瑞士接受COVID-19邻近追踪应用程序的驱动因素:小组调查分析

介绍

背景

针对COVID-19病原体SARS-CoV-2的安全有效疫苗在大多数国家并不普遍。因此，全球和国家卫生当局继续依靠非药物干预措施来应对当前的COVID-19大流行。大流行缓解措施的基础包括检测、追踪、隔离和检疫[1]。数字接近追踪(DPT)应用程序有望进一步加强传统的缓解措施，特别是传统的基于访谈的接触者追踪。这些应用程序构成了一种新颖的、在很大程度上尚未经过测试的健康技术，它匿名记录用户的近距离联系人，即在一定时间内在预定半径内的其他应用程序用户[2]。如果用户的新冠肺炎检测结果呈阳性，可以通过这些DPT应用程序匿名通知附近的联系人。

使用DPT应用程序作为大流行缓解工具的理由是基于一项建模研究，该研究表明，仅DPT就有能力阻止COVID-19大流行的传播[3.，4]。传统的接触者追踪既费力又耗时，而且接触者有时只能在相当长的时间滞后后才能得到联系和通知。5]。相比之下，百白破可使接触者更快地通报和更早地自我隔离[3.，6]。此外，百白破比传统的接触者追踪覆盖面更广，因为它还包括感染者可能不知道姓名的暴露接触者(例如，在公共场所的偶遇)。然而，建模研究进一步表明，这些数字接触追踪的预期效果取决于几个假设。具体而言，相当大比例的人口必须使用百白破应用程序(例如，如果没有实施其他缓解措施，60%以上的人口必须使用百白破应用程序)，检测结果和暴露接触者的数字通知的转换时间必须在1-2天内，被通知的接触者应立即进行自我隔离[3.，7]。

瑞士DPT应用程序(SwissCovid)是如何工作的

瑞士DPT应用程序，正式名称为“SwissCovid”，遵循去中心化，保护隐私的接近跟踪(DP-3T)的蓝图。DP-3T设计的详细说明可在其他地方找到[2，6]。DP-3T应用架构也成为意大利或德国等国家DPT应用的基础，并获得了Apple和谷歌的支持，他们提供应用程序编程接口来支持应用程序的功能[8]。

SwissCovid应用程序于2020年6月25日公开发布[9]。与其他受dp - 3t启发的应用程序类似，安装了SwissCovid应用程序的智能手机将向其他安装了相同应用程序的智能手机发送和接收低功耗蓝牙信号。短暂的、不可识别的密钥被交换并存储在智能手机上。蓝牙信号随着设备之间距离的增加而减弱，信号衰减可以用来确定另一部手机或设备是否在近距离内(例如，<1.5米)，如果是，则确定距离有多长。如果任何应用程序用户的COVID-19检测呈阳性，则该用户将获得激活码(covid - code)，该激活码应在SwissCovid应用程序中输入。通过这样做，用户释放他们的临时密钥，然后将其上传到中央服务器系统。

带有基于dp -3的应用程序的智能手机定期连接到这个中央服务器。所有使用SwissCovid应用程序的智能手机都会下载已知感染用户上传的密钥，并搜索智能手机用户本地存储的相遇历史(即交换密钥列表)，以查找与感染用户密钥的匹配。如果发现符合近距离接触的条件(至少15分钟内小于1.5米)，智能手机用户将被通知并建议拨打Infoline寻求进一步帮助。收到通知的用户也要进行自我隔离和新冠病毒检测。

因此，近距离追踪对遏制大流行的影响是通过尽快通知用户可能的接触风险并进入隔离以打破进一步的传播链(即“领先一步”)来调节的。然而，来自瑞士的新数据表明，程序方面(例如，实验室测试结果的速度和covid - codes的交付)和用户行为(例如，在收到应用程序通知与另一名检测呈阳性的应用程序用户联系后，联系邮件的时间)会影响DPT应用程序通知级联的性能[10，11]。例如，为COVID-19检测呈阳性的应用程序用户发布激活码的频繁延迟也延迟了对暴露接触者的通知(在[12])。

