免费医学论文发表-使用社会投资回报框架评估印度数字技术支持的社区儿童健康计划
抽象
据估计，2020年有500万名5岁以下儿童死亡，其中82%发生在撒哈拉以南非洲和南亚。孟买超过三分之一的人口获得医疗保健的机会有限，城市贫民的儿童健康结果尤为严重。我们描述了在孟买实施基于数字技术的儿童健康计划，并评估了其整体影响。利用人工智能（AI）驱动的移动健康平台，我们开发了一个基于社区的儿童健康管理计划。该计划利用现有的社区卫生工作者 （CHW） 劳动力，旨在加强分诊和转诊，改善社区获得医疗保健的机会，并减少对医院的依赖。社会投资回报 （SROI） 框架用于评估整体影响。该计划将社区治疗的疾病发作比例从4%提高到76%，从而减少了住院和私人医疗保健提供者的自付费用。印度卢比 （INR） 的总投资为 2,632,271 印度卢比，社会回报为 34,435,827 印度卢比，SROI 比率为 13。该方案每名儿童每年的费用为625印度卢比。在人工智能驱动的决策支持工具的帮助下，提高 CHW 等现有劳动力的技能，有可能将关键卫生服务的能力扩展到社区环境中。本研究为使用 SROI 等循证工具评估卫生技术的整体影响提供了蓝图。这些发现适用于各种收入环境，为促进加强医疗保健服务的技术支持干预措施提供了明确的理由。
作者摘要
据估计，2020年有500万名5岁以下儿童死亡，其中82%发生在撒哈拉以南非洲和南亚。孟买超过三分之一的人口难以获得医疗保健，城市贫民的儿童健康结果尤为严重。在本文中，我们报告了一项数字技术支持计划实施的情况，该计划旨在加强孟买贫民窟儿童疾病的社区管理。通过使用由社区卫生工作者操作的人工智能（AI）驱动的移动平台，该计划增加了适当的分诊和转诊，将社区成功治疗的疾病发作比例从4%提高到76%，从而减少了患者及其家人的住院和自付费用。我们的分析表明，该项目的总投资每投资印度卢比 （INR） 就会产生 13 倍的社会回报，每个孩子的年成本为 625 印度卢比。本文重点介绍了一种新型人工智能驱动的临床决策支持平台的实施，以改善基于社区的卫生服务。讨论了几项令人信服且与政策高度相关的研究结果，这些研究结果适用于各种收入环境，为促进通过技术支持的卫生规划加强初级卫生保健服务的干预措施提供了明确的理由。
数字
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引文： Patil M， Qureshi A， Naydenova E， Bang A， Halbert J， De Vos M， et al. （2023） 使用社会投资回报框架评估印度数字技术支持的社区儿童健康计划。PLOS 数字健康 2（11）： 编号：E0000363。 https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000363
编辑 器： Laura M. K?nig，维也纳大学：维也纳大学，奥地利
收到： 2023年3月1日;接受： 2023年9月1日;发表： 11月 1， 2023
版权所有： ? 2023 Patil et al.这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，该许可允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。
数据可用性： 数据字典和检查数据集中的去标识化样本可在以下链接获得：https://osf.io/h29sn/?view_only=ed34bf1dd3454ee28b8307614614fa88。
资金： 这项工作得到了儿童奖基金会授予EN和MV的资助。MMM得到了美国国立卫生研究院（K23HD092611）尤尼斯·肯尼迪·施莱弗国家儿童健康与人类发展研究所的支持。资助者在研究设计、数据收集和分析、发表决定或手稿准备方面没有任何作用。
利益争夺： 作者宣称不存在任何利益冲突。
介绍
