JP5463359B2 - 処方箋を順守する患者の傾向を決定するための装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、処方箋（medication prescription）を順守する推定傾向に従って患者を分類するための装置及び方法に関する。

処方箋薬に対する順守（adherence）は、「別の薬物問題」、「流行病」、及び「著しく重大な世界的問題」と呼ばれている。４０年に及ぶ調査は、診断に拘わらず処方箋薬への順守が乏しいことを証明している。２０％にまで及ぶ患者が新たな処方箋を提出しない。処方箋を提出する人のうち、約半数が最初の６ヵ月で治療をやめてしまう。

疾患に拘わらず、不不順守（non-adherence）の度合い（yield）は、患者、医療提供者、支払人及び雇用者、薬局並びに製薬会社にとって好機を逃していた。不不順守は患者が自らの臨床上の目標に到達する力を阻み、疾患の悪化、思いもよらぬ臨床的後遺症、及び最適とは言えない患者転帰（suboptimal patient outcomes）を引き起こす可能性がある。医療提供者にとって、不順守は臨床管理におけるフラストレーションを生み出し、成果主義の下で報酬が払われる人々にとって経済的損失を引き起こす可能性がある。不順守は支払人及び雇用者にとっての医療コストを増加させ、最適とは言えない受取人の結末の一因となる。処方箋薬を発見し製造する製薬会社及びそれらを販売する薬局にとって、不順守は重大な収益損失を引き起こす。

１９６０年代初期以降、３２０００を越える論文が処方箋薬への順守に関して発表されている。この研究の多くは性質上記述的であり、疾病及び人口統計的グループ間の不順守の程度を記録している。順守の障害及び促進物を計測する多数の器具も存在する。これらの計測器における構成概念は、これらに限定されないが、薬への考え、薬への懸念、認知された薬を飲むことへの障害、認知された薬の利点、認知された薬に対する必要性、副作用の経験又は恐れ、認知された薬の抗力感、処方の押し付けがましさ、順守の自己効力感、及び薬への嫌悪を含む。他の器具の多くは順守自体を測定し、内容において疾病特有であり、汎用でもある。消費者及び医療専門家への薬に関する情報の通信の向上を使命とする協議会である全米患者情報教育普及協議会は、臨床診療における不順守に対するルーチンスクリーニングを提唱している。他の臨床指導者達もこの提案に共鳴している。

いくつかの調査が特定の疾病及び／又は特異性における不順守をスクリーニングするために開発されており、精神病性疾患に対するものが３個、抗レトロウイルス治療に対するものが４個、降圧療法に対するものが２個、リウマチ性疾患に対するものが１個、そして小児疾患に対するものが１個ある。４つのツールのみが幅広い慢性疾患間の不順守をスクリーニングするために開発されており、「簡潔な薬のアンケート」(Brief Medication Questionnaire)、「薬順守に関する変化の段階」(Stages of Change for Medication Adherence)、「考え及び行動のアンケート」(ＢＢＱ: Beliefs and Behavior Questionnaire)、及び「ＡＳＫ−２０調査」である。ＢＢＱの長さ（３０項目）、ＡＳＫ−２０の長さ（２０項目）、及び簡潔な薬のアンケートの長さ（最低１７項目）は臨床診療での使用にとって実用的ではない。ＡＳＫ−２０はいずれの理論的基礎にも基づいておらず、２００８年６月に発表されたばかりで、開発者以外に調査されていない。簡潔な薬のアンケートは臨床診療又は調査において広く使用されていない。２項目の薬の順守に関する変化の段階は汎理論的モデルに基づくが、抗レトロウイルス薬へのそれに続く順守を十分に予測しなかった。更に、汎理論的モデルの理論的基礎がどのように処方箋薬への順守対禁煙及びマンモグラフィ受診といった健康行動変化と関連するのかが不確かである。

不順守問題の重要性、つまりこれが全ての診断及び人口統計学的グループに等しく影響するという事実、並びにそれが発生させる経済的及び臨床的被害を考慮すると、必要とされるのは個々の患者を基礎として不順守の可能性の推定を提供する簡潔な汎用スクリーニングツールである。この様なツール臨床診療及び公衆衛生に明確に貢献し得る。このツールは典型的な医療所の生態系に組み込むことが容易であれば、より価値の高いものになるであろう。

[発明の開示]
本発明は、患者が薬の処方箋に対して順守する傾向に従って患者をグループ分けするための装置及び方法を提供することにより、上述した問題及び必要性に対処する。本発明の一態様は、患者に対するリスクグループを決定するための簡便な装置であり、以下「アドヒアランスエスティメータ(The Adherence Estimator)（登録商標）」と呼び、この装置は、潜在的な合計スコアの増加尺度、処方箋調査、回答記録ツール、採点マトリックス、及び解釈ツールを含む。好適な実施形態では、患者は高リスクグループ、中リスクグループ及び低リスクグループを含む３個のグループ（又は「カテゴリ」）を含む患者分類システムに従ってグループ分けされる。高リスクグループは、低リスクグループ及び中リスクグループの患者に対して不順守へのより大きいリスクを有する患者を表す。低リスクグループは、中リスクグループ及び高リスクグループの患者に対して不順守へのより小さいリスクを有する患者を表す。中リスクグループはより大きいリスクと小さいリスクとの間に該当する不順守に対するリスクを有する患者を表す。リスクグループに対する異なる名前又は異なる数のリスクグループを使用する異なる患者分類システムも本発明の範囲を逸脱することなく使用することができることは当業者により理解されるであろう。