研究的目的是

DPT技术的开发和实施只进行了非常有限的实际测试[1，13]。目前尚不清楚的是，模拟分析所提出的假设在现实条件下是否可以实现，以及在多大程度上可以实现，以及这些技术最终是否能够对大流行缓解战略的有效性产生重大影响[13，14]。

因此，在本研究中，我们旨在调查和综合在瑞士发布SwissCovid应用程序后的前3个月内，DPT功能的一些条件(即广泛的应用程序摄取)在多大程度上得到了满足。我们的分析解决了3个主要研究问题:(1)哪些社会人口统计学和健康相关因素与SwissCovid应用程序的使用有关?(2)不使用SwissCovid应用程序最突出的问题是什么?(3)如果应用程序通知显示与另一名COVID-19检测呈阳性的应用程序用户有近距离接触，那么应用程序用户是否遵守了建议的程序?为了回答这些问题，我们分析了从基于网络的全国调查小组收集的数据，并辅以公开数据。

方法

数据源

本研究基于瑞士COVID-19社会监测项目收集的调查数据[15]，这是一项队列研究，参与者从现有的在线小组人群中随机选择。为了使样本能够代表瑞士人口，我们使用了基于年龄、性别和语言地区的加权样本。该队列的参与者每2-6周收到一次邀请，以完成关于COVID-19相关主题的调查。该调查于2020年3月30日开始;到目前为止，已经进行了10次研究，每次平均有来自瑞士各地的1500-1700人回应。本研究过程中生成和/或分析的所有数据集可根据通讯作者的合理要求提供。

瑞士COVID-19社会监测项目收集有关COVID-19的社会人口特征、合并症和预防措施实施情况的信息。此外，还引入了3个标准化问题，以收集有关瑞士DPT应用程序(SwissCovid;见表S1多媒体附录1）.这些问题是由研究人员、流行病学家和传染病专家共同制定的。标准化的SwissCovid应用相关问题在Wave 8中首次引入，随后在Wave 9和10中使用。

这些分析的主要数据来源是瑞士COVID-19社会监测项目的第10波(2020年9月28日至10月8日)，该项目获得了1511名参与者的回复。在Wave 10中随机选择的子样本收集了关于媒体使用和对政府、卫生当局或科学的信任的其他数据(n=712;表S2多媒体附录1）.此外，从Wave 8(2020年7月13日至20日)和Wave 10收集了1299名参与者的数据，用于分析SwissCovid应用程序使用随时间的个人变化以及不使用应用程序的原因。来自Waves 8、9(2020年8月17日至25日)和10的数据用于评估用户对应用程序通知的反应。

大流行形势背景

本研究的观察期从2020年6月25日应用发布开始，到之后大约3个月。截至2020年10月初，app下载量达到240万次，活跃用户数量相对稳定在160万[12]。活跃用户被计算为每天发送到邻近跟踪系统的应用虚拟请求的数量，这往往低估了实际用户数量[16]。瑞士所有年龄段的人口规模为860万(18至79岁年龄段为660万)，与之相比，活跃应用用户的数量对应的人口覆盖率约为19%(18至79岁年龄段为24.2%)。

事后看来，这项调查的时间段标志着瑞士COVID-19病例发病率大幅上升的起点。研究期间，即2020年9月28日至2020年10月8日，共报告新冠肺炎病例8114例(基于聚合酶链反应阳性检测)。相比之下，在之前的11天内，新发COVID-19病例数要低得多(2020年9月17日至27日为3644例)[17]。

道德声明

对于COVID-19社会监测项目，苏黎世州伦理委员会确认该项目不属于瑞士人类研究法(BASEC-Nr)的管辖范围。申请- 2020 - 00323)。因此，不需要参与者的知情同意。