2020年，全球估计有500万名5岁以下儿童死亡，其中82%发生在撒哈拉以南非洲和南亚[1]。孟买是印度的商业之都，被称为吸引来自全国各地的移民的特大城市。高昂的生活成本迫使移民在城市及其边缘的贫民窟中找到庇护所[2]。联合国人类住区规划署将贫民窟定义为“居民被定性为住房和基本服务不足的毗连住区”。[3]因此，贫民窟满足了提供屋顶的最低要求，但难以满足诸如获得医疗保健，充足营养，清洁饮用水，环境卫生和个人卫生等必需品[4]。孟买超过三分之一的人口获得医疗服务的机会有限，城市贫民的儿童健康结局尤为严重[5]。
孟买贫民窟有许多非营利组织，但需求巨大，资源往往不足以为所有人提供服务。医疗保健是分散的，与私人医生的咨询或住院治疗需要相当大的成本。处方药的高昂成本增加了另一层经济负担。由于大多数社区成员都是日薪收入者，一天生病意味着失去关键收入。人口超过800,000（2011年人口普查）[6]的M East Ward被确定为孟买最贫困的地区之一，根据大多数健康指标，大约85%的居民居住在贫民窟[7]。与其他病房相比，该病房的医疗支出也最高[7]。超过50%的支出是自费支付的，通常是通过私人提供者支付[7]。由于记录社区就医行为、疾病患病率和健康结果的研究很少，许多人的医疗保健需求目前是看不见的。
在当地非政府组织、学术机构和卫生技术提供者之间建立了多学科合作，以制定一项以社区为基础的贫民窟儿童健康管理方案，并通过循证的卫生经济评估框架评估其影响。该计划的重点是利用现有的劳动力，即社区卫生工作者 （CHW），他们的活动通过人工智能 （AI） 驱动的移动健康平台得到加强，以加强对居住在 M East Ward 的 6 岁以下儿童的分诊和转诊。该计划旨在增加社区早期获得医疗保健的机会，并减少对医院作为最后提供者的依赖——这种医疗保健提供模式对于卫生系统在 COVID-19 大流行期间及以后的可持续性至关重要。
社会投资回报（SROI）是一个基于结果的框架，可帮助组织衡量和说明整体价值[8]。该框架由罗伯茨企业发展基金于1990年代初开发，并由新经济学基金会成熟，作为一种工具，帮助组织理解和量化他们正在创造的社会，环境和经济价值[9]。SROI框架有助于说明投入（资源）、产出（变革过程的结果）、结果（立即发生的效果）和影响（每年变革过程的长期影响）之间的关系[10]。研究表明，SROI框架可用于医疗机构，无论是前瞻性的还是回顾性的[11,12]。我们描述了基于数字技术的社区儿童健康平台的实施，并使用SROI框架评估了其在城市贫民窟环境中的整体影响。
方法
项目概况
社区保健方案的实施期为12个月。然而，由于 COVID 和封锁限制，持续时间缩短到 10 个月。该项目由三个组织合作进行：Apnalaya，一个在M East Ward贫民窟工作的非营利组织（实施伙伴）;孟买Chetana管理与研究所（学术研究和评估合作伙伴）;以及伦敦的 Feebris Ltd.（技术合作伙伴）。中心辐射式交付模式是该计划的核心，其中主要机构（中心）是社区儿科医生，需要升级护理的患者由CHW（辐条）转介给该患者，CHW（辐条）是患病儿童的第一线联系人。
涵盖的地理站点
孟买市政合作的M东区共有12个贫民窟集群。计划区域被细分，CHW 遵循访客时间表，一周中的每一天都涵盖不同的子区域。
项目团队和培训
项目团队包括六名社区卫生工作者和一名专门为该项目招募的社区医生（儿科医生）。计划团队接受了使用流动健康工具包在社区进行数字健康检查的培训，并在需要转诊时提供建议。培训内容包括技术的使用和社区环境中儿童健康问题的管理。CHW 由项目经理监督，根据捕获数据的质量提供定期反馈和进修培训。
参与者招募
社区卫生工作者每天进行挨家挨户的访问，并采用以下资格标准来评估儿童是否应该接受数字健康检查：
纳入标准
6岁以下儿童
儿童出现儿童疾病的常见症状，包括发烧、咳嗽、胸闷、腹泻、呕吐、呼吸困难、吞咽困难和营养不良迹象
儿童被标记为 CHW，因为父母对最近的症状和/或行为感到震惊
排除标准
有创伤相关体征/症状（例如出血、骨折、撕裂伤、瘀伤）的儿童;这些病例立即被社区卫生工作者上报到医院治疗
出现严重症状（例如抽搐或无法唤醒、无法饮水、呼吸困难）且需要紧急医疗护理的儿童;社区卫生工作者接受培训，以识别紧急体征，并陪同儿童到最近的三级政府医院接受进一步治疗