潜在的な合計スコアの増加尺度は、高リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第１範囲、中リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第２範囲、及び低リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第３範囲を有する。潜在的な合計スコアの増加尺度は実際のスコアを複数のリスクグループと相関させる。

処方箋調査は、多くとも３個の領域に関する患者の考えを評価するための複数の質問を含み、３個の領域は（i）処方箋薬に対する患者の認知された必要性、（ii）処方箋薬についての患者の認知された安全上の懸念、及び（iii）処方箋薬に対する患者の認知された価格妥当性(affordability)である。これら３個の領域はコミットメント領域、懸念領域、及びコスト（又は価格妥当性）領域と呼ばれることもある。

回答記録ツールは、複数の質問中の各質問に対して複数の潜在的な患者の回答を与え、複数の質問に対して患者により与えられた一組の実際の患者の回答を記録するように構成される。

採点マトリックスは、調査における各質問に対する複数の潜在的な患者の回答を複数の部分スコアにそれぞれ相関させるように構成される。とりわけ、複数の部分スコア値は、合計された場合に増分尺度上の所定の潜在的な合計スコアと等しい実際の合計スコアを生成する一組の部分スコア値のみが存在できるように、採点マトリックス内で選択及び配置される。

最後に、解釈ツールは、実際の合計スコアが増分尺度上の第１範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合、患者が高リスクグループに割り当てられるべきであることを示し、実際の合計スコアが増分尺度上の第２範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合、患者が中リスクグループに割り当てられるべきであることを示し、そして実際の合計スコアが増分尺度上の第３範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合、患者が低リスクグループに割り当てられるべきであることを示す。

いくつかの実施形態では、３個の領域に関する患者の考えを評価するための複数の質問は、３個の領域の各々に対して単一の質問のみを含み得る。例えば、処方箋薬に対する患者の認知された必要性の領域（コミットメント領域）に関する患者の考えを評価するための単一の質問は、患者が処方箋薬の重要性を確信している程度を患者が明らかにするように促し得る。処方箋薬についての患者の認知された安全上の懸念に関する領域（懸念領域としても知られる）に関する患者の考えを評価するための単一の質問は、処方箋薬が効能よりも悪影響を与えると心配する程度を患者が明らかにするように促し得る。処方箋薬に対する患者の認知された価格妥当性領域（コスト領域としても知られる）に関する患者の考えを評価するための単一の質問は、患者が処方箋薬を受けることに関連する費用により経済的に負担を負うと感じる程度を患者が明らかにするように促し得る。他の実施形態では、３個の領域に関する患者の考えを評価するための複数の質問は、３個の領域の各々に対して多様な質問を含み得る。

更に他の実施形態では、処方箋調査は多くとも２個の領域に焦点を当て、２個の領域は（i）処方箋薬に対する患者の認知された必要性（コミットメント領域）、及び（ii）処方箋薬についての患者の認知された安全上の懸念（懸念領域）である。この様な実施形態は、例えば薬のコストが政府機関又は保険代理店により補助金を支給される又は返戻されるため、処方箋薬コストが処方箋薬の順守における重要な要素ではない状況において特に有効である。

本発明の実施形態は、電子式及び非電子式のいずれでも実施され得る。本発明の非電子装置は紙、紙ベースの製品、プラスチック、木材又は金属を含む様々な材料から構成され得るがこれらに限定されない。本発明の電子的な実施のバージョンは、患者及び／又は医療専門家による双方向の使用のために適応された予めプログラムされたコンピュータシステム及び／又は相互接続したコンピュータネットワークにおいて具現化され得る。

非電子的な実施のバージョンでは、例えば調査質問は印刷されたカード又は紙上の書面形式でユーザに与えられ、印刷されたカード又は紙も複数の潜在的な患者の回答、及び調査質問に応えて患者から受けた一組の実際の患者の回答を記録するための機構（例えば、患者によって選択に対して印が付けられ得る空間又はチェックボックスの配置）を含み得る。採点マトリックスは、同一の又は別個のカード又は紙上で具体化され、複数の「透明」ウインドウ又は空所を含み、これらは回答記録ツールに対して適切に置かれた場合、回答記録構成要素上の一組の実際の患者の回答がウインドウ又は空所から見えることを可能にし得る。採点マトリックス内の複数の部分スコアの各々は、複数のウインドウ又は空所の各々に隣接する空間内に印刷又は表示され得る。回答記録ツール及び採点マトリックスのこの配置は、ユーザが全ての調査質問に対する全ての実際の患者の回答を採点マトリックスからの部分スコアと関連付けることを可能にする。次に、部分スコアは実際の合計スコアを生成するために手動又は自動で合計され、増分尺度上の潜在的な合計スコアと比較され、尺度及び患者分類システムに基づいてどのリスクグループに患者を割り当てるかを決定する。

本発明に従って動作するように構成された電子的に実施されるアドヒアランスエスティメータ（登録商標）は、患者への調査をコンピュータ制御表示装置上で読み取り又は表示し、かつ、キーボード、マウス、タッチ画面ビデオ表示装置、キーパッド又は音声認識装置といった１個以上の関連するヒューマンインターフェースデバイスを介して患者の回答を受信するように配置及び予めプログラムされた複数のソフトウェア及びハードウェア構成要素を含むコンピュータシステム上で実施され得る。構成要素は、コンピュータ可読機械命令を含み、これは処理装置により読み取られた場合、処理装置に患者の回答を記憶、記録、及び解釈させ、患者の順守する傾向の点で患者が高リスク、中リスク、又は低リスクグループに該当するかを患者（又はオペレータ）に示す出力を生成させる。また、コンピュータシステムは識別されたリスクグループに基づいて一意のメッセージ又は指示を生成し、複数の異なるチャネルを介して一意のメッセージを様々な関係者に送信するようにも構成され得る。

