Показатель Постоянства Вовлечённости Пациентов — Метрики Цифрового Здравоохранения

Показатель постоянства вовлечённости пациентов измеряет, насколько регулярно включённый в программу пациент взаимодействует с цифровым медицинским продуктом во времени — например, ведёт записи о питании или симптомах, фиксирует физическую активность или просматривает данные о здоровье, — а не просто пользовался ли он им вообще. Это продольная метрика, отличающаяся от подсчёта активного использования в определённый момент времени: два пациента могут иметь одинаковый статус «пользовался приложением в этом месяце», хотя один ведёт записи последовательно каждый день, а другой делает одну запись и исчезает на три недели, и только метрика постоянства различает их.

Почему это важно

Устойчивое регулярное взаимодействие с цифровым медицинским инструментом — один из наиболее надёжных опережающих индикаторов клинической пользы, особенно при состояниях, зависящих от поведения, таких как диабет, контроль веса и психическое здоровье, где ценность инструмента определяется поддерживаемой им привычкой, а не какой-либо отдельной сессией. Продукт может сообщать здоровое число ежемесячных активных пользователей, фактически обслуживая популяцию, которая заходит один раз и отдаляется, поскольку ежемесячное активное использование — низкая планка, ничего не говорящая о паттерне использования внутри месяца; метрики постоянства улавливают это так, как не способны простые подсчёты активности. Поскольку постоянство также является одним из наиболее трудно поддерживаемых показателей на протяжении месяцев, а не недель, оно служит более честным сигналом качества продукта и клинического соответствия, чем показатели вовлечённости за короткие окна, подверженные эффектам новизны сразу после начальной регистрации.

Как рассчитывается

Показатель постоянства вовлечённости = недели хотя бы с одним значимым
                                       взаимодействием / общее число недель
                                       участия в программе × 100

«Значимое взаимодействие» должно быть определено явно и единообразно
(например, запись о питании, проверка симптомов или завершённая
синхронизация активности) — никогда не пассивное событие, такое как
открытие приложения без зафиксированного действия.

Сообщайте как распределение, а не только как среднее по популяции:
  например, доля пациентов с еженедельным постоянством ≥ 80 %,
            доля с 50–79 %, доля с < 50 %

Разобранный пример

Приложение для коучинга по питанию включает пациента на 12 недель. Пациент делает хотя бы одну значимую запись о питании в 9 из этих 12 недель, что даёт индивидуальный показатель постоянства вовлечённости 9 / 12 × 100 = 75 %. По всей когорте приложения из 2 000 пациентов, включённых не менее чем на 12 недель, 600 пациентов (30 %) сохраняют еженедельное постоянство ≥ 80 %, 900 (45 %) попадают в диапазон 50–79 %, а 500 (25 %) оказываются ниже 50 %. Сообщение только среднего по когорте (которое могло бы составить около 65 %) скрыло бы, что целая четверть пациентов едва взаимодействует с продуктом вообще, — сегмент, который стоит исследовать отдельно, а не растворять в общем среднем.

Источники данных и предостережения

Данные о постоянстве поступают из собственных журналов событий продукта (записи о питании, синхронизации активности, проверки), а определение «значимого взаимодействия» огромно влияет на получаемый показатель: мягкое определение (любое открытие приложения) всегда будет выглядеть лучше, чем строгое (завершённая значимая запись в журнале), поэтому используемое определение должно быть ясно указано вместе с любым сообщаемым показателем. Автоматически синхронизируемые данные (например, подключённый фитнес-трекер, синхронизирующий активность в фоновом режиме) следует сообщать отдельно от вручную зафиксированных данных, поскольку автоматическая синхронизация может завышать видимое постоянство, не отражая какого-либо активного усилия пациента или вовлечённости в рекомендации продукта.

Распространённые ошибки

Смешивание открытия приложения со значимой вовлечённостью: пассивное открытие приложения (например, вызванное push-уведомлением) — не то же самое, что запись о питании или завершённая проверка; определяйте и сообщайте только значимые взаимодействия.
Сообщение только среднего по популяции: здоровое на вид среднее значение постоянства может скрывать бимодальную популяцию высоко вовлечённых и почти полностью невовлечённых пациентов; сообщайте распределение по диапазонам постоянства, а не только среднее.
Игнорирование знаменателя длительности участия: сравнение показателей постоянства между пациентами, участвующими в течение очень разного времени, без учёта длительности участия исказит результат в пользу группы с более коротким и проще поддерживаемым окном измерения.
Завышение показателя автоматической фоновой синхронизацией: пассивно синхронизируемый поток данных носимого устройства может заставить невовлечённого пациента выглядеть постоянно активным без какого-либо реального изменения поведения или вовлечённости в продукт с его стороны.

Источники

Рецензируемая литература по паттернам вовлечённости в цифровом здравоохранении и их связи с клиническими исходами, например исследования, опубликованные в Journal of Medical Internet Research (JMIR)
American Medical Informatics Association (AMIA), руководство по качеству данных о здоровье, генерируемых пациентами, и измерению вовлечённости
Digital Therapeutics Alliance, руководство по передовой практике измерения вовлечённости и исходов для цифровых терапевтических средств

См. также: показатель удержания пользователей — тесно связанная метрика того, остаётся ли пациент в программе вообще, в отличие от того, насколько последовательно он взаимодействует, пока участвует.