Different People, Different Supports: Using Latent Class Analysis and Behaviour Change Wheel Mapping to Inform Tailored Digital Health Implementation Strategies
تستخدم هذه الدراسة تحليل الفئات الكامنة ورسم خرائط عجلة تغيير السلوك على مسح شمل 617 بالغاً كنديًا لتحديد ثلاث فئات سكانية متميزة ذات كفاءات رقمية وتفضيلات دعم متفاوتة، مما يثبت أن استراتيجيات التنفيذ المصممة خصيصاً ضرورية لتحسين العدالة والمشاركة في الصحة الرقمية بما يتجاوز مجرد معالجة الثقافة الرقمية.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تتجه الأنظمة الصحية حول العالم بشكل متزايد نحو الأدوات الرقمية لتقديم الرعاية، آملة في جعل الخدمات الطبية أكثر سهولة وتوفرًا. هذا التحول يعد بربط المرضى بالأطباء عبر الشاشات والتطبيقات، لكنه يحمل أيضًا خطرًا خفيًا: إذا كانت هذه الأدوات صعبة الاستخدام للغاية، أو إذا لم يتمكن الناس من الوصول إلى الأجهزة اللازمة، فإن الأشخاص الذين هم في أمس الحاجة إلى الرعاية قد يُتركون خلف الركب. لسنوات، افترض الخبراء أن العائق الرئيسي أمام استخدام هذه الخدمات الصحية الرقمية هو مجرد نقص في المهارات. كانت الفكرة السائدة هي أنه إذا تعلم الناس فقط كيفية استخدام الكمبيوتر أو الهاتف الذكي بشكل أفضل، فسيشرعون طبيعيًا في استخدام الرعاية الافتراضية. ومع ذلك، فإن هذا الافتراض يتجاهل الواقع المعقد لكيفية عيش الناس، وما يقدرونه، وكيف يفضلون التعلم. إنه يعامل سكانًا متنوعين ككتلة واحدة ذات مشكلة واحدة، متجاهلاً حقيقة أن شابًا يمتلك اتصالًا سريعًا بالإنترنت قد يواجه عقبات تختلف عن تلك التي يواجهها شخص مسن يعاني من محدودية الحركة، حتى لو كان كلاهما يعاني من نفس المشكلة مع التكنولوجيا.
قام فريق من الباحثين في مقاطعة كولومبيا البريطانية بكندا، باختبار ما إذا كان نهج "النموذج الواحد الذي يناسب الجميع" تجاه الصحة الرقمية ناجحًا بالفعل. أجروا مسحًا واسع النطاق شمل أكثر من 600 بالغ يعيشون في منطقة "فريزر هيلث"، وهي منطقة متنوعة تضم مزيجًا من الأعمار والدخول والخلفيات الثقافية. وبدلاً من طرح نفس الأسئلة على الجميع وحساب متوسط الإجابات، استخدم الباحثون طريقة إحصائية لتصنيف الناس بناءً على خصائصهم الواقعية، مثل العمر والدخل والعرق والجنس. سمح لهم ذلك برؤية أنماط متميزة في كيفية تفاعل أنواع مختلفة من الناس مع التكنولوجيا. ووجدوا أن السكان انقسموا طبيعيًا إلى ثلاث مجموعات مختلفة تمامًا، لكل منها قصتها الفريدة فيما يتعلق بالمهارات الرقمية، والوصول إلى الأجهزة، وكيفية تفضيلهم للحصول على المساعدة.
تكونت المجموعة الأولى، التي شكلت أكثر من نصف الأشخاص الذين شملهم المسح، من الشباب من خلفيات عرقية وثقافية متنوعة. كان هؤلاء الأفراد، بشكل عام، مرتاحين في التعامل مع التكنولوجيا؛ حيث امتلكوا هواتف ذكية وأجهزة كمبيوتر، وكان لديهم وصول إلى الإنترنت، وشعروا بالثقة في استخدام الأدوات الرقمية. ومع ذلك، ورغم امتلاكهم للمهارات والمعدات، كانت هذه المجموعة هي الأكثر عرضة للقول بأنهم لم يستخدموا قط خدمات الرعاية الافتراضية مثل مكالمات الفيديو مع الطبيب. أما المجموعة الثانية، فتكونت من كبار السن، ومعظمهم من البيض ذوي الدخل المتوسط. واجهت هذه المجموعة التحديات الأكثر جسامة: فقد أفادوا بانخفاض ثقتهم في استخدام التكنولوجيا، وكانوا أقل عرضة لامتلاك هاتف ذكي، وغالبًا ما كانوا يكافحون لاستعارة الأجهزة من الآخرين. وتكونت المجموعة الثالثة من البالغين في منتصف العمر ذوي الدخل المرتفع؛ وهم يمتلكون أعلى مستويات الثقة الرقمية، ويمتلكون أكبر عدد من الأجهزة، وهم الأكثر استخدامًا لخدمات الرعاية الافتراضية.