本発明による、処方箋薬を順守する患者の傾向に基づいて患者に対するリスクグループを決定するためのコンピュータシステムは、データベース、クライアントアプリケーション、増分尺度、ルールエンジン、及び予めプログラムされた結果処理装置を含む。データベースは多くとも３個の領域に関する患者の考えを評価するための複数の質問を有する処方箋調査を含み、３個の領域は（i）処方箋薬に対する患者の認知された必要性、（ii）処方箋薬についての患者の認知された安全上の懸念、及び（iii）処方箋薬に対する患者の認知された価格妥当性である。

クライアントアプリケーションは、複数の質問及び前記複数質問の各々に対するそれぞれの複数の潜在的な患者の回答を表示（さもなくば提示）し、一組の実際の患者の回答を（患者又は別のエンドユーザから）受信するように構成される。ルールエンジンは、高リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第１範囲、中リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第２範囲、及び低リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第３範囲を有する潜在的な合計スコアの増分尺度を規定する１個以上のデータ構造を含む。

ルールエンジンは、前記各質問に対する複数の潜在的な患者の回答を複数の部分スコア値にそれぞれ相関させるように構成された採点マトリックスをも定義し、複数の部分なスコア値は、合計された場合に増分尺度上の所定の潜在的な合計スコアと等しい実際の合計スコアを生成する一組のスコア値のみが存在できるように、採点マトリックス内で選択され、配置される。

予めプログラムされた結果処理装置は、実際の合計スコアが増分尺度上の第１範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合、患者を高リスクグループに自動的に割り当て、実際の合計スコアが増分尺度上の第２範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合、患者を中リスクグループに自動的に割り当て、そして実際の合計スコアが増分尺度上の第３範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合、患者を低リスクグループに自動的に割り当てる。

本発明のアドヒアランスエスティメータ（登録商標）の電子的な実施のバージョンは、クライアント装置、及び相互接続したデータ通信ネットワークを介してクライアント装置に連結したサーバコンピュータを含むコンピュータシステムのネットワークにおいても実施され得る。クライアント装置は、エンドユーザに複数の調査質問及び対応する回答入力フィールドを含むユーザインターフェース画面を表示するように構成されたウェブブラウザ又はインストールされたアプリケーションを含む。いくつかの場合では、クライアント装置はスピーカ又は他の音声生成装置を介して、エンドユーザに、可聴に録音された調査質問を再生又は「話す」ように構成され得る。調査質問の各々は６個の潜在的な回答を有し、各質問につきその中の１個のみが認められる。６個の回答の各々は質問ごとに一意的に重み付けされている。調査質問への患者の回答はユーザインターフェース画面（又はキーパッド入力若しくは音声認識技術）を介して患者から受信され、そしてサーバに送信され、予めプログラムされた結果処理装置がこれらをルールエンジンにおいて具現化された採点マトリックスにより規定される複数の部分スコアに相関させる。予めプログラムされた結果処理装置は、部分スコアを合計して実際の合計スコアを生成し、これらを記憶された潜在的な合計スコアの増分尺度と比較することにより実際の合計スコアを自動的に解釈する。比較に基づいて、前もってプログラムされた結果処理装置は患者の不順守のリスクの推定（低／中／高）を生成する。いくつかの実施形態では、前もってプログラムされた結果処理装置は、一意のメッセージをクライアント装置に送り返し、クライアント装置は一意のメッセージを、例えば表示装置上に表示する、プリンタ上に印刷する、又はスピーカ上で再生するといったいくつかの方法により患者及び／又はエンドユーザに送信し得る。ユーザインターフェース画面は、例えばハイパーテキストマークアップランゲージ（「ｈｔｍｌ」）形式又はマクロメディアフラッシュのインタラクティブ入力形式を利用することにより実施され、これらはどちらもコンピュータ技術において周知の方法及び技術に従ってエンドユーザのモニタ上で表示されるように予めプログラムされ得る。

クライアント装置はウェブブラウザ又はインストールされたアプリケーション内で実行され、エンドユーザにより複数のデータ入力フィールドの各々に入力されたデータ（患者の調査質問への回答）を捕捉するように構成されたクライアントアプリケーション論理処理装置を含む。回答に基づいて、クライアントアプリケーション論理処理装置は、回答に対する部分及び合計スコアを生成し、リスク推定及び合計スコアに基づくメッセージデータベースからの適切なメッセージを生成するリクエストを生成する。クライアント装置は、リクエスト及び患者の調査質問への回答を相互接続したデータ通信ネットワークを介してサーバコンピュータへ送信するように構成されたクライアント通信インターフェースを更に含む。

