在荷兰，SARS-CoV-2检测在公共卫生部和医院的公共资助的检测设施免费进行，或由商业提供者付费进行。SARS-CoV-2是一种必须报告的感染，这意味着所有确诊的SARS-CoV-2病例都必须向小灵通报告，无论在哪里进行检测。在这项分析中，我们包括了所有生活在阿姆斯特丹地区、在2020年10月28日至2021年2月26日期间由阿姆斯特丹小灵通联系的成年人(≥18岁)，在确诊为SARS-CoV-2后进行接触追踪。

由于这些数据的匿名性和隐私规定，直接从CoronaMelder应用程序本身使用数据是不可能的。因此，我们使用小灵通员工在例行电话联系追踪过程中收集的数据，并存储在HPZone (inFact UK Ltd)。常规程序规定，小灵通工作人员会打电话给在荷兰被诊断为SARS-CoV-2的人(即病例)，告知他们诊断和隔离措施，并开始追踪接触者。患者和小灵通的一名工作人员一起系统地对患者在出现症状(如有症状)或检测结果呈阳性(如无症状)前2天内接触过的所有可识别人员进行盘点。此外，小灵通还指示工作人员询问病例是否使用了冠状长者应用程序，并在HPZone的文本字段模板中以标准格式记录答案，并激活应用程序的联系人通知功能。

本研究的数据从HPZone中提取，并在分析前匿名。我们提取了出现症状时(对有症状的病例)或开始接触者追踪时(对无症状的个人)的年龄作为连续变量。其他感兴趣的变量是性别，分类为男性和女性(系统中没有其他或非二元的数据，被视为缺失，因此被排除在分析之外)，以及居住地(Aalsmeer, Amstelveen, Ouder-Amstel, Diemen, Uithoorn，或Amsterdam)。在追踪接触者过程中，将接触者分为家庭接触者、密切接触者和其他接触者。本研究提取了密切接触者人数，定义为病例在1.5米内接触15分钟以上的接触者，不包括家庭接触者。根据荷兰统计局使用的定义，记录了自我报告的出生国，随后将其分类为荷兰、其他西方国家或非西方国家[ 24］．医疗保健行业的就业被分类为“非”、“医院”、“养老院”、“其他24小时护理之家”、“家庭护理”和“其他医疗保健”。教育领域的就业被分为“非”、“日托”、“小学”和“中等或高等教育”。使用正则表达式(“Gebruik CoronaMelder:”)从免费文本注释中提取CoronaMelder应用的使用数据。对于使用该应用程序的用户，我们还提取了要求进行新冠病毒检测的原因数据。

阿姆斯特丹大学医学中心的医学伦理委员会认为没有必要全面审查该研究，因为该研究不属于《涉及人体受试者的医学研究法案》(W20_432#20.479)的范围。本文未使用app中的数据;因此，本研究没有审查应用程序的隐私规则，尽管它们可以在web上找到[ 25］．

报告使用移动应用程序的个体与未使用移动应用程序的个体之间的特征差异采用分类变量卡方检验和连续变量Kruskal-Wallis检验进行评估。我们使用Pettitt测试测试了应用使用数据可用性的趋势，以及应用使用本身。采用逻辑回归分析来确定移动应用程序使用的决定因素。首先，在单变量模型中，我们测试了每个自变量(年龄、性别、出生国家、城市、密切接触人数、医疗保健就业和教育就业)是否与因变量(自我报告使用CoronaMelder应用程序)相关。其次，我们将上述所有自变量和因变量合并到一个多变量模型中。以年为单位增加年龄和密切接触者人数作为连续变量。由于在探索性分析和回归中发现这些变量与结果变量之间存在非线性关系，因此使用b样条函数分别为4节和2节，度为2。性别和自我报告使用CoronaMelder应用程序的情况作为二分变量，所有其他变量作为分类变量。进行了完整的病例分析;数据缺失的案例被排除在分析之外。剔除连续变量中的异常值(年数为100岁以上)和密切接触者数量(密切接触者超过12人，第99百分位)。 In sensitivity analysis, multiple imputation using Multivariate Imputation by Chained Equations was carried out to impute missing outcomes and independent variables [ 26， 27］．使用Python3 (Python软件基础)中的statmodels库进行分析[ 28］．

