Теоретическая рамка
Теоретическая рамка
В исследовании применяются концепции из междисциплинарной области поведенческих и социальных наук, которые помогают раскрыть проблему. Во-первых, используется понятие приверженности терапии (adherence) согласно определению Всемирной организации здравоохранения. Приверженность отражает степень соответствия фактического поведения пациента предписанному режиму лечения — то есть фиксирует, насколько приём лекарств, дозировки и интервалы совпадают с рекомендациями врача. Это вводит язык для различения намерения (план приёма) и исполнения (реальный приём), а также позволяет отмечать пропуски доз и задержки.
Классические работы (например, обзор Haynes и соавт.) показали, что проблема низкой приверженности распространена повсеместно и средний уровень выполнения назначений при хронических болезнях составляет порядка 50%. Понятие adherence (осознанное, активное соблюдение режима лечения) пришло на смену более узкому понятию compliance (пассивное следование указаниям) в 1980-е годы, отражая переход к пониманию пациента как активного участника терапии. Данная концепция важна для нашего анализа: она поясняет, почему пациенты часто «дозаписывают» приёмы задним числом или пропускают фиксацию — и как это искажает причинные связи между дозой и эффектом.
Важным уточнением в современных исследованиях adherence является различие между «исполнительной» и «интерпретативной» приверженностью. Первая связана с фактом выполнения назначения (принял/не принял), вторая — с тем, как пациент понимает и объясняет для себя эффект терапии. Даже при формально высокой исполнительной приверженности интерпретативная часть может «проваливаться»: человек принимает препарат, но не может связать его с изменениями самочувствия или, наоборот, приписывает эффект случайным колебаниям.
Это приводит к феномену «псевдоприверженности», когда схема соблюдается, но доверие к лечению не формируется, а значит, при первых сомнениях терапия легко прерывается. С точки зрения продукта это означает, что поддержка adherence должна включать не только контроль факта приёма, но и помощь в осмыслении эффекта, иначе цифровая фиксация превращается в формальный ритуал.
Во-вторых, применяется модель поведения COM-B, предложенная Сьюзан Мичи и коллегами (2011). Согласно COM-B, поведение (Behavior) возникает при одновременном наличии способности (Capability), возможностей (Opportunity) и мотивации (Motivation) совершить действие. Это теоретическое представление позволяет объяснить, почему одни форматы ведения записей жизнеспособны в бытовых условиях, а другие нет. Например, если у пользователя недостаточно способности вести сложный дневник (не хватает знаний, памяти или навыков), либо нет возможности (неудобный интерфейс, нет времени в нужный момент), либо отсутствует мотивация, то регулярное внесение данных прерывается. Практики коротких «окошек» для записи сразу после события, напоминания, встроенные в окружение, и учет внешних ограничений — всё это повышает вероятность, что человек фактически зафиксирует данные о приёме и симптомах. COM-B используется в нашем исследовании как рамка для оценки дизайна инструментов: она объясняет, почему слишком сложные и длительные протоколы самозаписи не приживаются в быту, тогда как простые и доступные — приживаются.
Отдельного внимания в рамках COM-B заслуживает когнитивная усталость, возникающая при длительном ведении терапии. Большинство схем лечения предполагает повторяющиеся микро-решения: «принять сейчас или позже», «записать или запомнить», «указать точно или приблизительно». Каждое такое решение расходует внимание и мотивацию.
Исследования поведенческого дизайна показывают, что при накоплении микро-решений люди начинают упрощать поведение, отказываясь от необязательных шагов, в том числе от фиксации данных. Поэтому жизнеспособными оказываются те форматы, где система сама предлагает следующий шаг (например, автоматически открывает короткий экран оценки самочувствия после подтверждения приёма), снижая необходимость осознанного выбора. Это уточняет тезис о «возможностях» в COM-B: возможность — это не только физический доступ к интерфейсу, но и минимизация количества решений, которые пользователь должен принять.
В-третьих, учитывается теория саморегуляции и «модель здравого смысла» болезни (Common Sense Model) Говарда Левенталя. Левенталь показал, что у пациентов существуют субъективные представления о своей болезни — «иллюстрации болезни» — включающие такие компоненты, как идентичность (название диагноза), предполагаемая продолжительность, воспринимаемая серьёзность последствий, предполагаемые причины и контролируемость. Эти убеждения определяют, какие симптомы человек считает значимыми и достойными внимания.
