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怀孕是COVID-19风险增加的时期。孕妇在怀孕期间对特定保护性健康行为的选择可能受到信息来源的影响。
本研究调查了一个大型学术医疗系统中怀孕人群中COVID-19信息源与参与保护性健康行为之间的关系。
怀孕患者完成了一份基于应用程序的调查问卷,内容涉及她们的COVID-19信息来源和保护性健康行为的参与情况。在2020年4月21日至11月27日期间,使用怀孕应用程序的患者可以获得自愿问卷,作为常规产前护理的一部分。
总共有637名孕妇例行访问了5个中位数的COVID-19信息来源。引用最多的来源(79%)是疾病控制和预防中心(CDC)。自我报告基于证据的保护行动相对普遍,尽管14%的人自我报告了避免COVID-19感染的潜在有害行为。疾病预防控制中心和其他来源与参与保护行为呈正相关,而其他来源(如美国总统唐纳德·特朗普)与保护行为呈负相关。参与保护性行为与避免潜在有害行为无关(
孕妇在covid -19相关信息获取和健康行为中参与度较高。经常接触的卫生组织就哪些行动可能有害、哪些行动提供保护进行明确、有针对性和定期的沟通,可为怀孕人口提供所需的支持。
孕妇患严重COVID-19疾病和不良妊娠结局(如高血压疾病、早产和剖宫产)的风险较高[
尽管越来越多的科学共识认为有效的保护行为可以减少COVID-19的传播和收缩,但在更广泛的美国人群中,采取保护行为的情况仍然不均衡[
在这里,我们使用了通过妊娠健康跟踪应用程序收集的数据,目的是研究孕妇寻求covid -19相关健康信息的来源与她们参与保护性健康行为之间的关系。具体而言,我们研究了为了解COVID-19而选择的信息源是否与以下因素相关:(1)参与循证保护性健康行为,如洗手和保持社交距离;(2)由于错误信息而长期存在的潜在有害行为,如个人使用紫外线辐射治疗或预防感染[
匹兹堡大学医学中心卫生系统的提供者在第一次产前预约时为怀孕患者开具了MyHealthyPregnancy (MHP)应用程序(iOS版本1.4.7,Android版本1.8),作为常规产前护理的一部分。所有内容都是与卫生保健系统雇用的临床教育团队一起开发的。MHP将机器学习算法应用于患者输入的数据,以模拟单个患者不良妊娠事件的可能性。该应用程序根据输入的信息提供相关资源(例如,本地卫生服务)或行动(例如,提示呼叫提供商),如果记录了严重的健康风险,还会通知提供商。从2020年4月起,MHP增加了关于COVID-19症状(COVID-19筛查工具)的问题,以寻求护理指导的方式回应症状报告,以及一份单独的COVID-19行为问卷,其中包括关于COVID-19信息来源和参与特定保护行为的问题。然后,应用程序用户还接受了一些有关适当保护行为的额外教育。调查是根据“电子调查结果报告核对表”核对的,重点是与基于应用程序的调查有关的项目[
开MHP处方的内部协议是向患者的手机发送网络链接。应用程序用户通过电子方式同意与他们的医疗保健提供者共享可识别数据,并匿名汇总数据用于研究。参与者没有因为使用应用程序而获得任何经济补偿。
在患者第一次使用MHP(入职)时,他们被提示26个多项选择题,超过4个屏幕的问题,其中包括人口统计学和怀孕史的问题。在研究期间(2020年4月21日至11月27日),参与者通过短信和应用程序内通知被邀请自愿完成COVID-19筛查工具(4个问题)和COVID-19行为问卷(8个问题)。然后,该应用程序的“学习中心”对所有应用程序用户进行了更新,无论他们是否使用了筛查工具或是否参与了COVID-19行为问卷。COVID-19筛查工具仍可随时使用。
作为COVID-19行为问卷的一部分,参与者从一份由政府实体、媒体来源、互联网和社交媒体以及个人联系人组成的选项列表中说明了他们从哪里获得与冠状病毒相关的信息,并可选择通过免费文本列出其他来源。参与者还被要求选择他们在上个月为保护自己免受COVID-19伤害而采取的行动。这些操作在Results部分中枚举。研究小组回顾了每位参与者完成的第一份行为问卷。我们根据行为的证据基础和潜在的健康风险对其进行分类。根据美国疾病控制与预防中心的建议,包括(1)避免公共场所、集会或人群,(2)每天多次用肥皂洗手或使用洗手液,以及(3)戴口罩在内的三种行为被归类为“最有效”[
如果受访者在基线时报告了以下任何一项:使用体外受精或促排卵药物,既往妊娠失败,既往早产(<37周)或新生儿住院时间延长,既往胎膜早破,或诊断有自身免疫性疾病、高血压、慢性肾病或糖尿病,则被指定为有高危妊娠史。在调查回应期间,如果受访者在COVID-19筛查工具中报告当前发烧、咳嗽或呼吸短促,则被指定为具有与COVID-19相关的症状。他们还被问及:“你是否因为这场大流行而面临财务或其他个人困难?”
