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摘要
目的在2020年1月26日發現首例經實驗室確診的COVID-19病例後，不列顛哥倫比亞省實施了一些非藥物幹預措施，如保持身體距離、洗手、自我隔離以及關閉學校和企業，以盡量減少可能傳播感染的個人接觸。不列顛哥倫比亞省COVID-19人口混合模式調查(BC- mix)是一種監測係統，用於衡量不列顛哥倫比亞省長期以來的行為和接觸模式，為放鬆/重新實施控製措施的時機提供信息。在本文中，我們描述了BC-Mix調查設計和被調查者的人口統計學特征。
參與者這項持續不斷的在線調查於2020年9月啟動。參與者主要通過社交媒體平台(包括Instagram、Facebook、YouTube、WhatsApp)招募。在完成基線調查2-4周後，向參與者發送後續調查。調查結果根據年齡、性別、地理和種族對不列顛哥倫比亞省的人口進行加權，以獲得可概括的估計。其他指數，如物質和社會剝奪指數，居住不穩定，經濟依賴性，和其他使用人口普查和位置數據。
迄今為止的研究結果截至2021年7月26日，已收到超過6.1萬份基線調查回複，其中41 375份符合分析條件。在符合條件的參與者中，約60%同意進行隨訪，約27%提供了他們的個人健康號碼以連接到醫療保健數據庫。受訪者中約83.5%為女性，58.7%為55歲或以上，87.5%為白人，45.9%至少擁有大學學位。加權後，約50%為女性，39%為55歲或以上，65%為白人，50%至少擁有大學學位。
未來的計劃描述接觸模式、保持身體距離措施、定期洗手和戴口罩、研究保持身體距離措施和疫苗接受、猶豫和接受的影響的建模的多篇論文正在進行中或已經發表。
- 新型冠狀病毒肺炎
- 公共衛生
- 健康與安全
- 流行病學
數據可用性聲明
資料應合理要求提供。
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本研究的優勢和局限性
本研究的樣本量大於可比研究。
我們的方法允許我們考慮許多輔助變量，以增強我們的樣本對一般人群的代表性。
我們采用高效、高性價比的招聘策略，提供實時數據。
一些人口群體在調查中的代表性不足，可能是由於缺乏使用社交媒體的機會。
我們的調查結果可能會受到回憶偏差的影響，因為我們要求受訪者回憶前一天的聯係人和其他行為或活動。
簡介
2019年12月以來，由SARS-CoV-2引起的新型COVID-19在全球傳播。世衛組織於2020年3月宣布全球大流行，截至2021年7月，全球已有2億多例COVID-19感染病例，430多萬人因此死亡。1隨著COVID-19疫苗在全球以不同的速度繼續推出，保持身體距離的措施2仍然是新冠肺炎疫情防控最有效的手段之一。3.許多國家的政府已經采取了保持身體距離的措施，如旅行限製、關閉學校和工作場所，以及禁止大型群體集會，以中斷SARS-CoV-2的傳播。這些措施試圖減少感染者與健康人之間的接觸，以盡量減少疾病傳播和對醫療係統的影響。
英屬哥倫比亞(BC)位於加拿大西海岸，麵積近100萬平方公裏。截至2020年7月1日，它的人口約為515萬。4BC省公共衛生官員於2020年3月初開始敦促公眾保持身體距離，避免任何不必要的旅行。到2020年3月17日，該省宣布進入公共衛生緊急狀態，並實施了各種保持身體距離的措施。5這些措施包括限製室內和室外集會，關閉無法達到保持身體距離措施的企業，出境後的自我隔離要求，以及在所有公共空間保持一般的身體距離。
評估保持身體距離措施對人際接觸的影響，可以為完善控製措施提供有價值的信息，並幫助最大限度地減少與covid -19相關的疾病負擔和相關的經濟、社會和精神健康影響。beplay体育相关新闻盡管諸如數學建模等方法可以估計重新流行的可能性，但這些方法往往缺乏關於接觸模式的基於人口的經驗數據，特別是關於人口中不同人口群體所表現出的不同程度的接觸模式的經驗數據。這些特定人群的數據可以更好地為數學模型提供信息，方法是將驅動傳播的接觸模式的明確知識納入其中，而不是從報告的病例和住院情況中推斷這些數據。6 - 8最終，這些數據將作為證據基礎，指導符合政府行動要求的針對性措施，以確保COVID-19病例保持在重新出現的閾值以下。