كان الاكتشاف الأكثر كشفًا هو أن امتلاك المهارات لاستخدام التكنولوجيا لا يعني تلقائيًا أن الشخص سيستخدمها. فقد أثبتت المجموعة الشابة والمتنوعة أن الكفاءة العالية لا تضمن المشاركة؛ فبالرغم من قدرتهم على استخدام الأدوات، إلا أنهم لم يستخدموها في الرعاية الصحية. وجد الباحثون أن هذه المجموعة ببساً لم تكن تعرف ببساطة أين تجد المعلومات حول هذه الخدمات أو كيف تبدأ، كما أنهم فضلوا الحصول على المساعدة عبر القنوات الإلكترونية مثل مقاطع الفيديو أو أدلة الدردشة. وفي المقابل، احتاجت المجموعة الأكبر سنًا إلى نوع مختلف تمامًا من الدعم؛ فقد فضلوا التعلم من خلال التفاعلات المباشة وجهًا لوجه، مثل ورش العمل أو المساعدة من أحد أفراد الأسرة، واعتمدوا بشكل كبير على الوسائل التقليدية مثل الهواتف الأرضية والصحف المحلية. أما المجموعة الميسورة في منتصف العمر، ممن يستخدمون الخدمات بالفعل، فقد أرادوا في الغالب حلولًا تقنية سريعة عندما تواجههم مشكلات، بدلاً من التدريب الأساسي.
من خلال إسقاط هذه النتائج على إطار عمل يُستخدم لفهم السلوك البشري، خلص الباحثون إلى أن عوائق الصحة الرقمية لا تتعلق بالمهارات فحسب. فبالنسبة للمجموعة الشابة، لم تكن المشكلة نقصًا في القدرة، بل كانت نقصًا في الدافع أو العادة؛ فهم بحاجة إلى "تحفيز" لاستخدام الخدمات التي يمتلكون أدواتها بالفعل. أما بالنسبة للمجموعة الأكبر سنًا، فكانت العوائق مادية واجتماعية؛ فهم بحاجة إلى وصول أفضل للأجهزة ومساعدة شخصية لبناء ثقتهم. تشير الدراسة إلى أن الأنظمة الصحية لا يمكنها حل مشكلة الإقصاء الرقمي بمجرد تعليم الجميع كيفية استخدام الكمبيوتر. بدلاً من ذلك، يجب عليهم إدراك أن المجموعات المختلفة تحتاج إلى حلول مختلفة. فالاستراتيجية التي تنجح مع شاب متمكن تقنيًا، مثل إرسال رابط عبر البريد الإلكتروني، ستفشل على الأرجح مع شخص مسن يحتاج إلى دليل مطبوع وشخص ودود ليرشده إلى الخطوات.
أكد الباحثون أن نتائجهم تعتمد على لقطة زمنية محددة وتعتمد على ما قاله الناس عما يستطيعون فعله، بدلاً من اختبار مهاراتهم الفعلية في مختبر. ومع ذلك، كانت الأنماط واضحة ومتسقة. وتجادل الدراسة بأنه لجعل الصحة الرقمية عادلة حقًا، يجب أن تكون استراتيجيات التنفيذ مصممة لتناسب الاحتياجات المحددة لهذه الشرائح السكانية. لا يكفي افتراض أنه إذا بنيت الجسر الرقمي، فسيعبره الناس. فبعض الناس يحتاجون إلى جسر مبني من مواد مختلفة، بينما يحتاج آخرون إلى شخص يمشي معهم عبره أولاً. ومن خلال فهم هذه الملفات التعريفية المتميزة، يمكن للأنظمة الصحية تجاوز الحلول العامة وتصميم أنظمة دعم تتناسب فعليًا مع حياة الأشخاص الذين تحاول خدمتهم.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.