日期：2024-07-16 來源：CNAIS “MISQ China Impact” 團隊 作者：Anindya Ghose, Xitong Guo, Beibei Li, and Yuanyuan Dang（2022） 編輯：夏宇，香港大學(xué)，信息管理2019級博士研究生 點擊：268
引言：在移動健康平臺不斷普及的背景下，患者的行為和健康管理方式正在發(fā)生顯著變革。移動健康應(yīng)用的個性化服務(wù)雖能提高用戶的參與度和滿意度，但也可能因過度個性化而引起用戶的抵觸感，影響應(yīng)用的長期使用率。那么，移動健康平臺對慢性病患者的健康和經(jīng)濟結(jié)果有哪些具體影響呢？
圖1. mHealth應(yīng)用圖例
01 背景介紹 移動健康（mHealth）是移動計算、醫(yī)療傳感器和通信技術(shù)的結(jié)合，用于提供醫(yī)療服務(wù)，包括慢性病管理和健康促進。雖然mHealth技術(shù)的潛力巨大，但其是否真正能夠改善患者的健康和行為結(jié)果仍存在不確定性，原因有多方面。 首先，盡管mHealth技術(shù)可以便于患者進行醫(yī)療溝通和干預(yù)，但過于頻繁的干預(yù)可能會引起患者的厭煩或習(xí)慣性忽視。其次，如果健康信息與患者先前的信念不一致或被視為不可信，可能會減少其說服力，導(dǎo)致患者避免這些信息。第三，普遍的個人行為跟蹤可能引發(fā)用戶的隱私擔(dān)憂。以前的研究顯示，患者可能會將高度個性化的移動短信消息視為侵?jǐn)_性的。此外，頻繁的個性化消息也可能使患者感到壓力或被迫。
理論上，自我決定理論和認知評估理論表明，缺乏選擇性和自愿感可能會導(dǎo)致自主權(quán)和自我激勵的喪失。這種自主權(quán)的喪失可能會導(dǎo)致患者在健康自我管理過程中的參與度降低（例如，mHealth應(yīng)用的使用頻率降低，患者與醫(yī)生的互動減少，對藥物和治療的遵從性降低）。而且，壓力評估和強加的目標(biāo)會削弱內(nèi)在動機，因為它們導(dǎo)致外部歸因感知。因此，由mHealth技術(shù)支持的頻繁和高級個性化可能會適得其反，降低患者在健康自我管理中的參與度。 由于這些問題，評估m(xù)Health技術(shù)對患者健康和行為結(jié)果的有效性可能相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性。到目前為止，關(guān)于評估m(xù)Health應(yīng)用效果的知識還很有限。使用二手?jǐn)?shù)據(jù)進行檔案分析可能不可行，因為mHealth技術(shù)采用中可能存在患者自我選擇的偏差，以及患者異質(zhì)性和mHealth技術(shù)使用中的高退出率。
02 研究問題 這項研究因此提出以下問題： 在醫(yī)療領(lǐng)域中，mHealth技術(shù)（例如移動應(yīng)用）的使用是否能促使慢性病患者改變他們的健康和生活方式？ 如果可以，這種改變對患者的健康結(jié)果有什么影響？具體影響包括短期指標(biāo)（如患者的血糖和糖化血紅蛋白水平的降低）和長期指標(biāo)（如醫(yī)院訪問次數(shù)和醫(yī)療費用）。
03 數(shù)據(jù)與變量 為了回答以上問題，作者通過一項隨機場實驗探討了mHealth平臺在慢性病患者健康管理中的實際應(yīng)用和效果。研究對象是亞洲一家主要的移動健康應(yīng)用平臺，專注于糖尿病患者的健康管理。為了檢驗在不同情況下移動健康平臺的影響，該設(shè)計了五種實驗條件（2個對照組 + 3個實驗組）如下：
具體的樣本劃分如下圖所示：
圖2. 隨機化和抽樣程序 本文的數(shù)據(jù)來源包括三部分，分別為實驗前調(diào)查、實驗過程、試驗后調(diào)查，并由此獲得了以下三個數(shù)據(jù)源。 在為期三個月的實驗期間，通過移動（或基于網(wǎng)絡(luò)的）健康應(yīng)用記錄的個人健康和行為特征的面板數(shù)據(jù)。這些信息包括與糖尿病相關(guān)的健康活動，例如血糖值、血糖類型以及上傳時間/日期。 包括個人活動和應(yīng)用使用日志的面板數(shù)據(jù)。這些信息包括步行步數(shù)、運動時間和消耗的卡路里、食物攝入和估算的卡路里、睡眠時間、應(yīng)用打開時間和頻率、記錄活動日志的頻率、忠誠度獎勵、購物活動、應(yīng)用內(nèi)與醫(yī)療專家的問答。 包括來自治療前后調(diào)查的個人人口統(tǒng)計學(xué)、健康和行為特征的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)。
圖3. 用戶行為跟蹤（從左到右：血糖、血壓、飲食和運動）
04 研究結(jié)果 本研究使用調(diào)查數(shù)據(jù)進行群體級別分析，比較實驗前后患者健康和行為的差異。然后，作者使用面板數(shù)據(jù)進行個體級別的實驗效果效果分析。 通過詳細實驗組和對照組尿病患者的日常健康活動以及血糖值，作者發(fā)現(xiàn)使用mHealth應(yīng)用的患者在飲食、運動和生活方式方面的行為有了顯著改善（例如，顯著更高水平的日常鍛煉，攝入更健康的食物，日攝入卡路里更少，每天走更多步數(shù)，睡眠時間也更長），這些行為的改變進一步帶來了血糖和糖化血紅蛋白水平的下降，以及長期的健康效果如減少醫(yī)院訪問次數(shù)和醫(yī)療費用。 這項研究還比較了移動端和PC端應(yīng)用版本的效果，結(jié)果顯示移動版本在促進患者行為改變方面更為有效。 此外，這項研究還探討了平臺提供個性化健康提醒與普通提醒的差異，發(fā)現(xiàn)雖然個性化提醒可能會略微降低患者的應(yīng)用參與度和生活方式改變，但它們更能促使患者使用遠程醫(yī)療服務(wù)替代傳統(tǒng)的線下就醫(yī)。