我们的大多数分析是比较受访者报告保护或有害行为的比例或优势比,这取决于他们报告的信息来源。在637名受访者中,我们使用2样本比例检验检测到10个百分点的统计差异(0.6 vs 0.5), 80%的功率和Cronbach α为0.05。
所有分析均使用STATA (version 15.1;StataCorp LLC)。缺失数据根据中位数和模态响应进行估算。为了检验信息源和健康行为之间的关系,我们进行了2次回归分析。首先,我们使用线性回归分析来评估个体来源的使用与所采取的“最有效”保护行动数量之间的关系,同时考虑到模型人口统计数据(年龄、种族、教育程度、儿童数量和与COVID-19相关的痛苦)、健康特征(高风险怀孕史和COVID-19症状)和调查日期,我们将这些数据纳入调查日期,以衡量大流行期间人口水平的变化。其次,我们进行了逻辑回归分析,以测试个人信息源的使用与参与任何“潜在有害”行为之间的关联。最后,我们使用逻辑回归分析测试了参与任何“潜在有害”因素与采取的“最有效”行动数量之间的关联。
卫生保健系统的质量改进审查委员会批准了这项研究。所有研究参与者均知情同意。
总共有637名女性(研究期间2906名活跃应用程序用户中的22%)完成了基于应用程序的COVID-19调查,中位胎龄为15周(IQR 10-24周)。
被调查女性的人口学特征(N=637)。
特征 | 价值 | |
年龄(年),平均值(SD) | 30.4 (7.2) | |
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白色 | 517 (81) |
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黑色的 | 63 (10) |
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其他 | 57 (9) |
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0 | 367 (57) |
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1 | 167 (26) |
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≥2 | 33 (16) |
收入一个(美元),平均值(SD) | 66656 (33356) | |
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高中及以下学历 | 164 (26) |
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2到4年的大学生活 | 263 (41) |
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研究生 | 203 (32) |
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宁愿不回答 | 7 (1) |
一个收入作为分类变量收集,但在分析中作为连续变量处理。
b在美国,“高中”是一种普遍的、持续到18岁的通识教育,随后是对一些人的大学和研究生培训。作为参考,根据美国人口普查局最新公布的教育数据,年龄≥18岁的人口中有39%完成了高中或更低的教育,49%完成了一些大学但没有研究生学位,12%完成了研究生学位[
研究参与者为降低COVID-19感染风险所采取的行动。
自我报告的保护措施 | 参与者,n (%) | ||
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每天用肥皂或洗手液洗手数次 | 626 (98) | |
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戴口罩 | 614 (97) | |
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避免公共场所、聚会或人群 | 525 (82) | |
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避免与高危人群接触 | 503 (79) | |
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避免在餐馆吃饭 | 479 (75) | |
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取消的:个人或社会活动的取消或推迟 | 460 (72) | |
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在家工作或学习 | 345 (54) | |
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订餐或杂货送货上门 | 340 (53) | |
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避开你崇拜的地方 | 285 (45) | |
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取消或推迟工作或学校活动 | 243 (38) | |
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为了娱乐而取消或推迟航班旅行 | 201 (32) | |
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因工作取消或推迟乘飞机旅行 | 109 (17) | |
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看医生 | 270 (42) | |
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取消了医生的预约 | 97 (15) | |
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擦拭杂货店里的物品 | 294 (46) | |
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用消毒剂擦拭包裹 | 262 (41) | |
