Modello di analisi dell’insight: l’importanza dell’ascolto attivo di medici e pazienti

Chiara Calvino¹, Maria Sandra Magnoni¹, Roberto Leone², Chiara Andreoli¹

1. Medical Excellence & Governance, GlaxoSmithKline, Verona
2. Dipartimento di Diagnostica e Sanità Pubblica, Università degli Studi di Verona
3. Fondazione Smith Kline Tendenze Nuove n.1 – 2019; 1-8 DOI: 10.32032/TENDENZE201904.PDF

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ABSTRACT

Scopo: Presentazione di un modello strutturato di analisi degli insightdi medici e pazienti, sviluppato da Medical Information (MI) e applicato ai prodotti GlaxoSmithKline (GSK). L’analisi degli insight raccolti permette di costruire, sui bisogni emersi, un processo di comunicazione in cui sia il medico che il paziente sono posti al centro dell’attenzione.

Metodo: Gli insight provenienti da operatori sanitari e pazienti sono stati raccolti direttamente dal team di Medical Information di GSK e da altre funzioni aziendali, come Medical Science Liaison (MSL: figura professionale in ambito sanitario che si occupa di costruire relazioni con i maggiori leader nel campo clinico , Key Opinion Leaders, KOL). Tutti gli insight relativi all’area terapeutica di interesse, in questo caso quella respiratoria, sono stati strati cati secondo categorie predfinite e analizzati in maniera struttu- rata secondo l’applicazione di un modello standardizzato. Il prodotto di riferimento è mepolizumab (Nucala), un anticorpo monoclonale anti IL-5 utilizzato per il trattamento dell’asma eosino lico refrattario grave.

Risultati: Nel periodo di riferimento gennaio 2017-marzo 2018, il numero totale di insight analizzati è stato di 1089, a fronte di 4114 quesiti scientifici su mepolizumab (Nucala); in particolare, Medical Information ha raccolto 818 insight attraverso diversi canali di comunicazione, come telefono, chat, e- mail e congressi scientfici, mentre 271 insight sono stati raccolti durante le interazioni tra MSL e clinici (Health Care Professional, HCP). Dall’analisi so- no emersi diversi temi di interesse per medici e pazienti, per esempio in ter- mini di ef cacia, sicurezza, confronto con altri approcci terapeutici.

Discussione: La raccolta e il monitoraggio degli insight provenienti dagli operatori sanitari e dai pazienti permette un’attenta valutazione dei bisogni alla base delle richieste di informazioni scienti che relative al prodotto. L’integrazione della voce del paziente e dell’operatore sanitario nei processi aziendali permette l’identi cazione e attuazione delle linee d’azione necessarie al miglioramento della pratica clinica.

Background: l’importanza dell’ascolto attivo

Nell’era di internet, la continua possibilità di accesso all’informazione attraverso strumenti digitali ha sollevato la questione dell’importanza di fornire a medici e pazienti informazioni scienti che basate sul più alto livello di evidenza(1). Le richieste di informazioni da parte di pazienti, cittadini e operatori sanitari sull’utilizzo, l’efficacia e la sicurezza di un determinato medicinale sono fondamentali per capire quali siano le eventuali criticità e i punti di forza del prodotto nella pratica clinica quotidiana e come le terapie vengano vissute dai pazienti e dai caregiver.

Per un’azienda farmaceutica è dunque fondamentale strutturare un sistema efficace di ascolto delle opinioni di medici e pazienti sui propri prodotti o sulla patologia, per conoscere e comprendere il livello di gradimento dell’informazione scienti ca proposta e i bisogni insoddisfatti legati alle terapie disponibili. Inoltre, la possibilità di accesso ad un’informazione scienti ca sempre più disponibile, puntuale e af dabile favorisce il processo comunicativo tra medico e paziente, apportandone un bene cio nella pratica clinica(2). Di fondamentale importanza è quindi saper cogliere, a fronte di una richiesta di informazioni scientifiche, l’insight, termine ingle- se che signi ca letteralmente “vedere dentro” e utilizzato per de nire il “concetto essenziale” (bisogno, idea, barriera mentale, ecc.) che un ascolto “attivo” può catturare dall’interlocutore.

L’ascolto è un continuo processo di selezione e l’ascolto attivo rappresenta il livello più alto ed ef cace: richiede la capacità di riporre la più completa attenzione su quello che l’interlocutore sta comunicando, liberando il più possibile la mente dai pensieri già strutturati per costruirne di nuovi attraverso la raccolta, la parafrasi e la catalogazione del messaggio dell’interlocutore(3).