多項研究評估了在比利時COVID-19大流行期間政府實施的保持身體距離措施對當地接觸模式和行為的影響，8希臘,9肯尼亞,10盧森堡,11荷蘭12以及英國。13其他人包括Verelst等的蘇格拉底- comix研究14以及劉對社會接觸模式的快速回顧等．15此類調查可以衡量公眾遵守保持身體距離措施的情況，並提供有價值的信息，為可能必要的其他公共衛生措施提供信息，以避免進一步的COVID-19感染浪潮。此外，保持身體距離措施對混合模式和接觸行為的影響可能因不同年齡組和個人主要活動場所(如學校或工作場所)而不同。9月16
在這裏，我們描述了BC省COVID-19人口混合模式調查(BC- mix)的進展情況，這是一項正在進行的在線調查，旨在監測和評估COVID-19大流行期間加拿大BC省的社會接觸行為和混合模式。我們詳細介紹了調查的發展和受訪者的招募，以及參與者的特點。
隊列描述
調查設計及方法
BC-Mix (http://www.bccdc.ca/our-research/projects/bc-mix-covid-19-survey；https://a4ph.med.ubc.ca/projects-and-initiatives/bc-mix/)采用橫斷麵調查設計，並進行縱向隨訪。符合條件的人口包括BC省18歲以上的居民。調查於2020年9月4日開始，截至本文發表時，調查仍在進行中。一旦參與者第一次完成調查，他們就會被邀請進行重複隨訪。第一次反應被稱為“基線”。對基線調查做出回應的參與者被邀請在2周後完成第一次隨訪調查。在上一個調查完成後，每隔4周發送後續調查。
參與招聘
為了從廣泛的人口統計範圍捕獲參與者，調查邀請通過Instagram、Facebook、YouTube、WhatsApp、Twitter和穀歌搜索引擎結果頁麵傳播。穀歌廣告受眾管理器和Facebook廣告管理器允許針對特定受眾的付費廣告。我們使用這些工具將調查廣告活動的目標鎖定在BC省18歲及以上的居民。我們還監控調查參與者的人口統計資料，並偶爾使用這些功能，以BC人口作為參考點，針對某些可能代表性不足的年齡組或性別進行招聘。19
為了幫助抓住代表性不足的群體，我們將調查推廣到不同族裔人口。例如，一個南亞社區組織在他們的社交媒體頁麵上推廣這項調查，並將調查發送給他們郵件列表中的個人。雖然這項調查是用英語進行的，但它也用不同的語言(特別是韓語和波斯語)在卑詩省的少數族裔社區成員的社交媒體頁麵上進行宣傳。傳單也在雜貨店和餐館散發，特別是在少數群體經常光顧的餐館。
患者和公眾的參與
BC- mix的初始版本首先在BC人口中隨機選擇樣本進行試點，並在正式啟動調查之前將收到的反饋納入最終版本。招募方法和研究問題的優先次序也通過與公眾成員和一個社區團體的討論得知。我們還通過專門的電子郵件地址不斷接收調查參與者的意見。我們計劃在研究網站上創建研究結果的儀表板和其他信息圖表。
調查領域和案例定義
BC-Mix調查儀器改編自POLYMOD研究17以及伯克利人際接觸研究(BICS)，20.通過Qualtrics進行管理，21一個在線調查工具。基線調查包括六個主要範疇的94個問題:
人口統計信息:該領域包括年齡、性別、種族、教育程度、就業情況、家庭特征和郵政編碼。
COVID-19檢測和結果、症狀和衛生行為:該域捕獲COVID-19檢測信息、症狀和行為，如症狀後去看醫生。
家庭內外的活動和行為:該領域捕捉社會接觸和混合行為，如在過去24小時內接觸的數量、地點和接觸時間。該領域的其他問題包括接觸者的年齡和性別、應答者與接觸者的關係、保持身體距離的行為(如洗手)和個人防護裝備的使用。最初，受訪者被要求為他們報告的聯係人中最多三個人提供這些信息。從2020年12月11日起，我們開始收集多達10名接觸者的特征數據。此外，從2020年12月11日起，我們開始收集關於10名以上接觸者的一般信息，也就是說，如果參與者每天報告10名以上接觸者，就向他們詢問有關這些接觸者的一般問題，例如，年齡、持續時間和大多數接觸者的地點。如果大多數接觸發生在工作場所，後續問題要求受訪者報告接觸發生的工作場所類型。
互聯網和社交媒體使用:該域捕獲有關互聯網和社交媒體使用的信息，如最常用的平台和使用頻率。
對COVID-19的看法和態度:該領域衡量受訪者對保持身體距離措施的看法，以及他們執行這些措施的自信或能力。
