mHealth 앱에서 장기 참여 예측: 참여 지표의 비교 연구

배경 디지털 건강 관리 앱, 디지털 치료를 포함하여, 전통적인 시설 기반 의료 치료의 한계를 극복함으로써 접근성을 높이고 환자 참여를 개선할 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 현재까지 장기 참여를 정량적으로 측정할 수 있는 도구는 확립되어 있지 않습니다. 목표 본 연구는 상용 건강 관리 앱에서 장기 사용을 위한 기존 참여 지표(EI)를 평가하고, 새로 개발된 EI와 비교하는 것을 목표로 하였습니다. 방법 참여자는 모바일 건강 앱이 회복에 미치는 영향을 평가하기 위해 무작위 대조 시험에 등록된 암 생존자들 중에서 모집되었습니다. 이 환자들 중 240명이 연구에 포함되었고 Noom 앱(Noom Inc)으로 무작위로 배정되었습니다. 새로 개발된 EI는 기존 EI와 비교되었으며, 장기 사용 분석이 수행되었습니다. 또한, 새로운 EI는 클릭 깊이, 최근성 및 충성도 지수를 중심으로 웹 매트릭스 방문자 지수에서 조정된 측정값을 기반으로 평가되었습니다. 결과 새로 개발된 EI 모델은 3~6개월 동안의 EI를 바탕으로 6~9개월 기간의 EI 예측에서 기존 EI 모델보다 더 뛰어난 성과를 보였습니다. 기존 모델의 평균 제곱 오차는 0.096, 제곱근 평균 제곱 오차는 0.310, R2는 0.053이었습니다. 한편, 새로 개발된 EI 모델은 성과가 개선되어, 가장 좋은 모델의 평균 제곱 오차는 0.025, 제곱근 평균 제곱 오차는 0.157, R2는 0.610에 달했습니다. 기존 EI는 클릭 깊이 지수(위험 비율 HR 0.49, 95% CI 0.29-0.84; P<.001)와 충성도 지수(HR 0.17, 95% CI 0.09-0.31; P<.001)와 유의미한 연관성을 보였으나, 최근성 지수는 유의미한 연관성을 보이지 않았습니다(HR 1.30, 95% CI 1.70-2.42; P=.41). 새로운 EI 모델 중, 앱의 무료 버전에 제공되는 메뉴 조합을 가진 EI가 가장 유망한 결과를 보였습니다. 또한, 이는 충성도 지수(HR 0.32, 95% CI 0.16-0.62; P<.001) 및 최근성 지수(HR 0.47, 95% CI 0.30-0.75; P<.001)와 유의미한 연관성을 보였습니다. 결론 새로 개발된 EI 모델은 모바일 건강 앱 맥락에서 장기 사용자 참여 및 준수를 예측하는 데 있어 기존 모델보다 뛰어난 성과를 보였습니다. 우리는 로그 데이터의 중요성을 강조하고 EI의 주관성을 해결하고 포괄적인 평가를 위한 더 넓은 범위의 지수를 통합하는 미래 연구에 대한 방향을 제안했습니다.