措施

为了研究SwissCovid应用的使用情况，对用户和非用户进行了年龄(按10年分类)、性别、伴侣关系状况、是否有子女、国籍、语言地区、教育状况、就业状况、家庭收入、吸烟状况、是否存在自我报告的合并症(如呼吸系统疾病、心血管疾病、中风、高血压、糖尿病和癌症)、预防措施的应用(如戴口罩和除必要任务外待在家里)、互联网使用频率，对政府和卫生当局的信任，以及对科学的信任。在这项研究中，那些长期使用该应用程序或偶尔关闭该应用程序的人被视为“应用程序用户”。其他报告没有使用该应用程序的人(无论是有意还是无意)被认为是“非应用程序用户”。

统计分析

与应用吸收相关的因素

描述性分析将连续数据汇总为中位数(四分位数范围)，分类数据汇总为百分比。在第8波和第10波之间，应用程序使用状态的变化也在对这两个波都有贡献的参与者中进行了描述性分析。

为了研究与应用程序使用相关的因素，使用上述措施作为感兴趣的变量，构建了多变量逻辑回归模型。在所有模型中，年龄、性别和合并症状态都作为先验的固定协变量;剩余的变量，包括一个先验定义的年龄和性别的交互项，将被逐渐添加，如果赤池信息系数在变量添加后下降2点或更多，则保留[18，19]。进一步的逻辑回归分析了应用程序使用与媒体使用以及对政府或科学的信任之间的关系，并对这些信息可用的参与者子集进行了分析。回归分析结果以95%置信区间的优势比(OR)报告。

不使用App的原因调查

根据所提供的答案选项，进一步探索不使用SwissCovid应用程序的原因，描述性地表示为n(%)，以及用于描述其他原因的开放答案字段。分析仅限于每个参与者的一个主要原因。我们将上述所列的社会人口学和其他特征与3种最常见的不使用应用的原因进行了比较，第四组包含了所有其他原因。所有分析均使用Stata version 13 (Stata Corp)进行。

结果

样本特征

Wave 10的调查收到了1511份回复;参与者特征见表1。调查参与者年龄中位数为48岁，女性占48.8%(738/1511)。几乎三分之二(975/1511,64.5%)的参与者生活在德语区，22.1%(334/1511)生活在法语区，13.4%(202/1511)生活在意大利语区。此外，46.5%(703/1511)的参与者报告安装了该应用程序，其中7.7%(116/1511)偶尔关闭它。相比之下，Wave 8的应用安装覆盖率为43.9%(662/1508)。在参与Wave 8和10的1299名受访者中，来自Wave 8的733名应用程序非用户中只有75名(10.2%)在Wave 10中安装了应用程序(数据未显示)。然而，5.3%(30/566)的Wave 8用户在Wave 10之前卸载了这款应用。

与应用吸收相关的因素

多变量逻辑回归分析显示，有几个因素与应用程序的使用有关表2）.对整个研究样本的分析表明，公民身份(瑞士和第二国籍:OR 0.58, 95% CI 0.40-0.86;非瑞士国籍:OR 0.61, 95% CI 0.43-0.87 vs仅瑞士国籍)和语言地区(法语地区:OR 0.61, 95% CI 0.46-0.80;意大利语区(OR 0.78, 95% CI 0.57-1.08 vs德语区)与较低的应用使用率相关。

相比之下，较高的家庭月收入(OR 1.92, 95% CI 1.40-2.64，收入低于10,000瑞士法郎[11,000美元]与收入≤6000瑞士法郎[6600美元])，更频繁地使用互联网(每天[参考]与少于每周:OR 0.37, 95% CI 0.16-0.85)，更好地遵守戴口罩建议(总是或大部分时间[参考]与很少或从不或0.28,95% CI 0.15-0.52)，以及非吸烟者状态(OR 1.32, 95% CI 1.01-1.71)与应用程序使用增加相关。