2019冠狀病毒病疫苗接受子問卷:該子問卷於2021年3月8日添加。該領域的項目是使用疫苗接受行為框架開發的，該框架綜合了理性行動理論(TRA)的結構，22計劃行為理論(TPB)23日24健康信念模型(HBM)，25了解和預測COVID-19疫苗的使用情況。根據TRA的說法，行為最好的單一預測因素是個人的意圖。26反過來，意圖是個體對執行相關行為的態度和/或個體對參與行為的家庭和朋友支持的感知(主觀規範)的結果。27感知控製或自我效能感，即一個人有能力執行預期行為的自信，28是另一個來自城市規劃的重要結構。城市規劃局假設，一個人對自己是否能夠成功從事某一特定行為的看法，通常會直接影響到他們的意圖，比如接種疫苗。29廣泛使用的HBM以前曾用於評估人們對季節性流感和大流行性豬流感疫苗以及COVID-19疫苗的信念和態度。30-33應用HBM的相關結構開發了問卷項目，以評估人們對感染COVID-19的感知威脅、對感染後疾病嚴重性的感知以及對接種疫苗的安全性和有效性的信念。總體而言，這個子問卷旨在提供對一些可能影響疫苗使用的個人層麵的健康信念、看法和態度的理解。疫苗接受子問卷包含以下領域:態度(感知易感性、嚴重性、益處和障礙)、描述性和主觀規範、感知控製和意圖。
位置數據用於產生區域一級的其他指標。例如，根據加拿大人口普查數據，魁北克省物質和社會剝奪狀況綜合了代表物質或社會剝奪狀況的6個與健康和福利有關的指標，其中包括(1)無高中文憑的人口比例;(二)就業人口比例;(3)平均收入;(四)分居、離婚、喪偶人口比例;(5)單親家庭比例和(6)獨居人口比例。34
調查中的關鍵變量和定義的完整列表載於在線補充表1．
分析、數據清理和加權
為了達到代表性，其他研究也使用了配額抽樣。8 35我們使用了兩種方法來實現相同的目標:通過提升和針對特定人群的適應性招聘，以及事後加權。我們的調查工具不設置招聘配額，而是使用有針對性的廣告來提高代表性。
所有可疑的重複回答都被刪除(即，參與者在一輪調查中多次填寫調查)。對於可疑的重複記錄，保留最近的記錄，刪除其他記錄。問卷中所有問題的完成率至少為33%，性別和年齡問題的有效非遺漏回答必須納入問卷，以便對調查數據進行加權和進一步分析。為了確保BC- mix樣本代表BC人群，使用加權調整技術對調查數據進行加權36為獲得可概括的估計(表1)．利用2016年的人口普查數據，37本次調查使用以下輔助變量進行加權:年齡、性別、地理和種族，在以下層次中:作為我們的第一個標準，我們將年齡、性別、地理和種族作為我們的輔助變量。如果一個記錄對除種族變量外的所有這些變量都有有效的響應，那麼僅使用年齡、性別和地理(第二個標準)生成調查權重。如果一個記錄不符合第一和第二個標準，那麼我們應用第三個標準，使用年齡，性別和種族作為輔助變量。最後，如果一個記錄不滿足前三個條件，我們隻使用年齡和性別作為輔助變量。
分別估計基線和每次隨訪的調查權重。為了評估參與者資料，我們使用SAS軟件V.9.4計算了關鍵人口統計變量的非加權和加權頻率和百分比。基線調查數據用於提供調查參與者概況，並與BC省人口概況(表1)．為了評估合格和不合格應答之間潛在的係統差異，基線合格參與者和不合格參與者的比較呈現在在線補充表2．跟進調查的參與者簡介亦載於在線補充表3．
初步結果
截至2021年7月26日，共有61 183名受訪者參加了基線調查，其中41 375人有資格進行分析。第一次隨訪調查有15 194人(符合條件的n= 10 993)，第二次隨訪調查有11 343人(符合條件的n=8164)，第三次隨訪調查有8521人(符合條件的n=6375)，第四次隨訪調查有6487人(符合條件的n=4981)，第五次隨訪調查有5014人(符合條件的n= 3891)，第六次隨訪調查有4094人(符合條件的n= 3184)，第七次隨訪調查有3125人(符合條件的n=2417)，第八次隨訪調查有2317人(符合條件的n=1760) (圖1)．按招募月份檢查合格基線樣本，2021年6月招募參與者的比例最高(19.9%)(在線補充表4)．
不列顛哥倫比亞省COVID-19人口混合模式調查參與者流程圖(基線和前8個隨訪數據)。