05 結(jié)論與建議 總的來說，這項研究的發(fā)現(xiàn)揭示了mHealth技術(shù)和平臺設(shè)計在改善醫(yī)療健康結(jié)果方面的巨大潛力。這些技術(shù)不僅能夠促進慢性病患者的自我管理，還能有效地轉(zhuǎn)變他們的健康行為，最終實現(xiàn)成本效益更高的預(yù)防性和主動性醫(yī)療服務(wù)。 本文的研究結(jié)果具有幾個重要的管理啟示： 從
醫(yī)療服務(wù)提供者的角度來看，這項研究顯示了移動醫(yī)療技術(shù)在促進糖尿病患者自我管理、通過長期行為改變來改善福祉和健康結(jié)果方面的重要性。 從平臺設(shè)計者的角度來看，移動健康平臺的設(shè)計對于實現(xiàn)更好的患者參與、賦權(quán)和健康結(jié)果至關(guān)重要。與其使用個性化消息，不如將移動健康應(yīng)用與非個性化消息結(jié)合使用，提供關(guān)于疾病管理的一般知識以進行患者教育。 從政策制定者的角度來看，移動健康技術(shù)在改善醫(yī)療服務(wù)交付方面的潛力，能顯著影響醫(yī)療服務(wù)對健康結(jié)果、質(zhì)量和成本。這項研究還大大深化了對干擾患者持續(xù)使用移動健康應(yīng)用和人群遵守治療及健康生活方式計劃的問題的理解，能夠幫助制定更好的政策促進移動健康技術(shù)的采納和持續(xù)使用。 參考文獻：Ghose, A., Guo, X., Li, B. and Dang, Y., 2021. Empowering Patients Using Smart Mobile Health Platforms: Evidence From a Randomized Field Experiment. Mis Quarterly, 46(1): 151-192. 文獻鏈接：https://doi.org/10.25300/MISQ/2022/16201 作者信息：
Anindya Ghose Position: Heinz Riehl Chair Professor of Technology and Marketing, Leonard N. Stern School of Business, New York University. Area：Digital Advertising and Marketing, Data Privacy, Antitrust in Tech Industries, Artificial Intelligence, Digital Platforms, Mobile Economy, Electronic Commerce Site：https://www.stern.nyu.edu/faculty/bio/anindya-ghose Email：ag122@stern.nyu.edu
Xitong Guo Position: Professor, School of Management, Harbin Institute of Technology Area：eHealth with special interests in healthcare data enabled service management for citizen wellness Site：https://ehealth.hit.edu.cn/eehealth/2018/0309/c9531a202609/page.htm Email：xitongguo@hit.edu.cn
Beibei Li Position: Anna Loomis McCandless Chair and Professor of IT and Management, Heinz College, Carnegie Mellon University Area：Interaction between human decisions and recent technological disruptions in both online and offline markets Site：https://www.heinz.cmu.edu/faculty-research/profiles/li-beibei Email： beibeili@andrew.cmu.edu
Yuanyuan Dang Position: Associate Professor, School of Business Administration, South China University of Technology Area：eHealth, Big data in Healthcare IT, Mhealth,Field Experiment Site：https://cnsba.scut.edu.cn/2021/0302/c24831a420321/page.htm Email：dyy_hit@163.com
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網(wǎng)址: 使用智能移動健康平臺賦能患者 http://m.u1s5d6.cn/newsview123780.html