Люди склонны фиксировать в дневнике те признаки и ощущения, которые, по их мнению, важны для общей «картины болезни», соответствуют их личной модели недуга. Напротив, симптомы, которые не вписываются в эту субъективную схему или кажутся тривиальными, часто игнорируются в записях, даже если врач считает их существенными. Таким образом, теория Левенталя помогает объяснить расхождение между клиническими требованиями к данным и реальным содержанием бытовых записей: пациентский «здравый смысл» фильтрует, что записывать.
Модель саморегуляции также позволяет объяснить расхождение временных горизонтов пациента и врача. Для врача эффект терапии оценивается в рамках протоколов: дни, недели, месяцы. Для пациента значимы более короткие и субъективные интервалы: «стало ли легче сегодня», «смогу ли я функционировать завтра». В результате пациент склонен фиксировать острые изменения и игнорировать постепенные, а врач — наоборот. Если дневник не поддерживает оба горизонта (короткий и длинный), данные начинают восприниматься как «бесполезные»: пациенту кажется, что врач «не видит реального состояния», врачу — что пациент «не даёт картины в динамике».
Для цифрового продукта это означает необходимость проектировать визуализацию так, чтобы она позволяла одновременно видеть микро-эффекты и накопленную динамику, не заставляя пользователя вручную агрегировать данные.
В-четвёртых, используется концепция распределённого познания (distributed cognition) Эдвина Хатчинса и связанное понятие внешней памяти (external memory) Дональда Нормана. Эти работы показывают, что познавательная деятельность может быть распределена между человеком и окружающими артефактами. В контексте ведения записей о лечении это означает, что различные инструменты — таблицы, бланки, упаковки лекарств — берут на себя часть когнитивной нагрузки. Например, календарная сетка или чек-лист позволяет вынести счёт дней и доз из головы на бумагу; разлиновка «утро/день/вечер» на таблетнице структурирует план приёма; блистерная упаковка с пронумерованными ячейками за каждый день служит наглядным индикатором, принята ли сегодняшняя доза. Норман вводит понятие внешней памяти для подобных случаев, когда артефакт хранит информацию и подсказки, избавляя человека от необходимости держать всё в уме.
Схема распределённого познания для применения в доступном дизайне (D’Angelo & Rampone, 2018)
В цифровой среде, однако, эти внешние ориентиры часто теряются — интерфейс приложения может скрывать от пользователя общий календарь или не показывать, сколько доз осталось. Поэтому в исследовании обращается внимание на роль явных подсказок структуры в интерфейсе: опираясь на идеи Хатчинса и Нормана, можно понять, почему пользователям нужны визуальные метки (дни, часы, счетчики доз) — иначе система учёта становится ненадёжной.
В-пятых, теоретическое основание опирается на концепцию ситуационности действий Люси Сачман. Сачман в своей работе о планах и ситуациях показала, что реальные действия человека всегда встроены в конкретный контекст и зачастую отклоняются от абстрактного плана. Применительно к терапии это значит: идеальные распорядки приёма препаратов сталкиваются с жизненными обстоятельствами — дорогой, работой, непредвиденными событиями. Пациенты вырабатывают «обходные» практики, чтобы приспособить план лечения к ситуации. Например, если не получается сразу записать симптом в дневник, человек может сфотографировать упаковку лекарства или отправить заметку самому себе в мессенджере как напоминание.
Анализ этих стихийных практик особенно важен: вместо того, чтобы исходить из предположения об «идеальном пользователе» (который педантично всё фиксирует по инструкции), исследование ориентируется на реальные поведения и затруднения. Теория Сачман помогает обосновать необходимость наблюдать и собирать данные о фактическом использовании дневников и напоминаний в естественной среде, чтобы учесть контекстуальные факторы.
