Khung RE-AIM — Chỉ Số Sức Khỏe Kỹ Thuật Số

RE-AIM là một khung đánh giá sức khỏe cộng đồng đánh giá một can thiệp sức khỏe kỹ thuật số trên năm chiều riêng biệt — Tiếp cận (Reach), Hiệu quả (Effectiveness), Áp dụng (Adoption), Triển khai (Implementation), và Duy trì (Maintenance) — thay vì thông qua bất kỳ chỉ số đơn lẻ nào. Nó tồn tại để sửa chữa một chế độ thất bại cụ thể, phổ biến trong đánh giá sức khỏe kỹ thuật số: một chương trình báo cáo dữ liệu hiệu quả ấn tượng từ một dân số thí điểm nhỏ, có động lực trong khi không bao giờ được áp dụng ở quy mô lớn, hoặc không bao giờ được duy trì sau giai đoạn thí điểm được tài trợ của nó, thực sự chưa chứng minh được giá trị sức khỏe cộng đồng, bất kể các con số kết quả đầu đề của nó trông tốt đến đâu khi bị cô lập.

Tại sao điều này quan trọng

Các chương trình thí điểm sức khỏe kỹ thuật số thường xuyên chỉ được đánh giá dựa trên hiệu quả một mình — liệu thước đo kết quả có cải thiện đối với những người đã sử dụng nó hay không — trong khi để lại bốn chiều còn lại chưa được đo lường hoặc chưa được báo cáo, điều này một cách có hệ thống làm thiên lệch cơ sở bằng chứng về phía các can thiệp hoạt động tốt trong các điều kiện lý tưởng, quy mô nhỏ nhưng không nói lên điều gì về việc liệu chúng có hoạt động ở quy mô lớn, có tiếp cận dân số cần chúng nhất, hay có tồn tại được qua nguồn tài trợ và sự nhiệt tình ban đầu hay không. RE-AIM được phát triển đặc biệt để buộc các nhà đánh giá phải báo cáo về tính hợp lệ bên ngoài (điều này có hoạt động ở nơi khác không, cho ai) cùng với tính hợp lệ bên trong (điều này có hoạt động ở đây không), điều này vô cùng quan trọng đối với bất kỳ ai quyết định liệu có nên tài trợ, ủy quyền, hoặc mở rộng quy mô một can thiệp sức khỏe kỹ thuật số dựa trên kết quả của một nghiên cứu hoặc thí điểm duy nhất hay không. Vì mỗi trong năm chiều có thể được đo lường ở cả cấp độ cá nhân lẫn cấp độ tổ chức hoặc môi trường, RE-AIM cũng làm nổi lên những sự đánh đổi — ví dụ, một can thiệp rất hiệu quả được cung cấp bởi nhân viên được tuyển chọn kỹ lưỡng, được đào tạo kỹ lưỡng (hiệu quả mạnh, tính đại diện của việc áp dụng yếu) — mà một chỉ số kết hợp duy nhất sẽ hoàn toàn che giấu.

Cách áp dụng

Tiếp cận (Reach)         = tỷ lệ dân số mục tiêu đủ điều kiện tham
                           gia, và các người tham gia đại diện cho
                           dân số đủ điều kiện đó đến mức nào
                           (không chỉ số lượng người tham gia thô)

Hiệu quả (Effectiveness) = tác động đến các kết quả chính, bao gồm
                           chất lượng cuộc sống và các hậu quả tiêu
                           cực không chủ ý, không chỉ một thước đo
                           kết quả đầu đề duy nhất

Áp dụng (Adoption)       = tỷ lệ và tính đại diện của các môi
                           trường và nhân viên/tác nhân cung cấp áp
                           dụng can thiệp, so với tất cả các môi
                           trường và nhân viên đủ điều kiện

Triển khai               = tính nhất quán và trung thực của việc
(Implementation)           cung cấp theo như dự định, thời gian và
                           chi phí cần thiết để cung cấp nó, và các
                           sự thích ứng được thực hiện dọc theo con
                           đường

Duy trì (Maintenance)    = mức độ mà can thiệp trở thành một phần
                           của thực hành thường xuyên lâu dài, ở cả
                           cấp độ cá nhân (các hiệu ứng bền vững ở
                           cấp độ cá nhân) và cấp độ môi trường/tổ
                           chức (thể chế hóa)