以下により詳細に説明するように、サーバコンピュータは相互接続したデータ通信ネットワークを介してクライアント装置からリクエスト及び患者の回答を受信し、サーバデータベース内に回答を記憶し、回答に基づいて実際の合計スコア及びリスク評価（高、中、又は低リスク）を生成し、危険評価及び適切なメッセージをクライアント装置に送り返し、及び／又は複数の分配チャネルを介する評価及びメッセージの配信をトリガする。リスク評価及びメッセージがクライアント装置により受信されると、クライアントアプリケーション論理処理装置は評価及びメッセージをユーザインターフェース画面上で表示（さもなくば、例えば記録されたメッセージを再生するといったいくつかの方法により評価及びメッセージをユーザに提示）し、これにより薬順守問題に対処するのに価値のある情報をエンドユーザに提供する。更に、システムの構成に基づいて、エンドユーザは電話、ダイレクトメール等を介してEメール、テキストメッセージでメッセージを受信することもあり得る。

本発明の別の態様では、クライアント装置、サーバ、前もってプログラムされた結果処理装置、ルールエンジン及び少なくとも１個のデータ記憶領域を含む相互接続したコンピュータネットワークを使用して、処方箋薬を順守する患者の傾向に従って患者に対するリスクグループを決定するための方法が提供される。方法は、
ａ）データ記憶領域において、高リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第１範囲、中リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第２範囲、及び低リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第３範囲を有する潜在的な合計スコアの増分尺度を記憶するステップと、
ｂ）データ記憶領域において、多くとも３個の領域に関する患者の考えを評価するための複数の質問を含む処方箋調査を記憶することであって、３個の領域は（i）処方箋薬に対する患者の認知された必要性、（ii）処方箋薬についての患者の認知された安全上の懸念、及び（iii）処方箋薬に対する患者の認知された価格妥当性である、処方箋調査を記憶するステップと、
ｃ）ルールエンジンを各質問に対する複数の潜在的な患者の回答を複数の部分スコアにそれぞれ相関させる採点マトリックスを規定するように予め構成することであって、複数の潜在的なスコアは、合計された場合に増分尺度上の所定の潜在的な合計スコアと等しい実際の合計スコアを生成する相関された部分スコアを有する一組の実際の患者の回答のみが存在できるように、採点マトリックス内で選択及び配置される、予め構成するステップと、
ｄ）クライアント装置上に複数の質問及び複数の潜在的な患者の回答を与えるステップと、
ｅ）データ記憶領域において、前記複数の質問に応じて患者によりクライアント装置に入力された一組の実際の患者の回答を記録するステップと、
ｆ）予めプログラムされた結果処理装置に患者により与えられた一組の実際の患者の回答に相関した前記部分スコアを合計することにより、ルールエンジン及び採点マトリックスに従って患者に対する実際の合計スコアを自動的に生成させるステップと、
ｇ）患者をリスクグループに割り当てるように予めログラムされた結果処理装置を使用することであって、予めプログラムされた結果処理装置は、（i）実際の合計スコアが前記増分尺度上の前記第１範囲内の潜在的な合計スコアと等価である場合、患者を高リスクグループに自動的に割り当て、（ii）実際の合計スコアが増分尺度上の第２範囲内の潜在的な合計スコアと等価である場合、患者を中リスクグループに自動的に割り当て、そして（iii）実際の合計スコアが増分尺度上の第３範囲内の潜在的な合計スコアと等価である場合、患者を低リスクグループに自動的に割り当てる、予めプログラムされた結果処理装置を使用するステップと、を含む。

本発明の態様また別の態様では、相互接続したデータ通信ネットワークを使用して新しい薬の処方箋に順守する患者の傾向を決定するために調査回答を採点及び解釈する方法が提供され、方法は（１）ウェブブラウザ又はインストールされたアプリケーションを使用してエンドユーザ（例えば患者）に複数の調査質問及び回答入力フィールドを含むユーザインターフェース画面を与えるステップと、（２）エンドユーザによる複数の回答入力フィールドの各々に入力されたデータを補足するステップと、（３）調査回答を採点及び解釈するリクエストを生成するステップと、（４）相互接続したデータ通信ネットワークを介してリクエスト及び患者の回答をサーバコンピュータに送信するステップと、（５）調査回答を記憶するステップと、（６）回答を部分スコアに相関させるステップと、（７）回答に基づいてリスク評価リスク（高／中／低）を生成するステップと、（８）評価をクライアントコンピュータへ送信するステップと、（９）ウェブブラウザ又はインストールされたアプリケーションにより与えられたユーザインターフェース画面上のメッセージを表示する、及び／又は複数のチャネルを介するメッセージの配信をトリガするステップと、を含む。

様々な異なるタイプのアプリケーションが本発明の適用により利益を享受することができ、これは患者の薬記録を捕捉、記憶、及び報告するために診療所で使用される専門のデータベース管理システムである電子医療記録（ＥＭＲ）システムに対するカスタムインテグレーションサービス及び／又はサードパーティプラグインを含むが、これに限定されない。

本発明の実施形態は、複数の質問及び回答を質問及び回答データベースに記憶し、そこから抽出することができるという点でスケーラビリティを可能にする。更に、質問及び回答を含む複数の調査は調査データベースに記憶し、そこから抽出することができ、複数のメッセージはメッセージデータベースに記憶し、そこから抽出することができる。