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储存食物或水 | 217 (34) | |
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洗个热水澡 | 139 (22) | |
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吃大蒜 | 84 (13) | |
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用烘干机代替洗手来加热杀死病毒 | 32 (5) | |
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用生理盐水冲洗鼻子 | 22日(4) | |
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用酒精或氯气喷自己 | 26日(4) | |
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使用非医生处方的其他药物或补品 | 17 (3) | |
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使用紫外线消毒灯 | 11 (2) | |
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使用抗生素 | 11 (2) |
在回归分析中,那些更有可能从疾病控制中心寻求信息的人(
COVID-19信息来源和最有效但可能有害的行动。
新闻来源 | 引用这一来源或特征的受访者,n (%) | 最有效行动的回归系数(95%置信区间) |
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潜在有害行为的对数比值比(95% CI) |
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疾病控制和预防中心 | 505 (79) |
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- - - - - - |
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地方卫生部 | 425 (67) |
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-0.17(-0.76到0.41) | .57 | |||||||
世界卫生组织 | 313 (49) |
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0.29(-0.31到0.90) | 点 | |||||||
美国卫生部 | 208 (33) | 0.01 (-0.08 ~ 0.10) | .80 |
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唐纳德·特朗普总统或副总统迈克·彭斯 | 75 (12) | - - - - - - |
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0.04(-0.79至0.87) | .92 | |||||||
卫生保健工作者 | 405 (64) |
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朋友和家人 | 206 (32) | 0.03(-0.06至0.13) | .51 |
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互联网或社交媒体 | 137 (22) | 0.08(-0.02到0.19) | 13。 | -0.17(-0.86到0.51) | .62 | |||||||
同事 | 123 (19) | 0.01(-0.09至0.12) | 总共花掉 | 0.06(-0.62至0.74) | .86 | |||||||
当地新闻 | 192 (30) | 0(-0.1到0.09) | .92 | 0.57(-0.03至1.16) | 06 | |||||||
公共媒体 | 161 (25) |
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-0.63(-1.34至0.03) | 06 | |||||||
全国性报纸 | 120 (19) | 0.04(-0.07至0.15) | 。45 | -0.70(-1.48到0.09) | 。08 | |||||||
美国有线电视新闻网 | 112 (18) | 0.07(-0.05至0.19) | 陈霞 | -0.2(-1.03到0.62) | 点 | |||||||
NBC新闻 | 72 (11) | -0.04(-0.2到0.11) | .60 | -1.39(-2.73到0.04) | .04点 | |||||||
福克斯新闻 | 65 (10) | 0.01 (-0.14 ~ 0.16) | .87点 | 0.76(-0.13到1.65) | .09点 | |||||||
ABC新闻 | 61 (10) | -0.05(-0.23至0.13) | .57 | -0.13(-1.31到1.05) | 点 | |||||||
微软全国有线广播电视公司 | 49 (8) | 0.05 (-0.13 ~ 0.23) | .57 | 0.26(-0.90至1.43) | 点 | |||||||
CBS新闻 | 52 (8) | -0.07(-0.28到0.14) | .51 |
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年龄(每10岁) | N/Ab |
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0.24(-0.17到0.66) | 二十五分 | ||||||
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白色 | N/A | 参考 |
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参考 |
