Полевое исследование PREDICT — это проект, начатый в сотрудничестве с Palindrome Data, Right to Care, Indlela и HEERO в Мпумаланге, Южная Африка. В проекте использовались большие данные и машинное обучение для создания моделей, которые могут успешно прогнозировать LTFU у 2 из 3 пациентов. После получения этического одобрения мы проанализировали деидентифицированные данные о пациентах за более чем 10 лет, а затем смоделировали и разработали простые в использовании рабочие пособия для врачей, чтобы помочь выявить пациентов с более высоким риском быть LTFU. Сегментация риска для пациента позволяет клиницистам сортировать и адаптировать вмешательства на основе индивидуальных характеристик пациента и прогнозируемого риска. Это полевое исследование следует за первоначальной работой группы PREDICT по разработке прогностической модели, полевым испытаниям некоторых первоначальных оценочных карт, а также разработке поведенческого стимула для пациентов (который можно увидеть в нижней части оценочной карты).

Пользовательское тестирование является частью более широкого пилотного исследования, в ходе которого будет оцениваться долгосрочное влияние инструментов на управление LTFU. В ходе исследования были выявлены четыре клиники в Мпумаланге, которым были выделены разные инструменты.

Цель пользовательского тестирования заключалась в тестировании инструментов и их доработке перед внедрением исследования. Это было сделано путем определения того, насколько хорошо инструменты работают в клинике и могут ли они быть интегрированы в рутинный рабочий процесс врача. Это позволит нам определить их долгосрочную осуществимость. Кроме того, было важно понять надежность оценок риска, полученных с помощью инструментов, и согласие между клиницистами.

Отзывы о пользовательском тестировании можно разделить на четыре категории:

  1. Интеграция в рутинный рабочий процесс врача. В этой категории мы увидели некоторые явные различия между бумажными и цифровыми инструментами. На цифровых сайтах медсестры чувствовали, что инструмент прост в использовании, а прохождение оценочной карты происходит быстро, в результате они пришли к выводу, что инструмент легко интегрируется в их рутинный рабочий процесс. На бумажных сайтах пользователи также считали инструменты простыми в использовании, но были опасения по поводу того, что листы бумаги могут быть потеряны и добавляются дополнительные документы в и без того интенсивный бумажный процесс.
  2. Надежность и приемлемость. Пользователи всех сайтов считали оценки надежными, и 90 % из них согласились с оценками рисков, полученными с помощью оценочных карточек.

  1. Облегчение диалога между пациентом и врачом.Пользователи на разных сайтах сообщали, что инструменты (как цифровые, так и бумажные) облегчают общение между ними и пациентом. Медсестра, просматривающая оценочные листы с пациентами, сначала заставила их почувствовать, что о них заботятся, и побудила их быть более открытыми для решения проблем, с которыми они сталкиваются, что привело к более легкому применению вариантов направления на лечение.
  2. Поощрение ответственности пациента за план лечения.Системы оценки с планом направления на лечение разработаны таким образом, чтобы стимулировать взаимодействие с пациентом, чтобы разобраться в своих проблемах и выбрать план лечения, наиболее подходящий для них. Медсестры сообщили, что это процесс, который заставляет пациентов чувствовать, что они являются партнерами в их пути лечения, и они имеют некоторую ответственность за это, что поощряет ответственность.