本発明のより完全な理解は、添付の図面及び添付の特許請求の範囲と併せて本発明の様々な実施形態の以下の詳細な説明から明らかになるであろう。

本明細書に取り込まれその一部を構成する添付の図面は、本発明の実施形態を示し、説明と共に本発明の特徴のいくつかを説明する役割を果たす。
図１は、本発明の非電子的な紙又は紙ベースの実施の処方箋調査及び回答記録ツールを組み込む印刷されたカードの一例を示す。 図２は、本発明の非電子的な紙又は紙ベースの実施のための解釈ツールを組み込む印刷されたカードの一例を示し、解釈ツールは採点マトリックス及び潜在的な合計の増分尺度を含む。 図３は、本発明のいくつかの実施形態に従って、調査質問への一組の実際の患者の回答を見ることができ、採点マトリックス内の部分スコアと相関させることができるように、例として図１及び図２の例示的な印刷されたカードが、どのように組み合わせられ得るかを示す。 図４は、本発明のいくつかの実施形態に従って、調査質問への一組の実際の患者の回答を見ることができ、採点マトリックス内の部分スコアと相関させることができるように、例として図１及び図２の例示的な印刷されたカードが、どのように組み合わせられ得るかを示す。 図５は、本発明の電子的に実施される実施形態と共に使用することに適した調査結果を与えるための例示的なユーザインターフェース画面を示す。 図６は、アプリケーションサービスプロバイダ（ＡＳＰ）環境において本発明を実行するためのコンピュータネットワークの例示的な実施形態を示すブロック図を示す。 図７は、クライアント‐サーバ環境において本発明を実行するためのコンピュータネットワークの例示的な実施形態を示すブロック図を示す。 図８は、本発明の例示的な実施形態に従って動作するように構成されたサーバコンピュータシステムにより実行され得るステップを示すプログラムフロー図を示す。 図９は、本発明の代替えの独立型電子的実施形態のハイレベルブロック図を示し、全ての構成要素はクライアント装置を含むコンピュータシステムと関連する。 図１０は、本発明の代替えの独立型電子的実施形態のハイレベルブロック図を示し、全ての構成要素はクライアント装置を含むコンピュータシステムと関連する。

[領域を決定し採点マトリックスに対する部分スコアを選択するために使用される方法の概要]
順守を測定する方法には、（１）自己報告、（２）薬局への調剤要求、（３）錠剤数のカウント、（４）電子的薬物モニタリング、（５）生化学的マーカ、及び（６）直接監視治療を含む多数の方法がある。順守を評価する各方法は特有の利点及び欠点を有し、どれも完全ではない。本発明の発明者は、順守の指標として自己報告による順守を使用することを選択する。順守の指標として、これは従属変数であり、つまりこれが、発明者が予測しようとした結果であることを意味する。

以下により詳細に記載するように、ハリス慢性疾患パネルを使用して２回測定の心理調査が行われた。第１測定から、薬への懸念、薬の支払い可能性、及び認知された医療への必要性の３個の領域が、処方箋薬への順守と不順守とを最も区分すると決められた（表２最上枠参照）。心理調査の第２測定では、より規模の大きい独立したサンプルが使用され、これは、同様の３個の領域、つまり薬への懸念、薬の価格妥当性、及び認知された薬の必要性が順守と不順守とで最も良く区分したが再確認された（表４最上枠及び表５参照）。プロセスの次のステップは、本発明の物理的な実施形態において含む各領域内の単一の最適な項目（すなわち質問）を選択することである。このプロセスは、「アドヒアランスエスティメータ（登録商標）のための項目選択」という小見出しの下により詳細に記載される。

心理調査から、順守エスティメータ（登録商標）のために選択される３個の項目は順守しない人から順守する人を区別する予測能力において異なることが推論される。更に、各項目内の６個の回答カテゴリの各々も順守しない人から順守する人を区別する予測能力において異なる。これらの事実のため、採点マトリックスにおいて３個の項目に等しい重みを与えることが不適当であり、６個の回答カテゴリの各々に等しい重みを与えることも同様に不適当となる。従って、３個の質問及び６個の回答カテゴリの予測能力における差異の説明となるために、重みは各質問に対する６個の回答カテゴリの各々に割り当てられなければならない。従って、採点マトリックスを引き出すタスクは、本発明の実施形態を使用して患者により提供される一組の回答に対する実際の合計スコアを引き出すために、各項目にいくつの重みが与えられるべきか、及び、各項目に対する回答カテゴリにいくつの重みが与えられるべきかを決定することである。

このタスクを実行するために、他の心理分析全てに適用されるのと同一の論理が使用された。従属変数は我々のハリスインタラクティブ調査に対する１０７２人の回答者の中の自己報告による順守である。各項目／質問に対する各回答カテゴリに与えられた重みを理解するために、項目を構成要素へと分解することが必要である。３個の項目／質問の各々に対して、６個の潜在的な回答から５個の変数が作り出された。例えば、ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４、及びｘ５に対する重みは省略されたグループｘ６に相対的である。潜在的な回答のうち１個を除いて全てがモデルの中にある。除外された単一の回答はどの比較がなされるかに対するリファレンスグループとしての役割を果たす。目的は１５個の変数の各々が自己報告による順守をどのように予測するかを理解することである。１５個全てを合わせてモデリングすることにより、これらが互いに対して完全に直交していない（関連していない）ため、相乗効果が可能になる。
Ｒｘ 価格妥当性： ｘ１＝完全に賛成、ｘ２＝ほぼ賛成、ｘ３＝やや賛成、ｘ４＝やや反対、ｘ５＝ほぼ反対。リファレンス又は隠しグループは、完全に反対。