在这项研究中，我们发现在阿姆斯特丹地区，不到六分之一的人报告使用冠状病毒接触追踪应用程序。由于29766例病例中有24942例(84%)没有使用该应用程序，他们的密切接触者永远无法通过该应用程序收到通知，即使他们可能自己安装了该应用程序。只有6.5%(1935/29,766)的应用阳性案例自己收到了应用通知。报告应用程序的使用与中年人、在感染期间有少量(即3-8个)密切接触者、居住在阿姆斯特丹周边城市(而不是城市本身)以及在荷兰出生有关。有8个以上密切接触者和在荷兰以外出生的人使用应用程序的频率较低。

在解释这些结果和潜在的解释和含义时，必须谨慎。此外，这些结果不能直接外推到普通人群，包括那些对SARS-CoV-2检测未呈阳性的人。根据全国数据，在研究期间，超过450万人下载了这款应用[ 29，约占荷兰人口的26%。然而，在我们的病例研究人群中，这一比例仅为16%(4824/29,766)。我们样本中的病例可能代表了不太可能采取任何预防措施的人群。也有可能是小灵通的工作人员没有一直询问病例应用程序的使用情况，因为阿姆斯特丹是一个感染人数很高的地区，导致接触追踪团队的工作压力很大。另一方面，全国数字是一个累积的数字，不包括应用程序删除或失活，一个人多次下载应用程序，或在联系追踪过程中少报应用程序使用，而我们研究中的数字代表了普遍使用。第二个限制是常规小灵通数据的收集不是为了科学研究的目的。这限制了变量的数量，也就限制了解释我们观察结果的可能性。此外，由于数据收集的不一致和不一致，可能会引入确定性偏差。但敏感性分析表明，由于数据缺失引起的偏差很小。

2020年4月，在应用程序推出前进行的荷兰接受度研究中，据报道，一旦应用程序可用，年轻人更愿意下载[ 20.， 21］．在法国、德国、意大利、英国和美国进行的一项调查也显示出同样的年龄趋势[ 22］．愿意下载该应用程序与对技术的积极态度和对COVID-19的恐惧有关[ 21］．然而，在我们的研究中，中年人比年轻人更喜欢使用这款应用。对COVID-19的恐惧可能在这些老年群体中发挥了作用，因为他们一旦感染更严重的疾病的风险更高。相反，在年轻人中，没有恐惧、隐私担忧以及遵守COVID-19控制措施的意愿较低可能更重要。在我们的研究中，年龄最大的人不太可能使用这款应用程序，这可能与一般老年人使用智能手机和应用程序的频率较低有关。 18］．这也得到了另一个对同样的CoronaMelder应用程序的评估的支持，该应用程序显示，老年人在理解为什么、何时以及如何使用该应用程序方面存在问题。 30.］．

与周边城市的病例相比，生活在阿姆斯特丹或迪曼市的病例使用该应用程序的可能性更低，后者在地理上与阿姆斯特丹有很强的联系。在人口更密集的城市环境中改进应用程序的使用可能是值得的，因为该应用程序在识别无法通过其他方式追踪的匿名密切接触者方面特别有用。此外，我们发现在荷兰以外出生和不使用该应用程序有很强的关联。如果国家应用程序使用趋势反映了我们样本中发现的情况，这将令人担忧，因为此前在阿姆斯特丹和国际上的研究已经表明，一些少数民族群体不成比例地受到了SARS-CoV-2的影响[ 31- 36］．文化差异或对当局的不信任可能是这一观察结果的基础，但其他更实际的问题可能也很重要。尽管该应用程序本身和CoronaMelder应用程序网站上的信息有10种不同的语言，但语言障碍可能仍然存在，有关该应用程序的交流可能无法覆盖所有群体。不幸的是，本研究中使用的常规数据不包含语言技能或父母出生国家的信息，因此我们无法调查第二代移民中的应用程序使用情况。因此，需要对这一群体进行进一步研究，以减少族裔群体之间的健康不平等[ 35， 36］．