同样的模型也应用于随机子样本(见表2)，它提供了对政府和科学信任的额外信息(n=712)。值得注意的是，两种多变量模型(即全样本和子样本)中包含的变量的or没有发生实质性变化，但由于样本量较低，ci变宽了。此外，对政府和卫生当局的信任水平的提高也与应用程序接受的可能性较高相关(高[参考]信任vs低[参考]信任的OR为3.13,95% CI为1.58-6.22)，而对科学的信任并没有改善多变量模型拟合。

不使用App的原因

报告未使用应用程序的参与者(808/1511)的回答进一步分析了未使用应用程序的原因(表3）.这一群体包括那些表示他们打算使用该应用程序的用户和那些不打算使用它的用户。总体而言，不安装应用程序的最重要原因是认为应用程序缺乏实用性(297/808,36.8%)，其次是没有合适的智能手机或操作系统(184/808,22.8%)，以及担心隐私(181/808,22.4%)。其他原因(占18%)包括对应用程序缺乏了解，对技术可靠性的怀疑，以及对电池过度使用的担忧等。

与来自Wave 8的反馈相比，应用程序非用户的比例(846/1508,56.1%)报告认为应用程序缺乏实用性(228/846,27%)要低得多。此外，由于其他原因(即没有合适的手机)不使用应用程序的波浪之间的差异:221/846,26.1%;隐私问题:202/846,23.9%;其他原因:195/846,23%;数据未显示)则不那么明显。

如图所示表3不使用应用程序的原因分布也随着参与者以后使用应用程序的意图而变化(例如，可能，不使用，或者已经卸载了应用程序)。虽然缺乏可感知的好处是不安装应用程序(262/689,38%)和卸载应用程序(20/66,30.3%)的主要原因，但打算稍后安装应用程序的参与者中有34%(18/53)表示没有兼容的智能手机。此外，值得注意的是，过多的电池消耗似乎也是卸载应用程序的重要原因(11/66,16.7%)。

对不使用应用的3个主要原因的社会人口统计学和其他特征进行描述性比较(第四个类别包含所有其他原因;看到表4)表明某些原因可能在特定的亚群体中更为普遍。与其他亚群相比，认为安装应用程序存在问题(“手机不合适”)的亚群年龄最大(中位年龄57.5岁)，慢性合共病负担最高(61/184,33.2%)，对政府(大信任类别:69/89,77.5%)和科学(大信任类别:61/89,68.5%)的信任度往往较高。相比之下，那些对不使用应用程序表示隐私担忧的人更年轻(中位年龄:44岁)，更多地生活在瑞士法语区(65/181,35.9%)，而且通常对政府(大信任类别:35/80,43.8%)或科学(大信任类别:30/80,37.5%)的信任度较低。未观察到报告其余2个原因(即“无用”和“其他原因”)的亚种群人口统计数据的具体模式。

SwissCovid应用程序通知和用户响应

在3次调查浪潮(waves 8,9,10)中，共有15名参与者报告收到了应用程序通知:2名用户在Wave 8(7月)，6名用户在Wave 9(8月)，7名用户在Wave 10(10月)。总体而言，这15名用户中有8名(53.3%)报告拨打了建议的热线电话，而其余6名用户报告没有采取任何步骤，1名用户采取了其他步骤，但未明确说明。

自第10波以来，参与者还被问及他们在过去4周内是否接受了COVID-19检测，如果接受了，检测结果是什么。在Wave 10拨打热线电话的5名用户中，有2名用户报告接受了COVID-19检测，其中1名报告COVID-19检测呈阳性。