Ｒｘ 懸念： ｘ６＝完全に賛成、ｘ７＝ほぼ賛成、ｘ８＝やや賛成、ｘ９＝やや反対、ｘ１０＝ほぼ反対。リファレンス又は隠しグループは、完全に反対。

Ｒｘ 確信： ｘ１１＝完全に反対、ｘ１２＝ほぼ反対、ｘ１３＝やや反対、ｘ１４＝やや賛成、ｘ１５＝ほぼ賛成。リファレンス又は隠しグループは、完全に賛成。

ロジスティック回帰は１５個の変数の各々と関連する重りを推定するために使用された。広く利用可能な統計解析ソフトウェア（ＳＡＳ）がロジスティック回帰を実行して１５個の変数の各々に対するスコアを得るために使用され、これらのスコアは表６に示すスコアである。ロジスティック回帰は２段階のみを有する結果を予測するために使用される統計処理である。この場合、２段階は（０）順守する、（１）順守しない、である。他の統計処理は、ロジスティック回帰ほど２段階のみを予測するために適していない。ＳＡＳが使用されたが、この目的のために使用することのできた他の統計プログラムはＳＰＳＳ及びＳＴＡＴＡである。ロジスティック回帰式は次の通りである。

自己報告による順守（いいえ／はい）＝Ｐ 又は順守の確率
Ｌｏｇｉｔ Ｐ／１−Ｐ＝β₀＋β_１ｘ１＋β_2x2−β₃ｘ₃＋β_4ｘ4＋β_5ｘ5＋β_6ｘ6−β₇ｘ₇＋β₈ｘ₈＋β₉ｘ₉＋β₁₀ｘ₁₀＋β₁₁ｘ₁₁−β₁₂ｘ₁₂＋β₁₃ｘ₁₃＋β₁₄ｘ₁₄＋β₁₅ｘ₁₅

ロジスティック回帰処理は順守しない確率（リスク）を予測する。この式及びロジスティック回帰処理は１５個の変数の各々に対して生成された（そしてオッズ比にべき乗された）β重みを生成する。ロジスティック回帰処理から（多少の丸めをして）引き出されたオッズ比は表６に示す部分スコアとして使用される。例えば、表６の１行３列目の「７」は「確信」に関する質問に対して「やや賛成」を支持する人は、「確信」に関する質問に対して「完全に賛成」を支持する人と比較して７倍順守しない傾向がある。表６に示すように、「薬への認知された必要性」の領域が順守に最も強く関連しており（重み２０、２０、７、７、０、０）、その後に「薬への懸念」の領域が続き（重み１４、１４、４、４、０、０）、その後に「薬の価格妥当性」の領域が続く（重み２、２、０、０、０、０）ことが決定した。

回答者が調査内の３個の質問の各々に回答すると、回答者は各質問への各回答に対する部分スコア（すなわち重み）を受け取る。３個の部分スコア／重みは合計され、実際の合計スコアが得られる。表６をガイドとして、患者が「私は薬の重要性を確信する」という質問に「ほぼ反対」と答え（部分スコア２０）、「私は処方箋薬が効果よりも悪影響を与えると心配する」という質問に「ほぼ賛成」と答え（部分スコア１４）、及び「私は処方箋薬のための自己負担費用により経済的に負担を負うと感じる」という質問に「完全に賛成」と答えた場合（部分スコア１２）、患者の実際の合計スコアは３６となる。本発明の実施形態では、この実際の合計スコア３６が増分尺度内の潜在的な合計スコアと比較され、これは「高リスク」グループに関連するであろう。

発明を実施するためのモード
添付の図面において例が示される本発明の実施形態が詳細に参照されよう。とりわけ、本発明の非電子的な実施のバージョンは紙、紙ベースの材料、プラスチック、金属、又は木材を使用して実施され得る一方で、電子的な実施のバージョンは、当業者にとって明らかであるように、ソフトウェア、ハードウェア、又はこれらのあらゆる組み合わせを使用して実施され、下記の図及び例は本発明の範囲又は実施形態もしくは等価物を制限することなく明確にすることを意味している。

本発明の電子的な実施形態は、複数の質問からユーザの回答を受信、記憶、採点、及び解釈するための分散ソフトウェア及びハードウェア構成要素をプログラムし及び／又は提供することにより、並びにスコア及び解釈に基づく予測されたリスクグループを示す出力を生成することにより、インターネット等の相互接続したデータ通信ネットワークに関連したコンピュータネットワーク上で実施され得る。これらの実施形態は、ユーザインターフェース画面ベースのウェブブラウザ又はユーザから入力を受信するように構成された複数の入力フィールドを含むインストールされたアプリケーションユーザインターフェース画面（例えばＨＴＭＬ又はビジュアルベーシック形式）を通常ユーザに与え、入力は新しい薬の処方箋への順守又は不順守を駆り立てる傾向にある３個の領域に関係するであろう。

図面を見ると、図１は特許請求された発明の非電子的な紙又は紙ベースの実施バージョンの処方箋調査１０５及び回答記録ツール１１０を組み込む印刷されたカード１００の一例を示す。図１に示すように、処方箋調査１０５は３個の異なる領域の各々に対する単一の質問を含み、３個の領域は懸念、コミットメント、コストである。回答記録ツール１１０は、各質問に対して６つの潜在的な回答を含み、患者は各潜在的な回答の下に位置するチェックボックスに患者が印を付ける、さもなければ支持することにより選択し得る。図１に示す例では、例えば患者は「懸念」領域に属する質問に対して「完全に賛成」という潜在的な患者の回答１２０の下のチェックボックスに「x」を、コミットメント領域に属する質問に対して「やや賛成」という潜在的な患者の回答１２５の下のチェックボックスに第２の「x」を、そしてコスト領域に対する質問に対して「ほぼ反対」という潜在的な患者の回答１３０の下のチェックボックスに第３の「x」を置いている。従って、この場合この特定の患者に対する一組の実際の患者の回答は、潜在的な患者の回答１２０、１２５及び１３０である３個の要素を有する。