В-шестых, значимой теоретической перспективой является концепт биовласти и нормализации по Мишелю Фуко. Фуко показывал, как в современных обществах власть реализуется через нормы и регламенты, дисциплинирующие индивидуальное поведение. В медицине это проявляется через стандартизованные дневники, опросники и шкалы, которые пациент должен заполнять, превращаясь тем самым в объект наблюдения и контроля. Например, практикуемые в клиниках «правильные» дневники боли или опросники пациент-ориентированных исходов (PRO) задают форму и частоту записи симптомов, внушая, что отклонение от этого регламента — неправильное поведение.
Официально признанная шкала боли NPRS-11 для оценки степени боли в клиниках Credit: EgudinKa
Примерная схема оценки результатов лечения, сообщаемых пациентами, в исследовании MRC SUPREMO TRIAL (BIG 2-04). 140 BNP, Btype natriuretic peptide; QoL, quality of life
С позиций Фуко, можно рассматривать поведение частичной фиксации или отказа делиться данными как форму сопротивления норме. В рамках исследования это помогает не клеймить пользователей за «неполные» дневники, а понять их мотивацию: вопросы приватности, нежелание постоянно численно оценивать свою боль, усталость от тотального мониторинга — всё это реакции на нормирующее давление. Таким образом, теория биовласти позволяет критически взглянуть на предлагаемые технологиями метрики и напоминания: не усиливают ли они чувство принуждения и не вызывают ли, тем самым, обратный эффект отказа.
В-седьмых, рассматриваются требования регуляторов к пациент-сообщаемым исходам (Patient-Reported Outcomes, PRO), закреплённые в руководствах FDA и EMA. С середины 2000-х годов регуляторные органы в сфере лекарственных средств формализовали подход к PRO-данным: чтобы их можно было использовать в клинических исследованиях и при одобрении препаратов, записи пациентов должны быть валидированы, привязаны ко времени и соответствовать ряду критериев достоверности. Проще говоря, от дневников требуют точных меток времени сразу после события, недопустимости ретроспективных «скопом» заполнений, стандартизованных шкал симптомов и т. д.
Это создало интересный разрыв между клинической и бытовой пригодностью записей. В быту человек ценит гибкость и простоту (он может объединить вечерние заметки о самочувствии или округлить время приёма таблетки «около полудня»). Но с точки зрения клинического протокола такие данные считаются недостоверными. В исследовании эта коллизия проанализирована: современная логика параллельного учёта отчасти обусловлена попыткой пользователей вести два режима фиксации — один «для себя», другой «для врача». В цифровых же решениях возникает задача — объединить удобство для пользователя с требованиями точности, возможно автоматизируя часть сбора данных, чтобы пользователь не тратил усилия, но данные отвечали стандартам (например, автоматический штамп времени или готовые шкалы для оценки самочувствия).
Наконец, в-восьмых, привлекается идея фрейм-анализа Ирвинга Гофмана. Гофман вводит понятие рамки как контекста, который определяет, как человек интерпретирует ситуацию и выстраивает своё поведение. Одна и та же информация может подаваться по-разному в разных «рамках». Применительно к нашему сюжету, можно говорить о по крайней мере двух рамках фиксации данных: «личный дневник» vs «отчёт врачу». В рамке личного дневника человек пишет для себя, свободно, может использовать жаргон, сокращения, отмечать только то, что лично значимо. В рамке же отчёта для врача меняется язык (более формальный), структура изложения (по дням или по системе организма), уровень детализации (например, пациент может опустить упоминание о лёгком недомогании, если считает это неважным для врача). Кроме того, меняется готовность делиться: некоторые темы или наблюдения, свободно фиксируемые для себя, не будут озвучены врачу из стыда или страха быть непонятым.
В исследовании мы учитываем эту смену рамок при переходе офлайн→онлайн: многие цифровые сервисы здоровья поначалу строились как личные трекеры (рамка личного пользования), но затем данные из них стали предлагаться для совместного использования с врачом или семьёй (рамка отчётности). Гофмановский анализ позволяет предвидеть, что без механизмов переключения рамки пользователи начнут дублировать дневники или избирательно вносить данные, чтобы поддерживать желаемый образ для внешних наблюдателей (например, «хорошего пациента» в глазах врача). Поэтому в проекте заложено внимание к настройкам приватности и форматам экспорта данных под разные аудитории.
