“Thúc đẩy” người bệnh hướng tới tuân thủ tốt hơn để cải thiện kết quả

Bạn đã có tài khoản, đăng nhập tại đây.

Image

Tim mạch

Tim mạch

“Thúc đẩy” người bệnh hướng tới tuân thủ tốt hơn để cải thiện kết quả

Image

alt
alt

Như đã mô tả ở những bài viết trước, tuân thủ điều trị bệnh tim mạch là một vấn đề cực kỳ lớn, vì tỷ lệ tuân thủ trung bình thường không vượt quá 50%. Tuân thủ điều trị kém đi kèm với những chi phí khổng lồ dành cho người bệnh, gia đình và toàn xã hội. Khoa học hành vi đã giúp chúng ta hiểu được quy trình ra quyết định dẫn đến không tuân thủ, nhưng làm thế nào để các chuyên gia y tế có thể áp dụng những thấu hiểu này nhằm giúp người bệnh có những lựa chọn tốt hơn?

Mọi người có thể được “thúc đẩy” để đưa ra những lựa chọn tốt hơn cho sức khoẻ

Những bài viết trước trong loạt bài này mô tả hai hệ thống ra quyết định của con người được xác định bởi các nhà nghiên cứu hành vi nổi tiếng Daniel Kahneman và Amos Tversky: (1) quá trình tự động và tự phát của Hệ thống 1 và (2) quá trình phản xạ, lười biếng của Hệ thống 21 (xem bài viết 4 <<Hai hệ thống tư duy: vì sao con người“lý trí” lại đưa ra những chọn lựa“phi lý”>>. Hệ thống 1 chịu trách nhiệm khoảng 95% tất cả lựa chọn của mọi người được đưa ra trong cuộc sống hàng ngày của họ2.  Các sự đáp trả của Hệ thống 1 dựa trên các quy tắc Ngón Tay Cái hoặc Suy Nghiệm (Tiếp cận bằng cảm tính như thử và sai) thay vì hiểu toàn bộ tình huống theo cách đánh giá kỹ lưỡng về các rủi ro và lợi ích. Kết quả là, tư duy theo Hệ thống 1 thường thiên về những sai chệch đã được thảo luận trước đó như khuôn khổ, mỏ neo và hiện trạng thiên vị.

Trong cuốn sách Nudge 2008, Richard Thaler (đoạt giải Nobel) và Cass Sunstein (đoạt giải Holberg) đã phát triển thêm thuyết về việc ra quyết định và đưa ra các trường hợp được cho là chủ nghĩa gia trưởng tự do.3 Họ cho rằng hầu hết mọi người không phải là chuyên gia trong nhiều lĩnh vực ảnh hưởng đến cuộc sống hằng ngày của họ, khi đương đầu với một sự lựa chọn, họ không thể tự phát đưa ra quyết định tốt nhất. Ví dụ, khi được cung cấp một lượng lớn về các chính sách bảo hiểm y tế, làm thế nào để một người mới tham gia đưa ra được quyết định lựa chọn cái nào tốt nhất với nhu cầu của anh ấy/cô ấy?*

  • * Tại bang Maine của Mỹ, chính quyền bang đã xây dựng kế hoạch chăm sóc sức khỏe cho người dân của bang. Các nhà cầm quyền đã đánh giá lợi ích của 10 dự án được chọn trước đó bằng cách xem lịch sử dữ liệu sử dụng đã được chỉ định. Với kết quả đó, họ có thể giới thiệu đến từng người dân dự án phù hợp nhất với nhu cầu của họ. Thaler và Sunstein gọi đây là thúc đẩy nhiệm vụ thông minh.

Kỹ thuật này có thể giúp mọi người tối ưu hoá quyết định bằng cách trình bày các phương án để đưa ra khả năng lựa chọn tốt nhất, hay nói cách khác, “thúc đẩy” tính tự phát của Hệ thống 1 để đưa ra lựa chọn tốt nhất. Với tính ưu việt của tính suy nghiệm ở Hệ thống 1 trong việc ra quyết định, giá trị của những khả năng có thể ảnh hưởng đến hệ thống này trong lĩnh vực quản lý sức khoẻ và bệnh được làm rõ.