基線調查的調查完成率為64.7%，而隨訪調查的最低完成率為96.6% (在線補充表3)．此外，除重複記錄外，雖然72.5%的基線記錄符合條件，但所有後續調查的符合條件均超過94% (在線補充表5)．
考慮基線樣本(表1)，男女人數大致相等(女性的權重% =50.0%)。大多數參與者年齡在55歲以上(加權%=39.4%)，自認為是白人(加權%=64.6%)，至少擁有大學學位(加權%=50.0%)，居住在弗雷澤衛生區(加權%=36.2%)。
近63.8%(非加權n= 20633)同意接受基線調查後的隨訪，至少94.2%(非加權n= 10357)同意接受後續隨訪調查(表1而且在線補充表3)．基線中大約27.3%(未加權n=7290)的受訪者提供了他們的個人健康號碼，以便與其他醫療保健利用數據庫連接。
加權後，基線調查樣本在年齡、性別、健康地區和種族方麵的分布與不列顛哥倫比亞省一般人口相似(表1)．就性別、年齡、種族/族裔和地理/健康區域而言，合格參與人的分布也與不合格參與人的分布相似(在線補充表2)．此外，在敏感性分析中，我們使用了67%而不是33%的截止閾值，並觀察到該樣本的分布與我們當前合格樣本(在線補充表6)．此外，我們比較了100%完成率和<100%完成率樣本的特征，發現兩個樣本之間的人口統計學特征沒有係統性差異(在線補充表7)．
迄今為止的研究結果
在不列顛哥倫比亞省發現COVID-19病例後，采取了包括保持身體距離措施在內的幾項幹預措施，以限製COVID-19在該省的傳播。隨後，BC- mix由BC疾病控製中心開發41作為早期預警係統的一部分，監測不同年齡組和人口統計學的個體之間的社會和身體互動，並幫助預測COVID-19傳播可能進一步增加的時間。本文介紹了BC-Mix調查方法和調查對象的概況。
與BC-Mix相似的近期研究評估了不同國家與COVID-19傳播和控製相關的社會接觸模式，8-13 42 43其中許多都采用了POLYMOD項目的特點。172020年比利時綜合調查8是一項在線縱向調查，密切監測比利時成年人(18歲及以上)的社會交往行為的變化。英國綜合調查評估了英國成年人的代表性樣本的接觸模式。該項目於2020年3月24日啟動，每兩周對參與者進行一次跟蹤，以監測他們自我報告的行為變化。13在加拿大，魁北克的CONNECT研究使用基於人口的調查來評估社會聯係和混合模式。42Brankston等43還使用了加拿大成年人代表的付費小組來構建接觸模式，並確定保持身體距離措施對COVID-19傳播的影響。這些研究大多委托市場研究公司或使用調查小組來招募參與者。8 13 20 43雖然市場公司或調查小組提供了一種方便的抽樣方法，但它們也有一些挑戰。小組是由忠誠計劃的成員或其他小組組成的人口中的一個選定群體組成的，因此可能不代表從有關人口中完全隨機征聘。
在健康研究中，使用有針對性的社交媒體廣告招募參與者已經變得越來越突出，19 44在心理健康等領域的應用，beplay体育相关新闻45吸食大麻,46吸煙的行為47以及其他與健康相關的研究。48在我們的調查中，我們使用了社交媒體廣告和其他招聘策略。盡管基於社交媒體的招聘不一定會產生一個普通人群的隨機樣本，因為使用社交媒體的人與不使用社交媒體的人的特征可能不同，但Facebook、Instagram、Twitter等社交媒體渠道具有強大的定位功能，允許研究人員將廣告定向到具有特定人口統計學特征的用戶。他們還有一個優勢，那就是可以接觸到難以接觸到的人群。49
優勢與局限
在解釋BC-Mix的結果時，應該考慮以下問題。一些人口群體在調查中的代表性不足，可能是由於缺乏使用社交媒體的機會。這些人在經濟上處於邊緣地位，不太可能接觸到計算機/電子設備，也不太可能接觸到互聯網或蜂窩數據，例如，生活貧困的人、失業的人、無家可歸的人等等。此外，被監禁的人(被判刑或還押候審)或被移民拘留的人可能無法使用互聯網或移動設備。我們的調查回答也可能受到回憶偏差的影響，因為我們要求受訪者回憶前一天的聯係人和其他行為或活動。其他研究使用日記17克服這一弱點，但這可能是後勤挑戰和損耗與這種方法可能相當高。我們調查中另一個潛在的偏見是報告偏見的問題，因為受訪者的回答可能與有關保持身體距離的法律相一致。此外，BC-Mix隻提供英語版本，因此排除了不能用英語交流的個人。盡管如此，根據2016年的人口普查，96.6%的BC省人口表示他們可以用英語交談。37因此，我們不認為任何與語言相關的偏見是顯著的。另一個限製是大量不合格的新兵和連續幾輪調查之間的減員。這可能與調查疲勞或完成調查所需的時間有關。此外，盡管我們使用調查權重來提高我們樣本的代表性，但這並不完美，因為在我們的加權樣本和BC人口之間仍然可以觀察到一些特征的分布差異。這限製了樣本的代表性。此外，盡管加權可以確保調查樣本在某些已知的人口統計學特征方麵與參考人口相似，但這並不能保證某一特定結果指標的加權數據具有代表性，特別是在結果指標與加權時未考慮的未知因素有關的情況下。