讨论

主要研究结果

通过对基于网络的纵向小组调查中SwissCovid应用程序的使用信息进行分析，我们评估了与瑞士使用DPT应用程序相关的因素。

我们的数据显示，在应用发布3个月后，46.5%的受访者下载了该应用(其中38.8%的人永久激活了SwissCovid应用)。这一比例高估了应用在一般人群中的实际覆盖率，很可能是由于在线小组参与者对此类技术的喜爱程度高于平均水平。此外，尽管这是一项匿名在线调查，但社交吸引力可能会导致一些过度报告应用使用情况[20.]。2020年10月初，官方估计活跃应用用户数量为160万[12]，这意味着居住在瑞士的成年人中约有四分之一(24.2%)在积极使用该应用程序。最近的一项模型研究表明，事实上，这一比例的应用程序使用可能足以将新感染人数减少到“可控水平”[21]。

我们还推断出可能影响SwissCovid应用的几个人群特征。例如，年轻、高收入或非吸烟者的状态与应用的高接受度相关。相比之下，外国(非瑞士)国籍或居住在瑞士法语或意大利语区等特征与较低的应用程序使用率有关。此外，应用程序的使用与对政府和卫生当局的信任程度有关。遵循建议的预防措施，特别是戴口罩，也与使用该应用程序的可能性更高有关，这可能意味着对COVID-19大流行的认识水平更高，担忧程度更高，或健康意识增强。

我们进一步调查了参与者陈述的不使用SwissCovid应用程序的原因，主要是技术方面(即，没有合适的智能手机或操作系统)，隐私问题，以及认为缺乏实用性。对应用程序的无知或缺乏信息似乎不是一个相关的原因，因为只有3%的参与者将此作为一个原因(即“不知道应用程序”)。隐私问题作为不使用应用程序的一个原因，与对政府和卫生当局缺乏信任以及移民背景有关。由于技术原因而阻碍应用程序使用的参与者似乎更信任政府，但往往年龄较大。因此，简化安装过程和建立与旧手机设备的兼容性可能是值得的，以提高这一群体对应用的接受程度。

与以往工作的比较

据我们所知，这是自SwissCovid应用程序发布以来，首次系统调查DPT应用程序在瑞士的使用情况和不使用应用程序的原因。自该应用于2020年6月下旬在瑞士发布以来，已有1000名瑞士人参与了一项调查[22];然而，这些数据尚未详细公布。之前的研究发现，43%的瑞士人口正在使用或考虑使用瑞士的近距离追踪应用程序，其中年轻受访者的比例更高。我们的研究结果显示，应用程序用户的比例相似。

总体而言，我们的研究结果也与DPT应用程序使用的其他国际人口调查相吻合，其中大部分是在[23-29]，有些则是在应用发布后[30.]。例如，一些研究证实了高等教育地位[25]和更年轻的[23与使用DPT应用程序的更高意愿相关。值得注意的是，这些特征可能反映了典型的早期技术采用者的概况[31]。另一方面，观察到的社会人口统计模式也可以反映DPT应用程序用户普遍较高的健康和数字素养。另一种解释引起了人们对数字鸿沟存在的担忧[32]，其中可能从DPT预防效果中获益最多的个体最不可能使用该应用程序。然而，正如对COVID-19社会监测项目数据的单独分析所表明的那样，大多数老年人很好地遵守了社交距离等其他预防措施[33]。此外，还可以认为，在瑞士受COVID-19发病率影响最大的年轻人中预防传播也可能对老年人产生保护作用。

这项研究增加了关于动机的稀缺文献，以及在已经部署应用程序的环境中使用应用程序的技术和非技术障碍。先前的研究利用了基于心理学的模型，如健康信念模型(HBM) [29]和实施科学，如规范化过程理论(NPT) [10]来分析DPT应用程序的采用和非技术实施挑战。这两种模型都强调了预防性干预的感知效益的重要性，HBM侧重于个人，NPT侧重于系统视角[34]。在我们的调查中，缺乏可感知的好处也是不使用应用的主要原因，37%的非用户表示不使用应用。因此，根据HBM和NPT，向个人和社会传达应用的有用性可能是获得更大应用采用的关键;这可以通过对DPT应用程序有积极体验的用户的推荐来实现。此外，优化经济激励或消除DPT使用的现有抑制因素可能会进一步改善收益-风险平衡[35，36]。在瑞士，收到应用程序通知的用户有资格免费进行COVID-19测试，但隔离既不是强制性的，也没有工资补偿(目前正在重新考虑)。