Thúc đẩy định hướng lựa chọn cá nhân để khuyến khích ra quyết định tối ưu

Các kỹ thuật thúc đẩy không có nghĩa là loại trừ sự lựa chọn. Nếu một người muốn cân nhắc đưa ra một quyết định hợp lý và vận dụng Hệ thống 2 để tư duy, người đó luôn có thể bỏ qua quy trình Hệ thống 1. Như Thaler và Sunstein giải thích, sự lựa chọn có thể được thể hiện theo cách mà người bệnh vẫn hoàn toàn tự do quyết định giữa các lựa chọn đó, nhưng những lựa chọn có lợi nhất có nhiều khả năng được lựa chọn hơn đối với những người lựa chọn dựa vào Hệ thống 1.

Cân nhắc quyết định xung quanh việc hiến tạng. Ở bệnh viện luôn sẵn có nguồn tạng để cứu sống mọi người bệnh, tuy nhiên việc hiến tạng vẫn là một vấn đề khó giải quyết trong xã hội, khiến cho nguồn tạng trở nên khan hiếm. Ở Áo, chính phủ giải quyết vấn đề này bằng cách áp dụng kỹ thuật thúc đẩy: Một lựa chọn mặc định cho người Áo là hiến tạng tự động nếu như thoả mãn với các tiêu chí hiến tạng đã quy định. Người Áo có thể chọn không tham gia chương trình này, nhưng kết quả của sự thúc đẩy này là 99% người Áo đồng ý hiến tạng. Để so sánh, nước Đức láng giềng không áp dụng sự đồng thuận mặc định này, tỷ lệ hiến tạng chỉ khoảng 12%4. Nói cách khác, Áo có chương trình lựa chọn không tham gia trong khi Đức có chương trình lựa chọn tham gia. Thừa nhận tiện ích của sai chệch mặc định ở Hệ thống 1 có thể giúp người Áo tăng đáng kể tính sẵn có nguồn hiến tạng và cứu sống người bệnh. Các kỹ thuật thúc đẩy chọn tham gia/không tham gia ngày càng được các cơ quan chức năng sử dụng để định hình chính sách cộng đồng.

Những tiếp cận thúc đẩy được sử dụng để tuyển chọn người lao động vào chương trình trợ cấp và các kế hoạch chăm sóc sức khoẻ, thậm chí để giảm tỷ lệ tử vong xảy ra trên đường cao tốc nguy hiểm. Một vài nước, bao gồm cả Anh, Mỹ, và Đức thậm chí đã từng tạo ra các hệ thống thúc đẩy trong chính phủ của họ.

Nâng cao tính tuân thủ với các kỹ thuật thúc đẩy

Một nghiên cứu trên những bệnh nhân tim mạch dùng statin vào năm 2019 đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để thiết lập các thông điệp cá nhân hoá cho từng người bệnh thông qua hồ sơ tâm lý của họ (ví dụ: những quan điểm, cảm tưởng, và ý kiến của họ về chăm sóc sức khoẻ). Những thúc đẩy này chủ yếu được gửi qua điện thoại, tin nhắn và email. Kết quả cho thấy tỷ lệ tuân thủ điều trị tăng lên đối với những người bệnh nhận được sự thúc đẩy cá nhân hoá5.

Một nghiên cứu khác ở những bệnh nhân mắc bệnh mạn tính được thực hiện bởi nhóm các nhà nghiên cứu Anh và Mỹ hợp tác với NHS6. Mục tiêu của nghiên cứu này tiếp cận định kiến về sự sẵn có của người bệnh để họ có thể dễ dàng hiểu thấu đáo hơn những lợi ích tuân thủ sử dụng thuốc. Những kết quả của nghiên cứu chứng minh rằng thúc đẩy người bệnh với sự nhắc nhở về chi phí của cá nhân và xã hội cho việc không tuân thủ là một tác động có ý nghĩa tới việc cải thiện tính tuân thủ điều trị.

Khi nào thì cần thúc đẩy?

