技術可以改變行為並幫助人們更好地管理慢性病嗎?

技術可以改變行為並幫助人們更好地管理慢性病嗎?
良好的健康和慢性疾病之間的區別是及時的文本還是友好的提醒?
anuje / Shutterstock.com

當我在辦公室工作時接到電話時是3月2014。 另一端的人自我介紹了Loma Linda大學SACHS心臟診所的首席心臟護士Linda Houston-Feenstra博士。 她說她聽說過我的工作 有說服力的技術特別是它如何影響人們的態度或行為改變。 她希望我幫她治療心衰患者。

這些患者未能遵守自我管理方案,如運動,飲食和每天測量血糖,並且越來越多的患者在出院後的30天內回到醫院,這被稱為30天住院再入院。

從而開始了長期而富有成效的合作,從而產生了三篇論文,幾項新技術,眾多研究出版物,贈款和一家創業公司。

在此之前,我一直積極參與多個醫療保健信息技術項目,我們一直在利用現有理論來實施短信,醫療應用或服務等系統來幫助患者。 我的 IDEA實驗室 克萊蒙特已經開始關注預防和改變行為。 休斯頓 - 芬斯特拉博士的電話是幫助我的實驗室發現使用數字技術改善慢性病管理的潛在和陷阱的關鍵一步。

什麼是說服技術?

有說服力的技術可以是任何形式的信息和通信技術,它們與人們互動以改變他們的態度和/或行為。 在與Houston-Feenstra博士的工作人員多次會面後,我們對該問題有了很好的理解:即遵守自我管理的障礙以及為什麼越來越多的患者在30天內回到ICU。 然後我們能夠設計一個遠程家庭監控系統,包括一個名為的免費應用程序 我的心.

當患者離開診所時,他們的智能手機上安裝了藍牙功能秤,血壓袖帶,血糖儀和MyHeart。 患者每天測量生命體徵並在應用程序中記錄他們的症狀。 該系統收集了每日數據,如體重,血壓,血糖和活動(步驟)以及有關其症狀的五個問題的答案,他們根據美國心臟協會的指南對1-10進行了評分。 MyHeart應用程序提供了激勵消息以及任何缺失的重要數據的提醒。

所有數據都通過儀表板引導並顯示給Houston-Feenstra博士的工作人員。 此外,每個傳入的重要數據或症狀都是通過規則過濾器進行的,該規則過濾器有助於將每位患者分類為高,中或低風險以便再次入院。 然後,護士可以打電話給高危患者,並通過藥物改變,飲食建議或提供鍛煉建議進行干預,幫助他們待在家裡。

自2008以來,我一直對這個領域著迷,並在我的實驗室中製定了一個積極的研究議程,我們設計了幾個有說服力的技術。 當人們考慮慢性病時,往往歸結為某些行為。 我們以肥胖和糖尿病為例。 研究表明,這些往往是由於飲食不當,缺乏運動,忘記服藥等原因造成的。

有說服力的應用程序可以提醒人們,提供動機,並幫助他們實現目標。 它可以通過簡單的日常文本消息或使用具有支持藍牙的接口或虛擬化身的花哨應用程序來完成。


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為什麼我們需要外部激勵因素?

為什麼我們不做必要的事情呢? 人類心理學的這一方面對於理解設計僅能作為支持工具的技術非常重要。 有許多眾所周知的行為改變理論可以應用於此。 理論如 健康信念模型, 反作用理論, 計劃行為理論跨理論的變革階段 理論都有助於我們理解人類行為的細微差別。

我們來看一個簡單的案例吧。 約翰肥胖,但喜歡喝富含卡路里的蘇打水。 反辯論理論說,僅僅向約翰說“不要喝可樂”是不夠的。我們必須提供另一種選擇,例如“多喝維生素水。”接下來發生的事情就是約翰的想法。有一段時間的衝突,他在這兩個陳述中都在努力。 他權衡利弊,最後做出決定。

行為心理學家 BJ福克 將行為改變描述為依賴於動機,能力和触發因素的數學關係。 動機水平可以高或低; 我們執行或做某事的能力可能高或低; 但是觸發器,外部刺激,通常可以提供重要的推動力,使我們行動並執行所需的行動或行為。

提供量身定制的信息有助於提高動力和能力。 在我的實驗室研究中,我和我的同事發現,用戶可以採取行動的觸發器,稱為“可操作觸發器”,可以影響行為改變。 我們越來越多地看到,這種有說服力的技術可以根據種族差異,文化方面甚至語言問題進行定制。 來自我實驗室的學生以及來自南加州大學的少數本科學生目前正在與Cigna公司合作,測試量身定制的短信及其對糖尿病自我管理的影響。

我們在研究中發現,儘管有輕微的推動和提醒,但我們可能會在行為中出現短期變化,但經過一段時間的複發。 我們如何才能將可持續的行為變為一種習慣?

將短期變化轉變為長期習慣

我的研究生,我的同事Ala Alluhaidan, 大衛德魯,我研究了這個問題,最近出來了 賦權理論。 我們的結論是,患者需要感受到能力,並且諸如與他們的目標一致的信息以及社會和社區支持等事項可以在幫助實現他們期望的結果方面發揮重要作用。 挑戰在於將這些構造編程為軟件實現。

Loma Linda的心力衰竭研究導致了這一研究 一個小型試點試驗 有8位患者,我們看到了顯著的結果:在30天內沒有一名患者再次入院。 他們的生活質量也有所提高。 從那以後,我們通過剝離一家名為的創業公司進行了其他試驗 DCL健康 與診所和心髒病醫師合作,為患者提供遠程家庭監控技術。

今天,我們正在開發一種人工智能係統,可以從遠程家庭監測數據中學習,並根據生命和症狀變量的某些組合,預測再入院的風險或嚴重胸痛的可能性。 我們現在正進入一個激動人心的數字醫療技術階段,我們可以在一定程度上準確地預測患者可能發生的事情,然後提前採取預防措施並製定乾預措施。

MyHeart背後的技術現在正在尋找其他慢性疾病,如糖尿病和慢性阻塞性肺病。 每種疾病都需要測量特定的生命體徵和症狀,並且有不同的規則來過濾它們,但可以用於幫助患者。

這個領域的數字技術正在興起。 風險可能包括電池故障,網絡傳輸問題以及此類技術的可持續使用。 我相信這些事情會隨著時間的推移而改善,但就目前而言,這些數字健康工具實際上拯救了生命。談話

關於作者

技術設計與管理教授Samir Chatterjee, 克萊蒙特研究生大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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