | <措施 | 0.04 (0.03 - -0.04) | <措施 | |||||
干预组 | 1.17 (1.05 - -1.30) | 04 | 1.17 (1.05 - -1.30) | 04 | |||||
测试precampaign | 5.34 (5.12 - -5.56) | <措施 | 5.24 (5.03 - -5.46) | <措施 | |||||
女 | N/Ac | N/A | 1.25 (1.21 - -1.30) | <措施 | |||||
年龄(年) | |||||||||
25 - 39 | N/A | N/A | 1.13 (1.06 - -1.21) | <措施 | |||||
40-44 | N/A | N/A | 1.12 (1.04 - -1.21) | .003 | |||||
45-49 | N/A | N/A | 1.18 (1.09 - -1.27) | <措施 | |||||
50-59 | N/A | N/A | 1.11 (1.03 - -1.19) | .007 | |||||
60 - 70 | N/A | N/A | 1.02 (0.93 - -1.11) | .68点 | |||||
>70 | N/A | N/A | 0.65 (0.56 - -0.76) | <措施 |
一个模型仅调整基线值。
b模型调整基线值,性别和年龄。
cN/A:不适用。
讨论
主要研究结果
我们进行了这项试验,以评估在厄立特里亚、伊拉克、巴基斯坦、波兰、俄罗斯、索马里、叙利亚或土耳其出生的挪威居民中,有针对性的社交媒体运动对检测率的影响。我们发现,在参与该运动的人群中,接受COVID-19检测的比例相对增加了15.7%,绝对增加了0.76个百分点。这项试验的一个显著特点是,我们能够评估对实际行为的影响,而不仅仅是对意图或信念的影响,这加强了我们发现的重要性。
].我们发现,根据用户的语言设置进行定位比根据行为属性或兴趣进行定位产生更大的效果。两种目标定位方法的内容和信息都是一样的。一种可能的解释是,基于用户语言设置的目标定位比基于行为属性或兴趣的目标定位获得了更高的参与者份额。
与之前工作的比较
我们注意到一些具有类似目标的试验,评估社交媒体活动对COVID-19相关预防行为、COVID-19知识和COVID-19预防意图的影响。
我们确定了3项随机对照试验,测试社交媒体活动对COVID-19预防知识的影响。阿尔桑等[
调查了不同年龄、性别、种族和民族的医生阅读的信息如何影响与COVID-19相关的知识、信仰和实践。医生传递的信息增加了黑人和拉丁裔受访者对COVID-19症状和预防方法的知识。结果表明,针对目标群体定制信息可能会增加干预的有效性。同样,Vandormael等人[ ]进行了一项基于网络的随机对照研究,以调查短视频对提高COVID-19预防知识和行为意图的影响。他们的结论是:“卫生当局通过社交媒体分发的简短、无言的动画视频,可能是卫生危机期间快速全球卫生沟通的有效途径。”[ ].最后,Alatas等[ 表明印尼社交媒体活动中的名人代言影响了人们对疫苗接种的信念和免疫知识。只有布雷扎等人[
]调查了社交媒体广告如何影响实际的COVID-19预防行为。他们表明,美国卫生专业人员在寒假前录制的短信,并作为广告发送给社交媒体用户,导致旅行减少(在人口密集的县-0.993个百分点,P=.002)以及在假期后5天开始的2周时间内,邮政编码级别的COVID-19感染率下降(3.5%,P= . 01) ( ].我们的研究结果与上述研究一致。我们证明,在大流行期间,社交媒体上带有简短简化信息的定向广告可以成为当局工具箱中的宝贵工具。有针对性的广告可以触及传统传播模式不容易触及的受众。此外,用听众的母语传达信息可以增加对信息的信任,尽管我们没有专门测试这一点。
效应量很小,这并不意外,因为在运动开始前几周,COVID-19的患病率相当低,而且干预是一项长期持续运动的一部分。在“接受检测”运动启动后,在媒体关注移民群体中COVID-19的高发病率之际,挪威的移民检测率在2020年底和2021年初大幅上升[
].因此,到2021年底,目标群体很可能经历了一定的广告疲劳,而该活动的主要信息在对照组和干预组中都是众所周知的。限制
这项研究的发现有一些局限性。首先,试验的设计限制了运动的范围和内容,以及可能的外部有效性。因为我们需要在各个领域推出不同的活动,所以同时推出视频或其他类型的活动材料太困难了。在现实环境中,没有必要将用户限制在一个非常特定的地理单位,管理活动的成本将更低,并且将有其他交流模式的空间。
另一个限制是,不可能确定实际看到帖子对测试行为的确切影响,因为覆盖范围的数据不能直接与测试的注册数据联系起来。我们知道18岁或以上的人口中有82%的人在Facebook上有个人资料[
),但这只是众多社交媒体平台中的一个。然而,所接触到的讲不同语言的用户总数表明,目标群体中有很大一部分接触到了这项运动。一个相关的限制是,该运动可能对对照组产生了溢出效应;例如,干预小组中的人可能已经将帖子分享给了他们的Facebook朋友和粉丝。这种有机的影响是无法衡量的,也是不可避免的。同样,信息也可以通过口耳相传的方式从干预组传播到对照组。外溢效应可能导致低估了真实效果。
未来的研究可以研究传播运动对其他类型的COVID-19预防行为的影响。我们还建议未来的宣传活动考虑使用手机服务固有的紧急广播功能来投放有针对性的广告。
结论
在Facebook上看到一篇母语帖子,用清楚易懂的语言解释说,检测很简单,可以免费进行,这让我们的目标群体更有可能进行COVID-19检测。这项研究表明,由卫生部门赞助的有针对性的社交媒体广告可以在大流行期间向感染控制友好的方向影响个人行为。
致谢
我们要感谢Gutorm Høgåsen、Ragnhild Tønnessen和Anja Elsrud Schou Lindman为维护贝雷特C19注册表所做的宝贵努力。
利益冲突
CEH是Mindshare的一名员工,Mindshare是一家销售社交媒体相关服务的营销公司。
方案:评估社交媒体运动以增加移民群体中的COVID-19检测:一项聚类随机试验。
DOCX文件,40kb
集群试验的CONSORT扩展。
DOCX文件,33 KB
额外的结果。
DOCX文件,457 KB
随机效应模型的发现。
DOCX文件,14kb参考文献
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缩写
Beredt C19:COVID-19应急准备登记 |
msi:挪威传染病监测系统 |
NIPH:挪威公共卫生研究所 |
或者:优势比 |
聚合酶链反应:聚合酶链反应 |
个随机对照试验:随机对照试验 |
C Basch编辑;提交03.11.21;I Mircheva, A Joshi, S Case同行评审;对作者11.12.21的评论;订正版本收到26.01.22;接受24.02.22;发表24.03.22
版权©Ingeborg Hess Elgersma, Atle Fretheim, Thor Indseth, Anita Thorolvsen Munch, Live Bøe Johannessen, Christine Engh Hansen。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com), 24.03.2022。
这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布,允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制,前提是正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原创作品。必须包括完整的书目信息,//www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。