Theo Thaler và Sunstein, có nhiều trường hợp trong đó thúc đẩy đặc biệt hữu dụng7.

  • Những lợi ích trước mắt, chi phí về sau: Khi một cá nhân không suy xét được hậu quả tương lai đối với hành vi của họ, ví dụ những người hút thuốc không cân nhắc những vấn đề sức khoẻ tiềm ẩn gây ra bởi thuốc lá, hoặc một vài người chỉ nhìn vào những lợi ích trước mắt của sở thích ăn kem (niềm yêu thích) mà không tìm hiểu những lợi ích lâu dài của chế độ ăn kiêng và luyện tập thể dục. Theo quy tắc của Kahneman “Bạn chỉ biết điều mà bạn biết”8, hầu hết mọi người không thể đánh giá đầy đủ được những lợi ích tương lai của sự nỗ lực hiện tại. Một ví dụ khác về những người bệnh tăng huyết áp có hút thuốc lá. Trong khi những hậu quả tức thì không được báo trước, thì hút thuốc lá tăng khả năng của biến cố tim mạch trong tương lai. Vì thế, thúc đẩy có thể ứng dụng để giúp người bệnh kết hợp với những quyết định hành vi sức khoẻ hiện tại.
  • Độ khó: Vấn đề càng khó thì càng cần thiết phải được hỗ trợ để đưa ra quyết định đúng đắn. Một bệnh nhân sắp bắt đầu một phác đồ điều trị phức tạp mà anh ấy/cô ấy không có kinh nghiệm có thể sẽ tuân thủ điều trị kém9 nếu không được trợ giúp (thúc đẩy).
  • Tần suất: Hãy tưởng tượng một bệnh nhân phải đồng ý phẫu thuật hoặc điều trị với những kết quả không chắc chắn, nhưng điều đó có thể cải thiện tình trạng bệnh của họ rất cao. Khi một người phải đối mặt với những điều hi hữu và những quyết định khó khăn, thúc đẩy nhấn mạnh khả năng có kết quả tích cực (ví dụ: tỷ lệ thành công là 90%) có thể làm giảm đi nỗi sợ hãi và giúp anh ấy/cô ấy đưa ra quyết định tốt nhất.
  • Phản hồi: Đôi khi mọi người cần sự phản hồi về những lựa chọn mà họ đã từng thực hiện để tiếp tục đưa ra các quyết định mới. Ví dụ, khi một học sinh không đưa ra đáp án đúng khi làm bài tập về nhà, thì phản hồi của giáo viên về những bài sai sẽ tạo động lực cho học sinh cải thiện ở những bài tập tiếp theo. Tuy nhiên, nếu sự phản hồi là một quyết định không thực sự hữu dụng, thì thúc đẩy có thể thích hợp để giúp khắc phục trở ngại này. Ví dụ, một người bị tăng lipid máu có chế độ ăn nhiều chất béo sẽ không có bất kỳ phản ánh nào cảnh báo họ về sự nguy hiểm của hành vi này cho đến khi xảy ra biến cố tim mạch. Tương tự cũng có thể áp dụng cho các bệnh nhân đang điều trị các bệnh không có triệu chứng rõ ràng như tăng huyết áp: người bệnh có thể không biết được tất cả yêu cầu cần thiết để tuân thủ kế hoạch điều trị khi không có các dấu hiệu triệu chứng của bệnh (không có trong trường hợp này) hoặc các biến cố sức khoẻ. Sự thúc đẩy có thể cung cấp các dấu hiệu bệnh còn thiếu để hỗ trợ cho việc tuân thủ kế hoạch điều trị.
  • Biết những gì bạn muốn (và cần): Mọi người đặc biệt gặp khó khăn trong việc lựa chọn khi họ không có kinh nghiệm về vấn đề đó. Thaler và Sunstein đã minh hoạ điều này tương tự với việc gọi món ăn trong một nhà hàng nói tiếng nước ngoài, khách hàng có thể không hiểu hết các thông tin mà anh ấy/cô ấy muốn hoặc có thể bị hạn chế trong kỹ năng giao tiếp với những cái anh ấy/cô ấy cần. Sự thúc đẩy có thể hướng người bệnh đối diện với một số phương án điều trị có kết quả về chi phí/lợi ích khác nhau đến phương án mà họ lựa chọn, theo ý kiến tốt nhất về mặt y khoa của nhân viên y tế, điều này có thể sẽ mang lại kết quả tốt nhất.