図２は、採点マトリックス２０５及び潜在的な合計スコアの増分尺度２１０を含む解釈ツールを具体化する印刷されたカード２００の一例を示す。採点マトリックス２０５は３×６のマトリックス内に配置される１８個の部分スコアを含む。この場合、１８個の部分スコアは（左上隅から横そして下へ読むと）１４、１４、４、４、０、０、０、０、７、７、２０、２０、２、２、０、０、０、及び０である。採点マトリックス２０５内の部分スコアの各々は、ユーザが１８個の独立したウインドウ、空所、又は「カットアウト」の下に印刷され、これらはユーザがウインドウ、空所、又は「カットアウト」を通して見ることを可能にするように構成される。潜在的な合計スコアの増分尺度２１０は、高リスクグループに相当する第１範囲の値２６０、中リスクグループに相当する第２範囲の値２７０、及び低リスクグループに相当する第３範囲の値２８０を有する。

図３は、本発明のいくつかの実施形態に従い、図１の例示的な印刷されたカード１００がどのように図２の例示的な印刷されたカード２００の中に挿入され又は後ろに置かれ得るかを示し、それによって、図４に示すように、調査質問に対する実際の患者の回答群一式に印を付ける３個の「ｘ」印３２０、３２５及び３３０が、３個のウインドウ３４０、３４５及び３５０と位置合わせされ、そこから見えるようになる。この様な方法で印刷されたカード１００及び２００を組み合わせることは、患者から受け取った実際の患者の回答群一式を、採点マトリックス２０５を参照することにより、１４、７及び０の値を持つ３個の部分スコアに相関させることを可能にする。これら３個の部分スコアを合計することは実際の合計スコア２１を生み出す。図４に示す印刷されたカード２００の解釈ツールの下部に示される増分尺度４０５から、実際の合計スコア値２１は高リスクグループに相当することがわかる。

図２の採点マトリックス２０５内の部分スコアの値は、実際の患者の回答群一式に対する部分スコア値の一組だけが潜在的な合計スコアの増分尺度上の所定の値を生成するように、選択され、配置される。従って、図１〜４に示すような本発明の例示的な実施形態において、部分スコアの値は、合計された場合に値２１に等しくなるであろう。また従って、採点マトリックス２５０内の部分スコアの選択及び配置のため、あらゆる他の一組の部分スコア値を加算することにより、一組の実際の合計スコア２１を得ることは不可能であろう。同様に、あらゆる他の一実際の患者の回答群一式に対する全ての他の相関かつ、合計された部分スコアは、合計された場合に一意の実際の合計スコアを必ず生成するであろう。この開示を読んだ当業者は、実際の患者の回答の全ての組に対する部分スコア値の合計が、合計された場合に増分尺度上の潜在的な合計スコアの１個のみに相当する部分スコアの組を生成するように部分スコア値が選択及び配置される限り、採点マトリックス及び増分尺度に対する様々な異なる値が本発明の様々な実施形態を実施するために使用され得ることを理解するであろう。

前述し、以下により詳細に記載するように、本発明の実施形態はコンピュータシステム及びコンピュータネットワーク上で電子的に実施され得る。図５は、この様なコンピュータシステム又はネットワークと関連するコンピュータ制御表示装置上で処方箋調査質問５１０を表示するために本発明の電子的に実施される実施形態において使用され得る例示的なユーザインターフェース画面５０５を示す。従って、患者（又は他のユーザ）は、ユーザインターフェース画面５０５上のカーソル５１５に１８個の潜在的な患者の回答のうちの３個の患者の選択にマークを付けさせ及び／又は送信させるように、マウス、キーボード又はタッチ画面を操作して、処方箋調査への実際の患者の回答を対話的に登録することができる。

図６は、本発明の実施形態と一致する例示的なハードウェア及びソフトウェア環境６００のブロック図を示す。図６に示すように、クライアント装置６０５は相互接続したデータ通信ネットワーク６４０に連結され、そして遠隔サーバコンピュータ６５０に連結される。遠隔サーバコンピュータ６５０はメッセージデータベース６８５、調査データ記憶６９０及び質問／回答データベース６９５にも連結され、これらは多数の関係するデータ記録を通常記憶する。相互接続したデータ通信ネットワーク６４０は、例えばローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、企業内イントラネット、企業内ファイアウォール及び／又はインターネットを含み得る。このネットワーク構造はアプリケーションサービスプロバイダ（ＡＳＰ）モデルを表す。

クライアント装置６０５は、ウェブ対応のネットワーク接続されたコンピュータ装置の様々な異なる種類の１個を含み、例えばいくつか例を挙げると、デスクトップもしくはラップトップコンピュータ、ミニコンピュータ、メインフレーム、ハンドヘルドコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタンツ、携帯電話、携帯スマートフォン、又は対話式表示画面を有するタブレット型ＰＣを含むが、これらに限定されない。クライアント装置６０５は、例えばアナログ、デジタルサブスクライバライン（ＤＳＬ）、Ｔ１、又はケーブルブロードバンドモデム、イーサネット（登録商標）ワード及びケーブル、８０２．１１無線カード及びルータ、ブルートゥース（登録商標）無線アダプタカード及びリンク等といった従来の有線又は無線ネットワーク通信装置の１個以上のカテゴリを介して相互接続したデータ通信ネットワーク６４０に繋がる。