没有成年看护人陪同的儿童，该看护人有合法权利对儿童做出与健康相关的决定
移动医疗包
移动健康套件包括三个即时护理 （POC） 设备——数字听诊器（EKuore Pro、EKuore Medical Devices）、脉搏血氧仪（BM2000A，上海贝瑞电子科技）和通用腋窝温度计——以及一部手机（Moto G3、Motorola Mobility），预装了 Android 应用程序，可引导 CHW 进行检查（图 1).检查可以完全离线进行，使 CHW 能够接触到没有互联网连接/互联网连接较差的家庭。数据被上传到门户网站，一旦 CHW 到达具有足够连接的区域，即可进行临床审查。该技术为每个用户配备了端到端加密和密码保护访问，确保完全符合数据治理和安全标准（例如ISO 27001）。
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图 1. 移动健康工具包。
（A） 移动健康包由 Feebris Ltd. 提供，包括一个数字听诊器、一个脉搏血氧仪和一个腋窝温度计，以及一个预装在手机上的 Android 应用程序。移动应用程序指导 CHW 逐步完成问卷调查并使用床旁设备进行测量的过程。（B） 所有数据均通过移动应用程序上传，社区儿科医生可在门户网站上查看。此图由 EN 创建。
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计划工作流程
每次检查都遵循标准化结构，如下所述。根据分诊结果，启动了标准化的转诊流程，以确保需要临床护理的儿童尽早转诊给社区儿科医生。
数字健康检查结构
患者登记：CHW收集有关人口统计学特征和病史的基本数据，以建立每个儿童的健康记录。
症状问卷：根据世界卫生组织（World Health Organisation， WHO）儿童疾病综合管理（Integrated Management of Childhood Disease， IMCI）指南，CHW向陪同成人询问了一系列健康相关问题，如一般危险体征、呼吸系统不适、腹泻和呕吐[13]。
生命参数测量：CHW 使用医疗传感器进行了一系列测量，包括温度、心率、血氧饱和度、呼吸频率和使用数字听诊器对胸部的听诊。
分诊决定：根据 IMCI 指南对所有症状进行自动评估，以对风险水平进行分类（通过颜色编码可视化），并向 CHW 提供简单的建议：a） 不采取任何行动;b） 第二天的随访;或 c） 转介给社区医生。
Diagnosis, referral, and treatment
临床医生审查：社区儿科医生可以通过数字门户审查在社区进行的所有检查，该门户充当电子病历，捕获所有健康信息。社区儿科医生能够评估个体生命体征，并通过门户听诊患者的肺音。如果需要进一步检查，他可以转介孩子到实验室（进行血液检查/X光检查），CHW陪同父母和孩子，以确保护理的连续性。根据严重程度，社区儿科医生要么在当地诊断和治疗儿童，要么将他们转诊到三级政府医院。
提供治疗：在适当的情况下，社区儿科医生开具治疗处方并安排随访。
转诊：社区内无法处理的重症病例转诊至三级公立医院。
影响评估：影响评估活动分为四个主要阶段：
基线评估：在项目开始时，对 3179 户家庭进行了调查，以获取有关社区现有健康状况的数据。
规划推出：卫生规划在12个社区集群中运行了10个月，覆盖了大约5648名儿童。
后续评估：在方案开始10个月后，对参与方案的284户家庭进行了调查，以获取有关其效果的定性和定量数据。在邻近地区（未参与该计划）的 627 户家庭的对照组中进行了一项平行调查，以观察干预后各组之间服务利用率的差异。
SROI构建：上述三个步骤为SROI分析提供了结构和功能框架，该分析使用新经济学基金会的SROI指南[8]进行，遵循图2所示的过程，分析结果用于计算SROI比率[14]。
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图 2. 社会投资回报率 （SROI） 分析的阶段以及计算投资、回报、影响和 SROI 比率的过程。
改编自新经济学基金会对SROI的指南8.