Ví dụ tính toán

Một chương trình phòng ngừa tiểu đường kỹ thuật số được thí điểm tại 20 phòng khám chăm sóc ban đầu trong một khu vực có tổng cộng 200 phòng khám đủ điều kiện. Tiếp cận được đánh giá là 1.200 trong số ước tính 15.000 bệnh nhân đủ điều kiện trên 20 phòng khám thí điểm (8%), với những người tham gia được phát hiện là trẻ hơn và hiểu biết kỹ thuật số hơn một chút so với toàn bộ dân số đủ điều kiện — một khoảng cách đại diện đáng được lưu ý thay vì bị bỏ qua. Hiệu quả cho thấy một sự giảm có ý nghĩa lâm sàng trong HbA1c trung bình giữa những người hoàn thành, nhưng một tỷ lệ bỏ cuộc cao có nghĩa là hiệu ứng này bị pha loãng khi được đánh giá trên cơ sở có-ý-định-điều-trị trên tất cả các bệnh nhân đã đăng ký, không chỉ những người hoàn thành. Áp dụng là 20 trong số 200 phòng khám đủ điều kiện (10%), tập trung tại các phòng khám có hạ tầng kỹ thuật số hiện có trên mức trung bình — một lần nữa, một mối quan ngại về tính đại diện. Đánh giá tính trung thực của Triển khai cho thấy hầu hết các phòng khám đã cung cấp chương trình phần lớn như đã được thiết kế, mặc dù hai phòng khám đã rút ngắn đáng kể quy trình làm quen dưới áp lực thời gian. Đánh giá Duy trì một năm sau khi tài trợ thí điểm kết thúc cho thấy chỉ có 6 trong số 20 phòng khám ban đầu vẫn đang tích cực vận hành chương trình — một kết quả, khi được báo cáo cùng với con số hiệu quả ban đầu đầy hứa hẹn, cho một bức tranh hoàn chỉnh và trung thực hơn nhiều về triển vọng thực tế của chương trình so với chỉ riêng dữ liệu hiệu quả.

Nguồn dữ liệu và lưu ý

Mỗi chiều RE-AIM thường dựa vào một nguồn dữ liệu khác nhau: Tiếp cận và Áp dụng từ hồ sơ đăng ký và đủ điều kiện, Hiệu quả từ dữ liệu lâm sàng hoặc kết quả (thường là cùng dữ liệu đã được sử dụng để tính một chỉ số cụ thể ở nơi khác trong cuốn sách này, chẳng hạn như tỷ lệ cải thiện chỉ số sinh học), Triển khai từ các danh sách kiểm tra tính trung thực, nhật ký cung cấp, hoặc quan sát trực tiếp, và Duy trì từ một đánh giá theo dõi được thực hiện khá lâu sau giai đoạn đánh giá ban đầu — có nghĩa là một đánh giá RE-AIM đầy đủ không thể được hoàn thành tại một thời điểm duy nhất và đòi hỏi việc đánh giá phải được lên kế hoạch ngay từ đầu, không được thêm vào một cách hồi cứu. Vì việc báo cáo trung thực cả năm chiều (bao gồm cả những kết quả yếu ở một số chiều) tốn nhiều công sức hơn và kém thuận lợi hơn so với chỉ báo cáo hiệu quả, các đánh giá sức khỏe kỹ thuật số được công bố báo cáo thiếu một cách không tương xứng về Tiếp cận, Áp dụng, và Duy trì so với Hiệu quả — một mô hình thiên lệch xuất bản đã biết mà bất kỳ ai sử dụng bằng chứng được dán nhãn RE-AIM để thông báo cho một quyết định nên đề phòng.

Những cạm bẫy

Chỉ báo cáo hiệu quả và gọi đó là một đánh giá RE-AIM: sử dụng tên RE-AIM trong khi chỉ báo cáo một trong năm chiều của nó làm thất bại mục đích của khung và không nên được mô tả như một đánh giá RE-AIM.
Đo lường Tiếp cận và Áp dụng dưới dạng số đếm thô thay vì tỷ lệ của dân số đủ điều kiện: một số lượng người tham gia thô lớn vẫn có thể đại diện cho một phần nhỏ, không đại diện của những người mà can thiệp lý tưởng nên tiếp cận; luôn tính toán dựa trên mẫu số đủ điều kiện đầy đủ.
Đánh giá Duy trì quá sớm: thể chế hóa và hiệu ứng bền vững chỉ có thể được đánh giá tốt sau khi tài trợ ban đầu hoặc hiệu ứng mới lạ phai nhạt khá lâu; một đánh giá được thực hiện ngay sau khi thí điểm kết thúc không thể nói lên điều gì về Duy trì bất kể bốn chiều còn lại trông như thế nào.
Coi năm chiều là có trọng số bằng nhau hoặc có thể kết hợp thành một điểm số: RE-AIM cố ý là một hồ sơ đa chiều, không phải một con số duy nhất; kết hợp các chiều thành một điểm số tổng hợp sẽ loại bỏ chính xác khả năng hiển thị sự đánh đổi mà khung được thiết kế để bảo tồn.

Nguồn

Glasgow, Vogt, và Boles, "Evaluating the public health impact of health promotion interventions: the RE-AIM framework", American Journal of Public Health, khung gốc đã được công bố
RE-AIM.org, nguồn tài nguyên công khai được duy trì của khung cho các thước đo, công cụ lập kế hoạch, và các ứng dụng đã công bố
Tài liệu được bình duyệt áp dụng RE-AIM cho các can thiệp sức khỏe kỹ thuật số cụ thể, ví dụ các nghiên cứu được công bố trên Journal of Medical Internet Research (JMIR) và Translational Behavioral Medicine

Xem thêm: tỷ lệ tiếp cận kỹ thuật số và tỷ lệ giữ chân người dùng, hai chỉ số trong cuốn sách này tương ứng ánh xạ chặt chẽ đến các chiều Tiếp cận và Duy trì của RE-AIM.