我們的調查有幾個優勢。BC-Mix等基於網絡的調查為大流行應對提供了及時信息。49此外，在傳染病大流行期間，基於網絡的調查與麵對麵或其他數據收集模式相比，提供了更方便的數據收集方法。我們還發現，與調查公司的麵板數據成本相比，付費廣告更劃算。44我們研究的另一個優點是樣本量大。我們招募的總樣本超過61000名參與者，與英國CoMix研究的1356名參與者相比，139743名BICS參與者，20.比利時CoMix研究的1542名參與者8以及參與POLYMOD研究的7290名參與者。17此外，由於我們選擇在數據收集後(在分析階段)實現代表性，我們能夠在權重策略中考慮地理和種族。考慮到許多市場研究公司的小組在招聘方麵受到年齡、性別和地理位置的限製，如果我們使用配額抽樣，將這些變量與其他變量一起考慮在邏輯上是具有挑戰性的。在我們的加權策略中使用許多輔助變量增加了BC種群的代表性。
協作
BC- mix將繼續收集BC的行為和接觸模式相關數據，以反映COVID-19大流行動態的變化。BC-Mix有一個全麵的治理結構。我們歡迎感興趣的研究人員進一步合作。數據請求應發送給首席研究員Naveed Z Janjua博士(通信作者)。
結論
據我們所知，BC- mix是第一個也是最大的監測工具，提供BC混合模式和接觸特征的實時定量數據，也是北美最大的監測工具之一。BC-Mix等工具是COVID-19大流行應對工作不可或缺的一部分，因為它們提供了關鍵數據，可用於確定放鬆或重新實施保持身體距離措施的時間。關於接觸模式、接觸模式與傳播的關係、接觸模式的差異和口罩使用的進一步分析正在進行中或已經發表。39 40
數據可用性聲明
資料應合理要求提供。
倫理語句
病人同意發表
倫理批準
在調查開始頁尋求知情同意。該研究得到了英屬哥倫比亞大學行為研究倫理委員會(編號:H20-01785)的審查和批準。BC- mix的數據有助於建模預測，為BC的COVID-19控製措施提供信息(參考文獻38)。描述接觸方式、保持身體距離措施、定期洗手和戴口罩、觀察保持身體距離措施和疫苗接種水平影響的建模、疫苗接受、猶豫和接受的多篇論文正在進行中或已經發表(參考文獻39和40)。
致謝
作者要感謝西蒙弗雷澤大學統計和精算科學係Joan Hu博士和不列顛哥倫比亞疾病控製中心Mei Chong的方法指導。我們也感謝所有參加不列顛哥倫比亞省COVID-19人口混合模式調查(BC-Mix)的不列顛哥倫比亞省居民。
參考文獻
補充材料
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補充數據
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腳注
推特@bushramahmood
貢獻者概念化- nzj和PAA。調查設計- nzj, PAA, TB-T和BM。數據管理- paa, AY和SW。統計analysis-PAA。資金acquisition-NZJ。方法-NZJ, PAA, MB, TB-T, BM, SI和MO寫作(初稿)-PAA, DJ, MB, TB-T, SI和NR寫作(審查和編輯)-NZJ, HAVG, BM, MJD, MB, JW, SB, MO和MAI整體內容及保證- nzj。
資金這項工作得到了邁克爾·史密斯衛生研究基金會COVID-19研究應對基金(獎金#:COV-2020-1183)的支持。
相互競爭的利益沒有宣布。
患者和公眾的參與患者和/或公眾參與了本研究的設計、實施、報告或傳播計劃。有關更多細節，請參閱方法部分。
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