Preventing digital exclusion through nurse-assisted teleconsultation: equity-stratified analysis of patient-reported outcomes and usability from the TELECONSULTA pragmatic randomized trial
在一项针对巴西 2 型糖尿病成年人的实用性随机对照试验中,护士辅助的远程问诊展示了公平的可用性,并在未扩大数字鸿沟的情况下保留了以患者为中心的结果,这表明人类引导和基层医疗整合可以有效缓解全民医疗体系中的数字排斥问题。
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在世界许多地方,数字医疗的承诺在于它能为那些远离医院或难以出行的人们带来专家护理。其核心理念是,一次视频通话可以取代漫长的巴士旅程,在节省时间和金钱的同时,让医疗建议变得触手可及。然而,这种转变中隐藏着一种风险。如果患者必须亲自操作技术——应对复杂的应用程序、排除连接故障或在小屏幕上打字——那么那些受教育程度较低或缺乏电脑经验的人可能会被遗忘。这创造了一种新的障碍,即原本旨在提供帮助的工具,实际上却拉大了那些能够使用它的人与不能使用它的人之间的差距。对于医疗系统而言,问题在于它们能否设计出包含所有人的数字服务,还是会不可避免地向那些精通技术的人倾斜。
巴西的一支研究团队致力于测试该国公共医疗体系内针对这一问题的特定解决方案,该体系服务于超过2亿人口。他们的研究重点是患有2型糖尿病的成年人,这是一种需要定期与专家进行沟通的疾病。研究人员并没有要求患者独自管理技术,而是设计了一个由经过培训的护士全程协助的系统。护士负责设置视频通话、处理技术细节并引导患者完成问诊,充当患者与屏幕之间的桥梁。这种方法在一项涉及加入维利市(Joinville)近280名成年人的大规模现实世界试验中得到了测试。目标是观察这种“护士辅助式”远程问诊是否能提供与前往专家诊所面诊同样好、甚至更好的体验,以及它对于受教育程度极低的人群与受教育程度较高的人群是否同样有效。
研究对比了两组患者。一组患者前往当地的基层医疗诊所,在那里由一名护士帮助他们通过视频连接到专家;另一组则前往专家诊所进行面对面的诊疗。两组接受了相同的医疗护理,包括处方和实验室检查,但他们与医生见面方式不同。研究人员特别关注患者对这一过程的感受。他们提出了关于睡眠满意度、社交生活、工作能力以及整体健康体验的具体问题。他们还测量了技术的易用性,密切关注教育水平是否会对人们处理数字问诊的方式产生影响。
结果显示,护士辅助的方法效果显著。事实上,使用护士协助视频系统的患者报告的满意度与那些进行面对面诊疗的患者一样高。对于生活中的某一个特定方面,数字组的表现甚至更好:对睡眠的不满程度显著下降。在面对面看诊的组别中,约有27%的人对自己的睡眠感到不满,而在护士辅助的视频组中,这一比例降至约14%。这表明,消除前往远方诊所的压力可能有助于患者更好地休息。总体而言,患者觉得所接受的护理很好,且该系统似乎并未因教育程度的不同而排斥任何人。
或许最重要的发现是关于技术的可用性。当被问及该系统是否易于使用时,视频组中的每一个人都回答了“是”。即使是对于那近半数被认为面临被数字工具遗忘风险、受教育程度较低的参与者,情况也是如此。护士的存在有效地消除了数字素养的障碍。研究发现,技术并未向受教育程度较高的人倾斜;相反,护士提供的真人帮助使数字体验变得人人皆可触及。这表明,当医疗系统内置人工支持时,数字医疗不必成为一个仅限技术达人的专属俱乐部。
然而,研究也强调了咨询方式无法解决的深层问题。即使有护士的帮助,在两组中仍有大量患者对他们的性健康和体育锻炼机会表示不满。在视频组和面对面诊疗组中,约有29%的人报告对这些方面的护理感到不满。研究人员指出,这些是复杂的问题,可能不仅仅需要改变医生与患者见面方式。他们指出,需要医疗系统在处理这些话题方面进行更广泛的变革,而不仅仅是将面对面会议切换为视频通话。
研究还仔细观察了数字系统在不同教育程度的人群中是否存在差异。虽然数据量尚不足以证明确定的差异,但模式表明护士辅助模式对所有人都是有效的。在受教育程度最低的组别中,视频组报告的整体体验不满度为零,而面对面诊疗组则存在轻微但可见的不满。尽管研究人员提醒说,这种特定的比较需要进一步研究以确认,但它提供了一个充满希望的迹象,即通过正确的方案设计,数字医疗可以具有包容性。
最终,这项研究证明了数字医疗并不一定会让最脆弱的人群掉队。通过安排一名经过培训的护士在场处理技术问题,研究人员将一个潜在困难的数字体验转变为顺畅且以人为本的体验。研究表明,关键在于不仅要有技术,还要有人在旁引导患者。虽然视频问诊并未解决所有的健康问题,但它们成功地保持了患者体验的质量,并确保了受教育程度较低的人也能像其他人一样轻松获得专家护理。这些发现为世界各地的医疗系统提供了一个实用的蓝图:如果你想要公平地扩展数字医疗,你必须将其设计为以人工协助为核心。
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