Фреймворк RE-AIM — Метрики Цифрового Здоров'я

RE-AIM — це фреймворк оцінювання в охороні громадського здоров'я, який оцінює цифрове втручання у сфері охорони здоров'я за п'ятьма окремими вимірами — охоплення (Reach), ефективність (Effectiveness), прийняття (Adoption), впровадження (Implementation) та підтримання (Maintenance) — а не за якоюсь однією метрикою. Він існує, щоб виправити конкретну поширену помилку в оцінюванні цифрового здоров'я: програма, яка повідомляє вражаючі дані про ефективність у невеликій мотивованій пілотній популяції, але ніколи не приймається в масштабі або не підтримується після завершення фінансованого пілотного періоду, насправді не продемонструвала цінності для громадського здоров'я, наскільки б гарними не здавалися її основні показники результатів самі по собі.

Чому це важливо

Цифрові пілоти охорони здоров'я часто оцінюють лише за ефективністю — чи покращився показник результату в тих, хто ним користувався, — залишаючи решту чотирьох вимірів невимірюваними чи незвітованими, що систематично зміщує доказову базу на користь втручань, які добре працюють в ідеальних малих умовах, але нічого не кажуть про те, чи працюють вони в масштабі, чи досягають популяції, яка їх найбільше потребує, і чи переживають початкове фінансування та ентузіазм. RE-AIM було розроблено саме для того, щоб змусити оцінювачів звітувати про зовнішню валідність (чи спрацює це в іншому місці, для кого) разом із внутрішньою валідністю (чи спрацювало це тут), що надзвичайно важливо для тих, хто вирішує, чи фінансувати, замовляти або масштабувати цифрове втручання на основі результатів одного дослідження чи пілота. Оскільки кожен із п'яти вимірів можна вимірювати як на індивідуальному, так і на організаційному рівні чи рівні установи, RE-AIM також виявляє компроміси — наприклад, високоефективне втручання, що надається високовідібраним, високопідготовленим персоналом (сильна ефективність, слабка репрезентативність прийняття), — які єдина комбінована метрика повністю приховала б.

Як це застосовується

Охоплення (Reach)           = частка прийнятної цільової популяції, яка
                              бере участь, і наскільки репрезентативні
                              учасники щодо цієї прийнятної популяції
                              (а не лише сира кількість учасників)

Ефективність (Effectiveness) = вплив на первинні результати, включно з
                              якістю життя та ненавмисними негативними
                              наслідками, а не лише єдиний основний
                              показник результату

Прийняття (Adoption)        = частка та репрезентативність установ і
                              персоналу/виконавців, які приймають
                              втручання, відносно всіх прийнятних
                              установ і персоналу

Впровадження (Implementation) = послідовність і точність надання, як
                              передбачено, час і витрати, потрібні для
                              надання, та адаптації, зроблені в процесі

Підтримання (Maintenance)   = міра, в якій втручання стає частиною
                              рутинної практики в довгостроковій
                              перспективі, як на індивідуальному
                              (стійкі ефекти на індивідуальному рівні),
                              так і на рівні установи/організації
                              (інституціоналізація)

Практичний приклад

Цифрову програму профілактики діабету випробовують у 20 клініках первинної допомоги в регіоні з 200 прийнятними клініками загалом. Охоплення оцінюється як 1 200 із приблизно 15 000 прийнятних пацієнтів у 20 пілотних клініках (8 %), при цьому учасники виявилися дещо молодшими та цифрово грамотнішими за всю прийнятну популяцію — прогалина в репрезентативності, яку варто зазначити, а не ігнорувати. Ефективність показує клінічно значуще зниження середнього HbA1c серед тих, хто завершив програму, але високий рівень відсіву означає, що цей ефект розбавляється в аналізі за наміром лікувати для всіх залучених пацієнтів, а не лише тих, хто завершив. Прийняття становить 20 із 200 прийнятних клінік (10 %), зосереджених у клініках із вищою за середню наявною цифровою інфраструктурою — знову ж таки, проблема репрезентативності. Оцінювання точності впровадження виявляє, що більшість клінік надавала програму здебільшого як задумано, хоча дві клініки суттєво скоротили процес онбордингу під тиском часу. Оцінювання підтримання через рік після завершення фінансування пілота виявляє, що лише 6 із початкових 20 клінік досі активно проводять програму — результат, який, будучи звітованим разом із початково багатообіцяючим показником ефективності, дає значно повнішу та чеснішу картину реальних перспектив програми, ніж дані лише про ефективність.

Джерела даних і застереження

Кожен вимір RE-AIM зазвичай спирається на різне джерело даних: Охоплення та Прийняття — на записи про залучення та прийнятність, Ефективність — на клінічні дані чи дані про результати (часто ті самі, що вже використовуються для обчислення конкретної метрики в іншому місці цього посібника, наприклад рівня біометричного покращення), Впровадження — на контрольні списки точності, журнали надання або пряме спостереження, а Підтримання — на подальше оцінювання, проведене значно пізніше за початковий період оцінювання, а це означає, що повне оцінювання за RE-AIM не можна завершити в одній точці часу, і його потрібно планувати з самого початку, а не додавати ретроспективно. Оскільки чесне звітування про всі п'ять вимірів (включно зі слабкими результатами за деякими) вимагає більше роботи та менш втішне, ніж звітування лише про ефективність, опубліковані оцінювання цифрового здоров'я непропорційно недозвітують Охоплення, Прийняття та Підтримання порівняно з Ефективністю — відомий патерн упередженості публікацій, на який слід звертати увагу кожному, хто використовує докази з позначкою RE-AIM для ухвалення рішення.

Пастки

Звітування лише про ефективність і називання цього оцінюванням за RE-AIM: використання назви RE-AIM при звітуванні лише про один із п'яти вимірів нівелює мету фреймворку, і це не слід описувати як оцінювання за RE-AIM.
Вимірювання Охоплення та Прийняття як сирих кількостей, а не часток прийнятної популяції: велика сира кількість учасників усе ще може становити малу, нерепрезентативну частку тих, кого втручання в ідеалі мало б охопити; завжди обчислюйте відносно повного прийнятного знаменника.
Занадто раннє оцінювання Підтримання: інституціоналізацію та стійкий ефект можна оцінити лише тоді, коли початкове фінансування чи ефекти новизни вже згасли; оцінювання, проведене одразу після завершення пілота, не може свідчити про Підтримання, незалежно від того, як виглядають інші чотири виміри.
Сприйняття п'яти вимірів як рівнозначних чи таких, що їх можна об'єднати в одну оцінку: RE-AIM — це свідомо багатовимірний профіль, а не одне число; об'єднання вимірів у єдину складену оцінку відкидає саме ту видимість компромісів, яку фреймворк покликаний зберегти.

Джерела

Glasgow, Vogt, and Boles, "Evaluating the public health impact of health promotion interventions: the RE-AIM framework", American Journal of Public Health, оригінальний опублікований фреймворк
RE-AIM.org, підтримуваний публічний ресурс фреймворку з мірами, інструментами планування та опублікованими застосуваннями
Рецензована література щодо застосування RE-AIM саме до цифрових втручань у сфері охорони здоров'я, наприклад дослідження, опубліковані в Journal of Medical Internet Research (JMIR) та Translational Behavioral Medicine

Дивіться також: рівень цифрового доступу та рівень утримання користувачів, дві метрики цього посібника, що тісно відповідають вимірам Охоплення та Підтримання RE-AIM відповідно.