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研究和数据治理
数据被捕获并存储在孟买托管的云中（使用亚马逊网络服务），并在与参与该项目的研究合作伙伴共享之前完全匿名化。使用Microsoft Excel版本16.59进行统计分析。
道德声明
患者同意发表不適用。
伦理批准
获得了印度医学研究委员会的伦理批准（批准号：2018-2788）。陪同每个儿童参与者的父母/看护人在充分了解该计划和研究的目的以及任何相关的益处和风险后，获得了书面同意。参与者被告知，他们可以随时撤回同意。
结果
主要方案成果
在十个月的时间里（2019年6月1日至2020年3月31日），社区卫生工作者使用流动健康包进行了5051次儿童健康检查。3030例（59.9%）需要转介至社区医生，其中2879例（95.0%）得到诊断和治疗（表1）。呼吸系统疾病占社区诊断的2333例（81.0%）。
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表 1. 数字儿童健康计划的成果。
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干预前和干预后的调查显示，私家医生的咨询率从82.8%下降到19.0%，医院的咨询率从34.8%下降到7.0%。报告日工资下降的父母从9.7%下降到4.2%。（表 2 和表 3）。该计划将社区卫生工作者在家中看病儿童的比例从54%提高到83%，在社区成功治疗的疾病发作比例从4%提高到76%（图3）。
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表 2. 干预前基线调查的结果。
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表 3. 对照组干预后随访调查和平行调查的结果。
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图 3. 实施数字儿童健康计划后治疗途径的变化。
该方案将社区卫生工作者能够在家中看病儿童的比例从54%提高到83%，在社区成功治疗的疾病发作比例（无需私人咨询或医院就诊的自付费用）从4%提高到76%。
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通过SROI分析量化影响
为了评估该计划的总体影响，审查了对不同利益攸关方的好处。以下是SROI分析的阶段：
第1阶段——边界设定和影响映射：基线研究有助于确定范围，确定利益相关者，并发展变革理论（图4）[15]。确定干预行动并确定其优先次序的利益攸关方如下：a）直接受益者：儿童和家庭;b） 社区劳动力：社区卫生工作者和医生;c） 更广泛的卫生系统：卫生设施/医院和医疗保健提供者。
第 2 阶段——数据收集：数据收集阶段由三个部分组成：a） 确定每个结果的指标;b） 为这些指标分配财务价值或在必要时指定代理权;c） 将10个月计划的相关数据与基线调查和后续调查一起制成表格和分析。
第 3 阶段——建模和计算：该计划占了 5 项主要投入（表 4）。
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图 4. 数字儿童健康计划的变革理论。
CHW = 社区卫生工作者。
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表 4. 报告了整个10个月的方案投入。
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000363.t004
在计算福利时，数量是每个孩子每月的零钱金额，财务代理的价值是每个孩子每月的零钱价值。
在计算项目总价值时的主要假设（表5）包括以下内容：
药物费用保持不变。
家庭的自付费用减少到 0 印度卢比，因为 CHW 检查和社区医生咨询都是免费提供的。
由于 CHW 在家进行检查，因此旅行费用降至 0 印度卢比。
归因（结果受他人影响的程度）、无载重量（如果没有计划会发生什么）和下降（未来几年的结果减少）都假定为零。这被认为是适当的，因为对照组的比率更差或与基线相当。
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表 5. 计算总影响。
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该项目的总投入或投资为2,632,271印度卢比，SROI比率为13。该方案每名儿童每年的费用为625印度卢比。
