Different People, Different Supports: Using Latent Class Analysis and Behaviour Change Wheel Mapping to Inform Tailored Digital Health Implementation Strategies
Questo studio utilizza l'analisi delle classi latenti e la mappatura del Behaviour Change Wheel su un sondaggio condotto su 617 adulti canadesi per identificare tre segmenti di popolazione distinti con diverse competenze digitali e preferenze di supporto, dimostrando che strategie di implementazione su misura sono essenziali per migliorare l'equità e il coinvolgimento nella sanità digitale oltre il semplice affrontare la alfabetizzazione digitale.
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I sistemi sanitari di tutto il mondo si stanno rivolgendo sempre più agli strumenti digitali per fornire assistenza, sperando di rendere i servizi medici più accessibili e convenienti. Questo cambiamento promette di connettere i pazienti con i medici attraverso schermi e app, ma porta con sé un rischio nascosto: se gli strumenti sono troppo difficili da usare, o se le persone non possono accedere ai dispositivi necessari, proprio le persone che hanno più bisogno di cure potrebbero essere lasciate indietro. Per anni, gli esperti hanno ipotizzato che la barriera principale all'uso di questi servizi sanitari digitali fosse una semplice mancanza di competenze. L'idea prevalente era che se le persone avessero solo imparato meglio a usare un computer o uno smartphone, avrebbero iniziato naturalmente a utilizzare l'assistenza virtuale. Tuttavia, questa ipotesi trascura la complessa realtà di come le persone vivano, di ciò che valorizzano e di come preferiscono apprendere. Tratta una popolazione diversificata come un unico gruppo con un unico problema, ignorando il fatto che un giovane con una connessione internet veloce potrebbe affrontare ostacoli diversi rispetto a un anziano con mobilità limitata, anche se entrambi faticano con la stessa tecnologia.
Un team di ricercatori in Columbia Britannica, Canada, ha deciso di testare se questo approccio "taglia unico" alla sanità digitale stesse effettivamente funzionando. Hanno condotto un ampio sondaggio su oltre 600 adulti residenti nella regione di Fraser Health, un'area diversificata con un mix di età, redditi e background culturali. Invece di porre semplicemente le stesse domande a tutti e fare la media delle risposte, i ricercatori hanno utilizzato un metodo statistico per raggruppare le persone in base alle loro caratteristiche reali, come l'età, il reddito, l'etnia e il genere. Ciò ha permesso loro di vedere modelli distinti nel modo in cui diverse tipologie di persone interagiscono con la tecnologia. Hanno scoperto che la popolazione si è naturalmente suddivisa in tre gruppi molto diversi, ognuno con la propria storia unica riguardo alle competenze digitali, all'accesso ai dispositivi e al modo in cui preferisce ricevere assistenza.
Il primo gruppo, che comprendeva più della metà delle persone intervistate, era composto da giovani adulti di diversi background razziali e culturali. Questi individui erano generalmente a proprio agio con la tecnologia; possedevano smartphone e computer, avevano accesso a Internet e si sentivano sicuri nell'usare gli strumenti digitali. Eppure, nonostante avessero le competenze e l'attrezzatura, questo gruppo era il più propenso a dichiarare di non aver mai utilizzato servizi di cura virtuali, come le videochiamate con un medico. Il secondo gruppo era composto da adulti più anziani, per lo più bianchi, con redditi medi. Questo gruppo affrontava le sfide più significative: riportava una minore fiducia nellamente nell'uso della tecnologia, era meno propenso a possedere uno smartphone e spesso faticava a prendere in prestito dispositivi da altri. Il terzo gruppo consisteva in adulti di mezza età con redditi elevati. Avevano i livelli più alti di fiducia digitale, possedevano il maggior numero di dispositivi e erano gli utenti più frequenti dei servizi di cura virtuale.
La scoperta più rivelatrice è stata che avere le competenze per usare la tecnologia non significa automaticamente usarla. Il gruppo dei giovani e diversificati ha dimostrato che l'alta competenza non garantisce l'impegno. Anche se potevano usare gli strumenti, non li stavano usando per l'assistenza sanitaria. I ricercatori hanno scoperto che questo gruppo semplicemente non sapeva dove trovare informazioni su questi servizi o come iniziare, e preferiva ricevere assistenza attraverso canali online come video o guide in chat. Al contrario, il gruppo più anziano aveva bisogno di un tipo di supporto completamente diverso. Preferivano imparare attraverso interazioni faccia a faccia, come workshop o l'aiuto di un familiare, e facevano ampio affidamento su metodi tradizionali come i telefoni fissi e i giornali locali. Il gruppo ricco e di mezza età, che già utilizzava i servizi, desiderava principalmente soluzioni tecniche rapide quando qualcosa non funzionava, piuttosto che una formazione di base.
Mappando queste scoperte su un quadro teorico utilizzato per comprendere il comportamento umano, i ricercatori hanno concluso che le barriere alla sanità digitale non riguardano solo le competenze. Per il gruppo più giovane, il problema non era la mancanza di capacità, ma la mancanza di motivazione o di abitudine; avevano bisogno di essere stimolati a utilizzare i servizi per i quali possedevano già gli strumenti. Per il gruppo più anziano, le barriere erano fisiche e sociali; avevano bisogno di un migliore accesso ai dispositivi e di assistenza in presenza per costruire la propria fiducia. Lo studio suggerisce che i sistemi sanitari non possono risolvere il problema dell'esclusione digitale semplicemente insegnando a tutti come usare un computer. Devono invece riconoscere che diversi gruppi hanno bisogno di soluzioni diverse. Una strategia che funziona per un giovane esperto di tecnologia, come inviare un link via email, probabilmente fallirà per un anziano che ha bisogno di una guida stampata e di una persona amichevole che gli mostri come fare.
I ricercatori hanno sottolineato che le loro scoperte si basano su un'istantanea temporale e si affidano a ciò che le persone hanno dichiarato di saper fare, piuttosto che testare le loro reali abilità in un laboratorio. Tuttavia, i modelli erano chiari e coerenti. Lo studio sostiene che, per rendere la sanità digitale realmente equa, le strategie di implementazione devono essere personalizzate in base alle esigenze specifiche di questi segmenti di popolazione. Non basta assumere che, se costruite il ponte digitale, la gente lo attraverserà. Alcune persone hanno bisogno di un ponte costruito con materiali diversi, mentre altre hanno bisogno di qualcuno che le accompagni nell'attraversarlo. Comprendendo questi profili distinti, i sistemi sanitari possono andare oltre le soluzioni generiche e progettare sistemi di supporto che si adattino realmente alle vite delle persone che intendono servire.
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