Ciò consente di cogliere il vero insight alla base delle richieste e dei quesiti, de nendo tale concetto come “il punto di vista che emerge da una situazione di interazione e di collaborazione tra chi lo enuncia (Pazienti/Cittadini) e chi lo raccoglie/acquisisce (es. azienda farmaceutica) e che spiega il perché, le motivazioni (esigenze, bisogni, dubbi, ostacoli, emozioni) che stanno alla base di determinati comportamenti e azioni. Include una dimensione comportamentale e anche una dimensione psicologica”(4).

L’attenzione su quella che può essere quindi de nita “la voce del customer” risulta dunque di fondamentale importanza nell’ottica di un sempre maggiore ricerca di miglioramento del benessere clinico del paziente e della gestione della patologia.

L’obiettivo è quindi quello di ride nire e sviluppare strategie di raccolta e analisi degli insight degli operatori sanitari e dei pazienti, che diventano così parte attiva nel processo di miglioramento della pratica clinica.

Materiali e metodo

Gli insight raccolti e analizzati sono stati quelli relativi al prodotto di GSK mepolizumab (Nucala), anticorpo monoclonale anti IL-5 indicato per il trattamento dell’asma eosino lico refrattario severo, autorizzato dalla Commissione Europea il 2 dicembre 2015(5).

Sono stati considerati sia gli insight provenienti da operatore sanitario (medico, farmacista, infermiere, ecc.) sia quelli da provenienti da paziente. La raccolta degli insight di medici e pazienti da parte del team di Medical Information (MI) GSK è avvenuta attraverso diversi canali comunicativi: e-mail, telefono, chat, congressi scientifici; la funzione MSL (Medical Science Liaison) ha riportato gli insight provenienti dalle interazioni dirette con gli operatori sanitari attraverso l’utilizzo di un panel predefinito di domande, utilizzato come guida per la discussione tra clinico e funzione aziendale.
Tutti gli insight, raccolti da MI e MSL, sono stati inseriti all’interno di database aziendali (WISDOM® per MI e Veeva® per MSL) e analizzati da MI in collaborazione con il team dell’area terapeutica respiratoria.

Un esempio delle più frequenti categorie valutate durante l’interazione con l’operatore sanitario è riportato in tabella 1.

Il periodo valutato per l’analisi degli insight è stato di 15 mesi, da gennaio 2017 (mese precedente il lancio del prodotto) no a marzo 2018.

Il metodo di analisi degli insight, distinto in fase Analitica e fase di Sintesi, è rappresentato in figura 1.

Fase analitica

Dopo aver caricato su una piattaforma virtuale i report degli incontri con i clinici e gli insight emersi dall’interazione con il paziente, essi vengono analizzati e smembrati nelle loro componenti essenziali in base ai singoli concetti espressi. Tali concetti vengono poi catalogati all’interno di griglie (tabella 2) che presentano una base pre-strutturata ma con la possibilità di essere in parte costruita in corso di analisi. I messaggi provenienti dai medici e dai pazienti vengono riportati nel modo più fedele possibile e vanno a costituire la “voice of customer”.

1. Analisi quantitativa: i risultati della prima fase vengono elaborati gra camente ed espressi mediante il calcolo di percentuali.

2. Analisi qualitativa: ai concetti viene collegato un “mood” (positivo, negativo, neutro), espresso anche cromaticamente (figura 2). Il mood positivo è rappresentato dal colore verde, che esprime un feedback di interesse e condivisione proveniente dall’operatore sanitario o dal paziente; il mood negativo, rappresentato dal colore rosso, esprime problematiche riguardanti la pratica clinica o la quotidianità del paziente; i concetti più neutrali sono invece catalogati con il colore giallo. Per l’analisi degli insight raccolti da Medical Information sono state utilizzate ulteriori categorie, quali ad esempio “journey” che indica le tappe che hanno portato il paziente a richiedere informazioni a più figure professionali (infermiere, medico, farmacista) per un migliore utilizzo del prodotto.

3. Sintesi quantitativa: tutti gli elementi analizzati vengono sintetizzati globalmente in maniera numerica secondo diverse variabili, come distribuzione regionale e tipologia di richiedente (medico, paziente, altro operatore sanitario).

4. Sintesi qualitativa: per ogni item emerso viene identi cato il mood generale, ossia viene espresso il “valore emotivo” che emerge globalmente dall’analisi della “voce” della comunità scienti ca e dai pazienti.