第 4 阶段 - 报告和嵌入：撰写本文的目的是让更广泛的受众能够了解该分析的结果以及该计划在患者旅程不同阶段的影响。
讨论
关于数字技术支持的卫生干预措施在低收入和中等收入国家（LMIC）环境中的使用和影响的证据很少，特别是在像M East Ward这样的城市贫民窟。本文提供了一种基于证据的方法来评估旨在改善儿童获得医疗保健机会的数字健康干预措施的影响，同时考虑到在这种情况下医疗保健服务的分散性。该方案的主要目标是增加社区早期获得医疗保健的机会，并减少对医院作为最后提供者的依赖。
从基线调查中可以看出，对于居住在社区的人们来说，获得医疗保健可能具有挑战性，通常涉及多次就诊 CHW、私人医生和去医院。因此，每一次疾病发作往往与家庭的大量自付费用有关，占家庭收入的很大一部分。通过将数字健康平台嵌入到 CHW 和社区儿科医生的工作流程中，该项目深入了解了增加现有劳动力以改善医疗保健可及性的潜力。通过基线和随访比较证明，患者旅程的变化表明，可以在社区内解决大量疾病发作，并且可以减少与私家医生的咨询，从而节省金钱。还记录了基于社区的干预措施，以减少住院治疗;这可能是由于早期诊断和干预，减少了急性加重。除了这些健康经济效益外，干预措施还被认为可以安抚那些报告对该计划的信任的父母，并减少在疾病发作期间对孩子健康的担忧。
通常有几种方法用于计算社会价值，包括成本效益分析（cost-efficient analysis， CEA）、成本效用分析（cost-utility analysis，CEA的一个子类型）和成本效益分析（cost-benefit analysis），但研究发现，当涉及到复杂的环境和干预措施时，这些方法存在不精确性/不准确性[16]。在这项研究中，SROI框架被证明适用于识别和量化主要利益相关者的卫生经济结果。此外，SROI方法的本质是它强调发展变革理论，以了解任何项目的输入方向和结果。SROI分析显示，该项目的总投资每投资1印度卢比，社会回报为13倍（比例为13：1），每个孩子的年成本为625印度卢比。一项系统评价纳入了使用SROI方法评估公共卫生干预措施价值的研究，发现其比率范围为1.5：1-65：1[10]。我们的目标是采取保守的方法，既不高估潜在的社会回报，也不低估实现它所需的费用。在计算总收益时，我们排除了人力资源的收益，因为这些收益在计划期间难以量化。然而，CHW 不断提供反馈，用于告知技术和服务提供的变化，并改善家长的体验。
本研究报道的诊断时间缩短、在社区成功治疗的儿童比例高以及对医院治疗的依赖性降低，有助于加强基于社区的干预，尤其是在像印度这样拥有约1,000,000名CHW的国家[17]。研究表明，社区卫生工作者有可能在中低收入国家环境中促进医疗保健的可及性，并支持初级卫生服务的提供[18,19]。 印度一项试验纳入了由CHW主导的心血管疾病数字健康干预，结果显示，在社区信任、CHW新角色的可接受性以及他们与社区成员和合格医疗提供者的联系下，当地的有效性存在差异[20]。配备本研究中使用的临床决策支持工具，CHW 可以提高技能，对风险水平进行分类并在社区内转诊高危病例，从而提高效率并加强卫生系统。
这项研究有几个局限性。一些社区成员由于移民、文化偏见和对传统卫生做法的偏好等原因，没有从该方案提供的服务中受益。由于时间和资金限制，我们无法评估与COVID-19封锁期间服务提供中断相关的季节性或疾病趋势的影响。对照组用于告知SROI分析的任何自重和归因效应，而不是作为直接比较者。项目完成后能否继续提供服务和雇用医护人员，将取决于非政府组织资金的可得性或政府卫生系统是否采取这种干预措施。最后，技术费用不包括软件许可证，因为软件是免费提供的。尽管如此，资助者可以使用此评估来决定哪些软件成本是合理的，以实现高投资回报率。
结论
在这项研究中，调查了人工智能引导的数字健康干预对生活在城市贫民窟的弱势儿童的好处，我们发现该计划显着提高了 CHW 检测社区健康问题和促进适当转诊的能力。这项研究为使用 SROI 等循证工具评估数字健康技术的整体影响提供了初步蓝图。这些发现适用于各种收入环境，为加强社区优先的疾病检测和管理提供了明确的理由，以改善健康结果并减轻医院基础设施的压力。为了实现全民健康覆盖的目标，医疗保健和技术必须无缝沟通。
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确认
我们感谢我们的 CHW 和社区儿科医生的宝贵努力。我们感谢所有同意将孩子的数据纳入我们研究的家庭。
引用
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