 

Kết luận và quan điểm

Các kỹ thuật thúc đẩy mang lại cơ hội lớn để giải quyết tình trạng không tuân thủ. Dù ở môi trường hoặc nền văn hoá nào, mọi người đều có cùng suy nghiệm và có quy trình đưa ra quyết định của hai hệ thống, vì vậy những kỹ thuật thúc đẩy có thể được điều chỉnh và áp dụng rộng rãi. Các chuyên gia y tế sử dụng các công cụ đo lường hành vi trong bài viết <<Kích hoạt bệnh nhân để cải thiện tính tuân thủ>>, và những bộ khung hành vi được thảo luận ở các bài viết trước như: Bánh Xe Thay Đổi Hành Vi để biết được những điều hướng hành vi của mỗi người bệnh, có thể móc nối sự hiểu biết của người bệnh với các kỹ thuật thúc đẩy để tác động một cách hiệu quả cũng như tích cực tới người bệnh trong việc ra những quyết định đúng đắn. Sự xuất hiện của công nghệ số và trí tuệ nhân tạo giúp cho việc cá nhân hoá các kỹ thuật thúc đẩy nhằm hỗ trợ cải thiện kết quả cho người bệnh, gia đình của họ và toàn thể xã hội. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là dữ liệu của các kỹ thuật thúc đẩy được trình bày ở đây không thể thay thế được phương pháp tiếp cận trị liệu đã được xác nhận và ứng dụng.Các bài viết tiếp theo trong loạt bài này sẽ thảo luận về việc làm thế nào mà các Chương Trình Hỗ Trợ Bệnh Nhân mang tính kỹ thuật số cá nhân hóa các cách tiếp cận thúc đẩy, và qua đó cung cấp các ví dụ về cách mà công nghệ có thể cải thiện tính tuân thủ điều trị. 

 

Tài liệu tham khảo:

1.     Richard Thaler & Cass Sunstein (2008). Nudge, Part I, “Humans and econs,” Chapter 1, “Biases and blunders,” “How we think: Two systems.” (Please note that in Nudge, the authors refer to System 1 as the “automatic system” and to System 2 as the “reflective system.”)

2.     Philip Iordanov (2018). “Thinking fast? Slow down,” Neurofied. 26 December, 2018. https://neurofied.com/thinking-fast-slow-down/

3.     Richard Thaler & Cass Sunstein (2008). Nudge, Part I, “Humans and econs,” Chapter 1, “Biases and blunders,” “How we think: Two systems.”

4.     Anand Damani (2015). “Why 99% of Austrians donate their organs,” Behavioural Design, 11 August, 2015. http://www.behaviouraldesign.com/2015/08/11/why-99-of-austrians-donate-their-organs/#sthash.1ESiwL2p.dpbsc

5.     “’Nudging’ heart patients to take their statins leads to better adherence and better outcomes,” Science Daily, 14 November, 2019. https://www.sciencedaily.com/releases/2019/11/191114075549.htm

6.     Jon M. Jachimowicz (2019). “Making medications stick: Improving medication adherence by highlighting the personal health costs of non-compliance,” Behavioural Public Policy, pp. 1–21. https://doi:10.1017/bpp.2019.1

7.     Richard Thaler & Cass Sunstein (2008). Nudge, Part I, “When do we need nudge?” and “Fraught choices.”

8.     Daniel Kahneman (2011). Thinking Fast and Slow, “Machine for jumping to conclusions, Section: What you see is all there is.”

9.     Noemia Urruth Leão Tavares et al. (2016). “Factors associated with low adherence to medicine treatment for chronic diseases in Brazil,” Rev Saude Publica, (50) Supp. 2. https://doi: 10.1590/S1518-8787.2016050006150