Рівень Послідовності Залученості Пацієнтів

Рівень послідовності залученості пацієнтів вимірює, наскільки регулярно залучений пацієнт взаємодіє з цифровим продуктом охорони здоров'я з часом — наприклад, записує харчування чи симптоми, реєструє фізичну активність або переглядає дані про здоров'я, — а не просто чи користувався він ним узагалі. Це лонгітюдна метрика, відмінна від підрахунку активного використання в певний момент часу: два пацієнти можуть мати однаковий статус «користувався додатком цього місяця», але один веде записи послідовно щодня, а інший робить один запис і зникає на три тижні, і лише метрика послідовності їх розрізняє.

Чому це важливо

Стійка, регулярна взаємодія з цифровим інструментом охорони здоров'я — один із найнадійніших випереджальних індикаторів клінічної користі, особливо при станах, що залежать від поведінки, як-от діабет, контроль ваги та психічне здоров'я, де цінність інструмента походить від звички, яку він підтримує, а не від окремого сеансу. Продукт може звітувати здорову кількість щомісячних активних користувачів, фактично обслуговуючи популяцію, яка входить один раз і відходить, адже щомісячне активне використання — низька планка, що нічого не говорить про патерн використання впродовж місяця; метрики послідовності фіксують це так, як прості підрахунки активності не можуть. Оскільки послідовність також є однією з найважчих речей для підтримання протягом місяців, а не тижнів, вона є чеснішим сигналом якості продукту та клінічної відповідності, ніж показники залучення за короткий проміжок, схильні до ефектів новизни одразу після початкового ознайомлення.

Як це обчислюється

Рівень послідовності залученості = тижні щонайменше з однією відповідною
                                   взаємодією / загальна кількість тижнів
                                   залучення × 100

«Відповідну взаємодію» слід визначати явно та послідовно (наприклад,
запис про їжу, перевірка симптомів або завершена синхронізація
активності) — ніколи як пасивну подію на кшталт відкриття додатка без
зафіксованої дії.

Звітуйте як розподіл, а не лише як середнє по популяції:
  наприклад, частка пацієнтів із тижневою послідовністю ≥ 80 %,
             частка з 50-79 %, частка з < 50 %

Практичний приклад

Додаток для нутриціологічного коучингу залучає пацієнта на 12 тижнів. Пацієнт робить щонайменше один відповідний запис про їжу в 9 із цих 12 тижнів, що дає індивідуальний рівень послідовності залученості 9 / 12 × 100 = 75 %. У всій когорті додатка з 2 000 пацієнтів, залучених щонайменше на 12 тижнів, 600 пацієнтів (30 %) підтримують тижневу послідовність ≥ 80 %, 900 (45 %) потрапляють у діапазон 50-79 %, а 500 (25 %) — нижче 50 %. Звітування лише середнього по когорті (яке могло б становити близько 65 %) приховало б, що ціла чверть пацієнтів ледве залучається взагалі, — сегмент, вартий окремого дослідження, а не розчинення в загальному середньому.

Джерела даних і застереження

Дані про послідовність походять із власних журналів подій продукту (записи про їжу, синхронізації активності, перевірки), а визначення «відповідної взаємодії» має величезний вплив на отриманий показник — поблажливе визначення (будь-яке відкриття додатка) завжди виглядатиме краще за суворе (завершений, змістовний запис), тому використане визначення необхідно чітко вказувати поруч із будь-якою звітованою цифрою. Дані з автоматичною синхронізацією (наприклад, під'єднаний фітнес-трекер, що синхронізує активність у фоновому режимі) слід звітувати окремо від даних, внесених вручну, оскільки автоматична синхронізація може завищувати видиму послідовність, не відображаючи жодних активних зусиль пацієнта чи залучення до рекомендацій продукту.

Пастки

Змішування відкриттів додатка зі змістовним залученням: пасивне відкриття додатка (наприклад, ініційоване push-сповіщенням) — не те саме, що зафіксований запис про їжу чи завершена перевірка; визначайте та звітуйте лише відповідні взаємодії.
Звітування лише середнього по популяції: здорово виглядаючий середній рівень послідовності може приховувати бімодальну популяцію високозалучених і майже повністю незалучених пацієнтів; звітуйте розподіл за діапазонами послідовності, а не лише середнє.
Ігнорування знаменника тривалості залучення: порівняння рівнів послідовності між пацієнтами, залученими на дуже різні проміжки часу, без урахування тривалості залучення зміщуватиме результат на користь тієї групи, яка мала коротше, легше для підтримання вікно вимірювання.
Завищення показника автоматичною фоновою синхронізацією: пасивно синхронізований потік даних носимого пристрою може змусити незалученого пацієнта виглядати послідовно активним без жодної реальної зміни поведінки чи залучення до продукту з його боку.

Джерела

Рецензована література щодо патернів залучення в цифровому здоров'ї та їхнього зв'язку з клінічними результатами, наприклад дослідження, опубліковані в Journal of Medical Internet Research (JMIR)
American Medical Informatics Association (AMIA), настанови щодо якості даних про здоров'я, згенерованих пацієнтами, та вимірювання залучення
Digital Therapeutics Alliance, настанови найкращих практик щодо вимірювання залучення та результатів для цифрової терапії

Дивіться також: рівень утримання користувачів, тісно пов'язана метрика того, чи залишається пацієнт залученим узагалі, на відміну від того, наскільки послідовно він взаємодіє, поки залучений.