За пределами принятия: новая рамочная модель для теоретического осмысления и оценки неначатия использования, отказа и проблем масштабирования, распространения и устойчивости технологий здравоохранения и ухода

ФОН: Множество перспективных технологических инноваций в сфере здравоохранения и социального ухода характеризуются неначатием использования или отказом со стороны отдельных людей либо неудачными попытками локального масштабирования, удалённого распространения или долгосрочного поддержания инновации на уровне организации или системы. ЦЕЛЬ: Наша цель — разработать основанную на доказательствах, теоретически обоснованную и прагматичную рамочную модель для прогнозирования и оценки успеха программы в области здравоохранения или социального ухода, поддерживаемой технологиями. МЕТОДЫ: Исследование включало два параллельных компонента: (1) вторичное исследование (герменевтический систематический обзор) для выявления ключевых доменов и (2) эмпирические тематические исследования внедрения технологий для изучения, тестирования и уточнения этих доменов. Мы изучали шесть программ, поддерживаемых технологиями — видео-консультации амбулаторных пациентов, отслеживание с помощью глобальной системы позиционирования при когнитивных нарушениях, сервисы аварийных кулонов (pendant alarm), удалённый мониторинг биомаркеров при сердечной недостаточности, программное обеспечение для организации ухода и интегрированное управление случаями через обмен данными — используя продольную этнографию и прикладные исследования в течение до трёх лет в более чем 20 организациях. Данные собирались на микроуровне (индивидуальные пользователи технологий), мезоуровне (организационные процессы и системы) и макроуровне (национальная политика и более широкий контекст). Анализ и синтез опирались на социотехнически информированные теории индивидуальных, организационных и системных изменений. Черновая версия рамочной модели была представлена коллегам, внедряющим или оценивающим другие программы, поддерживаемые технологиями, и доработана с учётом обратной связи. РЕЗУЛЬТАТЫ: Обзор литературы выявил 28 предыдущих рамочных моделей внедрения технологий, из которых 14 использовали динамический системный подход (включая два интегративных обзора предыдущих работ). Наша эмпирическая база включала более 400 часов этнографического наблюдения, 165 полуструктурированных интервью и 200 документов. Окончательная рамочная модель неначатия использования, отказа, масштабирования, распространения и устойчивости (NASSS) включала вопросы в семи доменах: заболевание или состояние, технология, ценностное предложение, система усыновителей (включая профессиональный персонал, пациента и лиц, осуществляющих непрофессиональный уход), организация(и), более широкий (институциональный и общественный) контекст и взаимодействие и взаимная адаптация между всеми этими доменами во времени. Наши эмпирические тематические исследования выявили разнообразные проблемы во всех семи доменах, каждая из которых классифицирована как простая (прямолинейная, предсказуемая, мало компонентов), сложная (много взаимодействующих компонентов или вопросов) или комплексная (динамичная, непредсказуемая, трудно разложимая на составные части). Программы, характеризовавшиеся сложностью, оказались трудными, но выполнимыми для внедрения. Программы, характеризовавшиеся комплексностью в нескольких доменах NASSS, редко, если вообще, становились внедрёнными в повседневную практику. Рамочная модель показала перспективность при применении (как перспективном, так и ретроспективном) к другим программам. ВЫВОДЫ: При условии дальнейшего эмпирического тестирования NASSS может применяться к широкому спектру технологических инноваций в здравоохранении и социальном уходе. У неё несколько потенциальных применений: (1) информирование проектирования новой технологии; (2) идентификация технологических решений, которые (возможно, несмотря на энтузиазм со стороны политики или индустрии) имеют ограниченные шансы на достижение масштабного и устойчивого принятия; (3) планирование внедрения, масштабирования или развёртывания программы; и (4) объяснение и извлечение уроков из провалов программ.