Fase di sintesi dei risultati

1. Realizzazione di un diagramma di tutti gli insight, con relative per- centuali numeriche e con i mood correlati

2. Attribuzione di un mood generale del totale degli insight raccolti

3. Sintesi, in una visione sinottica, degli argomenti maggiormente apprezzati come pure di dubbi, ostacoli, gap di informazione, aspettative (TOP insight)

Viene poi de nito un livello di concordanza dei clinici con i dati presentati da GSK: tale livello è considerato critico o negativo quando la percentuale di insight positivi raccolti da MSL per uno specifico argomento è inferiore al 50%.

Risultati

Il numero totale di insight raccolti direttamente da MI è stato di 818 mentre quelli provenienti dalle interazioni tra MSL e operatori sanitari è stato di 271.

Come mostrato in tabella 3, l’analisi nale rappresenta il risultato dell’analisi qualitativa e quantitativa condotta su tutti gli insight considerati.

Per l’analisi quantitativa si fa riferimento al valore numerico, espresso in percentuale, degli argomenti e ambiti maggiormente richiesti in termini di approfondimenti, documentazione scientifica, chiarimenti da parte sia dell’operatore sanitario che del paziente.

Per l’analisi qualitativa viene invece riportato il livello di concordanza dell’operatore sanitario relativo ad uno specifico argomento/categoria, indicandone anche il mood generale attribuitogli (rosso/giallo/verde).

Tutti gli insight raccolti sia da MI che dagli MSL durante le interazioni con i pazienti e gli operatori sanitari vengono analizzati sulla base delle differenti categorie di appartenenza (figura 3): dati clinici, dosaggio, patologia, epidemiologia, sicurezza, aderenza alla terapia, ecc.

Inoltre, ad ogni insight viene attribuita una parola chiave, rappresentata nella forma di hashtag (#), per riassumerne un concetto attraverso poche semplici parole.

Dall’analisi sono emersi gli argomenti di maggiore interesse, rappresentati sia come topic positivi (TOP positivi) sia come topic critici (TOP negativi) (figura 4).

Discussione

Il modello di analisi degli insight, composto sia dall’analisi quantitativa che qualitativa, si è rivelato un importante strumento atto alla valutazione delle opinioni e motivazioni alla base delle richieste dell’operatore sanitario e del paziente su un determinato prodotto farmaceutico.

Sempre più frequentemente i pazienti sono infatti interessati a temi di carattere scientifico, legati in particolar modo alle decisioni terapeutiche intraprese dall’operatore sanitario sul paziente stesso(6): il loro punto di vista risulta quindi fon- damentale per capire quale sia il vero bisogno alla base delle loro richieste. In maniera analoga, comprendere gli aspetti positivi e talvolta critici riportati direttamente dall’operatore sanitario permette una maggiore consape- volezza sul prodotto e sulle possibili attuazioni strategiche nei confronti di eventuali gap presentati direttamente da chi ne fa uso durante la pratica clinica. In questo modo, sia il clinico che il paziente non sono posti in un ruolo passivo nei confronti dell’azienda farmaceutica, bensì attivo e proattivo: la “voice of customer” risulta quindi un importante strumento per intraprendere quelle azioni che permetteranno un miglioramento nella decisione terapeutica e di conseguenza un beneficio nella pratica clinica.

Bibliografia

1. Fierro et al. Historical perspective of technologies used in medical communications, past, present, and future. Drug Inf J 2009; 43: 705-12. doi: 10.1177/009286150904300608.
2. Fong Ha S. Longnecke N. et al. Doctor-Patient Communication: A Review. Ochsner J. 2010; 10: 38-43.
3. Vahid KJ. Et al. Active listening: The key of successful communication in hospital managers. Electron Physician 2016; 8: 2123.
4. GSK internal data
5. European Medicines Agency, http://www.ema.europa.eu
6. Expert panel on effective ways of investing in health (EXPH): De nition of a frame ofreference in relation to primary care with a special emphasis on nancing systems and referral systems, Directorate-General for Health and Food Safety (European Commission), 2015.

Insight 1: clinical data

Insight 2: clinical trials

Insight 3: therapy, administration

Insight 4: epidemiology

Insight 5: clinical data

Insight 6: therapy, administration

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3. Sintesi quantitativa: tutti gli elementi analizzati vengono sinte- tizzati globalmente in maniera nu- merica secondo diverse variabili, come distribuzione regionale e ti- pologia di richiedente (medico, pa- ziente, altro operatore sanitario).

4. Sintesi qualitativa: per ogniitem emerso viene identi cato il