虽然在0到8个密切接触者的范围内，随着密切接触者数量的增加，使用该应用程序的可能性增加，但随着密切接触者数量的增加，使用该应用程序的可能性降低。使用应用程序追踪联系人的优点包括:速度快、可以联系到匿名的密切接触者，而且没有回忆偏差，这对联系人众多的人尤其有利。因此，研究使用的障碍，并在有很多密切接触的个人中推广应用程序的使用可能是值得的。

最后，我们发现，从事高风险行业的人在应用程序使用方面存在一定差异，因为在高风险行业中，很多接触可能是不可避免的。在卫生保健部门，采取预防措施防止感染(例如，使用个人防护设备)。在工作时间使用该应用程序可能会导致 假与真正的风险接触后的通知无法区分。这也许可以解释为什么在疗养院和家庭护理工作的人使用这款应用的频率低于非医疗保健工作的人。然而，应用程序中引入了暂停按钮(在手机被放在储物柜等情况下使用)，允许人们保留应用程序，但减少接收到的机会 假通知( 37］．英国的一项调查提到，工作地点是不下载这款应用的一个原因[ 38］．在日托中心工作的人也不太可能使用这款应用。对这一群体来说，这款应用可能会有额外的价值，因为他们会遇到没有得到充分保护的孩子的父母。

如果接触者追踪应用程序得到有效利用并获得很高的使用率，它们就有可能加快接触者追踪，识别那些否则会被忽视的接触者，并预防感染。例如，在拥有兼容智能手机的合格人群中，有49%的人下载了英国国民健康服务的应用程序[ 39，占总人口的30%。一项建模研究表明，每一个愿意将通知发送给联系人的索引病例中，该应用程序避免了大约一个病例[ 39］．在德国、瑞士和芬兰等国家，下载追踪应用程序的人口比例也很高(32%-45%)，但在西班牙、意大利和法国要低得多(15%-19%)[ 40］．在一些国家，这种高度采用可能是由于国家卫生服务应用程序和德国应用程序是将追踪功能与其他功能(如当地风险指标和预约检查链接)结合起来的几个应用程序之一，或者是由于推广努力的差异。荷兰卫生部决定不为CoronaMelder应用程序配备这种可能吸引用户的额外功能，在推出后不久，它就停止了积极推广应用程序的使用。相反，荷兰卫生部开发了第二个国家应用程序，作为COVID-19护照，记录疫苗接种、感染恢复和阴性检测结果。将接触者追踪应用程序和冠状病毒护照应用程序结合使用可能增加了追踪应用程序的使用。这一知识，加上我们观察到的应用程序在我们的样本中使用率较低，表明要发挥其在控制COVID-19流行方面的潜在效果，该应用程序需要被更多人使用。根据我们的发现，应用推广工作应该特别针对年轻人、有密切接触的人以及非荷兰出生的人。

这项研究表明，应用的使用率很低;在阿姆斯特丹地区确诊的2万9766名新冠病毒感染者中，只有4824人(16.2%)。此外，我们还观察到不同社会人口因素对应用的吸收存在显著差异。老年人、妇女、非荷兰出生的人，以及那些报告没有或有很多密切接触者的人，不太可能安装了冠状病毒老年人应用程序。如果在全国具有代表性的样本中得到确认，这将意味着该应用程序不太可能对新冠病毒的传播产生潜在影响。此外，某些人群的应用使用率似乎较低，这表明有必要采取更有针对性的措施提高应用使用率。