Different People, Different Supports: Using Latent Class Analysis and Behaviour Change Wheel Mapping to Inform Tailored Digital Health Implementation Strategies
本研究は、617人のカナダ人を対象とした調査に対して潜在クラス分析および行動変容ホイールのマッピングを用いることで、デジタル・コンピテンシーと支援の好みが異なる3つの明確な集団セグメントを特定しており、デジタルヘルスにおける公平性とエンゲージメントを向上させるためには、単にデジタル・リテラシーに対処するだけでなく、個別のニーズに合わせた実装戦略が不可欠であることを示している。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
世界中のヘルスケアシステムは、医療サービスをより身近で便利なものにすることを目指し、デジタルツールを活用する動きを強めています。この変化は、画面やアプリを通じて患者と医師をつなぐことを約束するものですが、同時に隠れたリスクも孕んでいます。もしツールが使いにくすぎたり、必要なデバイスにアクセスできなかったりすれば、最もケアを必要としている人々が取り残されてしまう可能性があるのです。長年、専門家たちは、デジタルヘルスサービスを利用する上での主な障壁は、単純なスキルの不足であると考えてきました。人々がコンピュータやスマートフォンをより上手く使えるようになれば、自然とバーチャルケアを使い始めるはずだという考えが主流でした。しかし、この仮定は、人々の生活の複雑な現実、価値観、そして学習の好みの側面を見落としています。それは、多様な人々を「単一の課題を持つ単一のグループ」として扱っており、例えば、高速インターネット環境を持つ若者が直面するハードルと、移動能力が限られている高齢者が直面するハードルが、たとえ共にテクノロジーへの苦手意識を持っていたとしても異なるものであるという事実を無視しています。
カナダのブリティッシュコロンビア州の研究チームは、このような「画一的な」デジタルヘルスへのアプローチが実際に機能しているのかどうかを検証するために調査を行いました。彼らは、年齢、所得、文化的背景が混在する多様な地域であるフレーザー・ヘルス地域に住む600人以上の成人を対象に、大規模な調査を実施しました。研究者たちは、単に全員に同じ質問をして回答を平均化するのではなく、年齢、所得、民族、性別といった実生活における特性に基づいて人々をグループ化する統計的手法を用いました。これにより、異なるタイプの人々がどのようにテクノロジーと関わっているかについて、明確なパターンを見出すことができました。その結果、人口は自然と3つの非常に異なるグループに分類されました。それぞれのグループには、デジタルスキル、デバイスへのアクセス、そしてどのような支援を好むかに関して、独自の物語がありました。
第一のグループは、調査対象者の半数以上を占め、多様な人種や文化的背景を持つ若い成人層で構成されていました。彼らは一般的にテクノロジーに慣れており、スマートフォンやコンピュータを所有し、インターネット環境もあり、デジタルツールを使う自信を持っていました。しかし、スキルと設備を備えているにもかかわらず、このグループは、医師とのビデオ通話のようなバーチャルケアサービスを一度も利用したことがないと回答する確率が最も高いグループでもありました。第二のグループは、主に白人で中所得層の高齢者で構成されていました。このグループは最も大きな課題に直面していました。彼らはテクノロジーの使用に対する自信が低く、スマートフォンを所有していない傾向があり、他人のデバイスを借りることに苦労することが多いと報告していました。第三のグループは、高所得のミドル世代の成人でした。彼らはデジタルへの自信が最も高く、最も多くのデバイスを所有しており、バーチャルケアの利用者も最も多いグループでした。
最も啓示的な発見は、テクノロジーを使うスキルがあることが、必ずしもそのテクノロジーを使用することを意味しないということでした。若い多様なグループは、高い能力が必ずしもエンゲージメント（関与）を保証しないことを証明しました。彼らはツールを使う能力はありながら、ヘルスケアのためにそれらを使用していなかったのです。研究によると、このグループは単に、これらのサービスに関する情報をどこで見つければよいのか、あるいはどのように始めればよいのかを知らなかったのであり、動画やチャットガイドのようなオンラインチャネルを通じて助けを得ることを好んでいました。対照的に、高齢者グループは全く異なる種類のサポートを必要としていました。彼らは、ワークショップや家族からの助けといった、対面でのやり取りを通じて学ぶことを好み、固定電話や地元の新聞といった伝統的な手法に大きく依存していました。一方、すでにサービスを利用している富裕なミドル世代のグループは、基本的なトレーニングよりも、問題が発生した際の迅速なテクニカルな解決策を求めていました。
研究者たちは、人間の行動を理解するためのフレームワークにこれらの知見を当てはめることで、デジタルヘルスの障壁は単なるスキルの問題ではないと結論付けました。若いグループにとっての問題は、能力の欠如ではなく、モチベーションや習慣の問題であり、彼らがすでに持っているツールを使ってサービスを利用するように促す（ナッジする）必要がありました。高齢者グループにとっての障壁は、物理的および社会的なものであり、彼らはデバイスへのアクセスを改善し、自信を築くための対面でのサポートを必要としていました。この研究は、ヘルスケアシステムが単に全員にコンピュータの使い方を教えることでデジタル格差の問題を解決できるわけではないことを示唆しています。代わりに、異なるグループには異なる解決策が必要であることを認識しなければなりません。テクノロジーに精通した若者にメールのリンクを送るような戦略は、印刷されたガイドや、手順を教えてくれる親切な人物を必要とする高齢者には通用しない可能性が高いのです。
研究者たちは、これらの知見は特定の時点におけるスナップショットに基づいたものであり、実際のスキルをラボでテストしたものではなく、人々が「できる」と述べたことに基づいていることを強調しています。しかし、パターンは明確かつ一貫していました。本研究は、デジタルヘルスを真に公平なものにするためには、実装戦略を特定の人口セグメントのニーズに合わせてカスタマイేる必要があると主張しています。デジタルな架け橋を築けば、人々はそれを渡るだろうと想定するだけでは不十分です。ある人々には異なる素材で作られた橋が必要であり、またある人々には、最初に一緒に歩いてくれる人が必要なのです。これらの明確なプロファイルを理解することで、ヘルスケアシステムは一般的な解決策を超え、彼らがサービスを提供しようとしている人々の生活に実際に適合するサポートシステムを設計することができるのです。
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