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黑色的 | N/A | 0.12(-0.03到0.26) | 厚 | 0.25(-0.55至1.06) | 54 | |||||
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其他 | N/A | 0.11(-0.02到0.24) | .09点 |
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收入(每10,000美元) | N/A | -0.00(-0.02到0.01) | 综合成绩 | -0.04(-0.14至0.06) | .40 | ||||||
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高中及以下学历 | N/A | -0.07(-0.20至0.07) | .33 | 0.16(-0.69到1.01) | 开市 | |||||
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大学 | N/A | 0.02(-0.08至0.11) | 收 | 0.39(-0.27到1.04) | 二十五分 | |||||
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研究生 | N/A | 参考 |
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参考 |
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宁愿不回答 | N/A | -0.25(-0.62到0.12) | 只要 | -0.30(-2.82到2.23) | 总共花掉 | |||||
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儿童人数 | N/A | - - - - - - |
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-0.01(-0.27至0.28) | .97点 | ||||||
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COVID-19-related痛苦 | 193 (30) | 0.01 (-0.08 ~ 0.09) | .87点 | -0.23(-0.80到0.34) | 无误 | ||||||
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COVID-19症状 | 14 (2) | - - - - - - |
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-0.10(-1.90至1.71) | .92 | ||||||
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高危妊娠史 | 276 (43) | 0.01 (-0.07 ~ 0.09) | 尾数就 | -0.44(-1.00到0.12) | 13。 | ||||||
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调查完成日期 | N/A | - - - - - - |
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一个斜体值具有统计学意义。最有效行动的回归系数通过线性回归生成,预测每个额外的“最有效”行动。通过logistic回归分析预测产生有害行为的对数转换比值比
bN/A:不适用。
引用以下信息来源与参与任何潜在有害行为呈正相关:美国卫生部(
根据逻辑回归分析,参与最有效的行动的数量与参与任何潜在有害的行动无关(
回归分析显示了信息源与“其他有效”和“其他不必要或无效”行为之间的关联
在这个当地样本中,在美国COVID-19大流行的前10个月接受调查的孕妇报告了多个不同的COVID-19信息来源。在一些情况下,这些信息来源与个人的行动有关。最重要的是,我们发现使用CDC作为信息源与最有效的行动相关,与有害的行动负相关。我们发现的这种关联可能是由我们所研究的个体的特征造成的。例如,报道美国总统唐纳德·特朗普和副总统迈克·彭斯为信息来源,与采取较少保护行动有关,这与先前的证据一致,即个人的政治立场往往会影响他们的信息来源。
总的来说,我们发现最有效的保护措施的参与率相对较高,超过90%的孕妇样本报告戴口罩和经常洗手。然而,有相当一部分人报告至少参与了一次误导或潜在的有害行为,而且我们没有发现参与有效行为和放弃有害行为之间的关联。可靠的公共卫生消息来源可能需要直接说明哪些行动没有帮助,特别是对那些可能面临更多风险不确定的人群而言。事实上,有可能是过度的恐惧和不确定性,而不是缺乏信息,在没有证据基础的情况下推动了人们的行为。这与之前的一项研究结果相呼应,该研究发现,COVID-19阴谋论者显示,无论是政府机构推荐的还是不推荐的,保护行为的比例都有所增加[
在控制信息源的回归分析中,在大流行的时间过程中,受访者参与有效行动的报告较低,而参与潜在有害行动的报告较高。这一发现表明,尽管孕妇通常比非孕妇更有可能参与循证健康行为[
据我们所知,这是首次报告在大流行期间有效行动减少可能与虚假或危险行动增加有关的研究[
这里分析的数据是通过集成到日常护理中的健康应用程序收集的,也表明了健康应用程序可能在提醒临床医生注意个人或人群水平的患者健康行为方面发挥的潜在作用。我们之前报道过MyHealthyPregnancy应用程序如何收集用户报告的风险信息,如对亲密伴侣的暴力或药物依从性,直接提供资源,并在发现严重风险时提醒临床医生[
这项研究有几个局限性。这些横断面数据可以证明信息源和行为之间的关联,但不能证明因果关系,可以确定群体内的变化,但不能确定个体内的变化,这可以通过重复抽样实现[
孕妇现在需要就COVID-19疫苗接种和加强疫苗接种做出决定[
COVID-19信息来源以及其他有效和其他不必要或无效的行动。
疾病控制和预防中心
MyHealthyPregnancy
世界卫生组织
JB获得了卫生资源和服务管理局初级保健研究奖(T32 HP22240)的资助。TK部分由S&R基金会的Kuno社会公益应用科学奖资助。
TK和AD是Naima Health LLC的联合创始人,该公司为本研究提供了数据。Naima健康有限责任公司没有为这项工作提供任何经济或物质补偿。