我们观察到的技术问题和持续的隐私问题是不使用或卸载SwissCovid应用程序的原因，与澳大利亚的一项研究一致[30.]，该网站也报告了类似的用户投诉。此外，在我们和其他调查中，(缺乏)政府信任成为影响应用使用的一个重要因素[23]。例如，在澳大利亚的调查中，大约11%的受访者将政府不信任作为不使用该应用程序的原因[30.]。在瑞士，很早就有一种相当强烈的共识，即DPT应用程序必须由政府发布和管理[37]。然而，普遍和持久的隐私问题和信任问题仍然具有挑战性。例如，虽然SwissCovid应用程序在设计上实现了隐私，但该应用程序依赖于谷歌和苹果提供的应用程序编程接口，这一事实有时仍然受到批评。应对这一挑战的一个解决方案可能是建立一个独立的监督委员会来管理DPT业务[38]。这样的委员会将展示透明度，增加公众对政府信守承诺的信任，例如，保持自愿，防止任务蔓延，或在大流行结束后停止使用百白破。

最后，我们发现有证据表明，外部因素和整体大流行背景对利益和威胁感知有影响(如HBM所假设的那样)[29])。在瑞士，2019冠状病毒病病例在2020年10月下半月迅速增加，应用程序活跃用户数量也增加了20万[12]。同样，在我们的研究中，不使用应用程序的主要原因似乎也发生了变化。综上所述，这些观察结果表明，公众的知识、认知和应用程序的使用对大流行形势做出了动态反应。根据这些建议，来自疫苗开发试验的首批报告[39提高了有效的COVID-19疫苗即将问世的希望，这也可能影响公众对百白破应用程序的讨论。然而，最初的疫苗接种运动可能将重点放在老年人亚群上，他们最容易出现更严重的疾病过程[40]。鉴于目前疫苗生产能力的限制，群体免疫在不久的将来仍将无法实现。因此，DPT应用程序可能会继续在大流行缓解工作中发挥重要作用，特别是在年轻的亚群体中，其中COVID-19病例通常无症状[40]和DPT应用程序的使用率相对较高。

优势与局限

总的来说，我们的分析有助于文献，因为我们是第一批在不断变化的大流行背景下纵向调查DPT应用程序使用模式的研究之一。我们研究的一个关键优势是来自不同调查波的数据的可用性，这使我们能够验证我们发现的稳健性。此外，我们的1500名参与者的样本是基于随机样本的，因此可能在瑞士人口的年龄、性别和语言区域方面具有相当的代表性。然而，我们不能完全排除潜在的偏见，如过度报告或关于应用使用的社交期望偏见。此外，Social Monitor项目样本是从在线面板人群中抽取的这一事实可能会导致对一般人群中应用使用情况的高估。

结论

总而言之，我们的研究结果让我们更清楚地了解了使用DPT应用程序的动机、障碍和其他因素。我们的数据指向动机、信任和激励之间复杂的相互作用。我们的研究也揭示了重大的研究空白;例如，如何有效地说服那些关心隐私的人，或者如何为应用的使用创造公平的激励机制。需要进行类似的研究，以评估DPT对减轻大流行努力的贡献，以及研究保护隐私的卫生技术的通用、可靠的研究方法。从实际的角度来看，我们的数据表明，DPT赞助商应该加大沟通力度，不仅要建立信任，减轻隐私担忧，还要减少技术挑战，并简化入职程序，以覆盖更广泛的人群，包括数字或健康素养较低的人群。