クライアント装置６０５は、ウェブブラウザアプリケーション６１０、クライアントアプリケーション論理処理装置６１５、及びクライアント通信インターフェース６２０を含む。好適には、ウェブブラウザアプリケーション６１０はＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）でプログラムされ、例えばＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標）（ＭＳＩＥ）、Ｎｅｔｓｃａｐｅ（登録商標）、Ｆｉｒｅ Ｆｏｘ（登録商標）、又はＳａｆａｒｉ（登録商標）といったあらゆる標準ウェブブラウザ内で実行するように構成される。ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）は解釈型のプログラミング又はスクリプト言語であり、ウェブページ上にドロップダウンリストを作成し、ウェブページ上のフォーマットされた日付を自動的に変更し、リンクされたページをポップアップウインドウで開き、及びテキスト又はグラフィック画像をマウスのロールオーバ動作時に変更する、といったことを行うためのウェブサイト開発において使用される。ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）コードはハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）ページに組み込まれ、ウェブサイトブラウザ（又はクライアント）により解釈されることができる。例えばマイクロソフト社のビジュアルベーシック、サン社のテル、ＵＮＩＸ（登録商標）から派生したＰｅｒｌ、及びＩＢＭ社のＲｅｘｘといった他の解釈されるプログラミング言語又はスクリプト言語も、これら全てが機能及び記述力（capacity）においてＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）に類似しているため、ウェブブラウザアプリケーション６１０を実施するために使用され得る。一般に、スクリプト言語は、例えばＣ及びＣ＋＋又はＪａｖａ（登録商標）といったより構造化されコンパイルされた言語（コンパイルされたオブジェクト指向のプログラミング言語はＣ＋＋に由来する。）よりもコード化することが容易かつ高速である。スクリプト言語は一般にコンパイルされた言語よりも処理するのに長い時間がかかるが、より短いプログラムにとっては非常に有益である。

この場合、ウェブブラウザアプリケーション６１０は、クライアント装置６０５に接続された表示装置上に複数の調査質問及び対応する回答入力フィールドを含むユーザインターフェース画面を表示するようにプログラムされている。各調査質問は、６個の潜在的な回答を有し、その中の１個の回答のみが認められる。複数の調査質問及び回答入力フィールドを含む好適なユーザインターフェース画面の一例は図５を参照して上述した。

クライアントアプリケーション論理処理装置６１５は、ウェブブラウザアプリケーション６１０内で実行するプログラム、アプリケーションモジュール、又はアプレットであり、エンドユーザがウェブブラウザアプリケーション６１０により与えられるユーザインターフェース画面を介して対話的に操作することを可能にする。クライアントアプリケーション論理処理装置６１５は、ユーザインターフェース画面（及び、例えばキーボード及びマウスといった関連する入力装置）を監視し、例えば適切なチェックボックスをクリックすることによって、エンドユーザにより複数の回答入力フィールド中に入力されたデータ（すなわち回答）を取り込む。取り込んだデータに基づいて、クライアントアプリケーション論理処理装置６１５はエンドユーザにより複数の回答入力フィールド中に入力された値を採点及び解釈するリクエストを生成する。性能及び効率を考慮すると、クライアントアプリケーション論理処理装置６１５を、入力され取り込んだデータが確認された場合のみリクエストを生成するように構成することが必要又は望ましいであろう。好適な実施形態では、リクエストは各質問に対してエンドユーザにより入力された回答を含む。クライアント通信インターフェース６２０（好適には別のＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）プログラム）は相互接続したデータ通信ネットワーク６４０を介してリクエストをサーバコンピュータ６５０に送信する。

遠隔サーバコンピュータ６５０は、ルールエンジン６６０、予めプログラムされた結果処理装置６７０、及びデータベース通信インターフェース６８０を含む。あらゆる適したプログラミング言語（ただしＪＡＶＡ（登録商標）が好ましい）を使用してプログラムされ得るルールエンジン６６０は、クライアント装置６０５から送信されたリクエストを受信し、好適にはルールエンジン６６０の中へ記憶され及び／又はコード化される採点マトリックスに従って、リクエスト内の回答を部分スコアに相関させる。ルールエンジン６６０も部分スコアを合計し、実際の合計スコアを生成する。次に、予めプログラムされた結果処理装置６７０は、実際の合計スコアを（同じく好適にはルールエンジン６６０の中へ記憶及び／又はコード化される）潜在的な合計スコアの増分尺度と比較することにより、実際の合計スコアを解釈し、患者の実際の合計スコアが増分尺度内の潜在的な合計スコアの範囲と比較された場合に不順守の低リスク、中リスク、又は高リスクのいずれを示すかを決定する。

システムが不順守のリスクに関するメッセージを生成するように構成される場合、前もってプログラムされた結果処理装置６７０の制御下で動作するデータベース通信インターフェース６８０は、典型的には、適切なメッセージを検索するためにメッセージデータベース６８５に実際にアクセスするタスクを実行する。メッセージを検索した後、予めプログラムされた結果処理装置６７０は相互接続したデータ通信ネットワーク６４０を介してメッセージ（すなわちリスク評価）をクライアント装置６０５に返信する。

患者に対するリスク評価は、図２に示す様な採点マトリックスを組み込み使用するように好適な実施形態において予めプログラムされるルールエンジン６６０により規定されるルールに従って生成される。ルールエンジン６６０は、特定のコンピュータ環境の要求によって、（図６に示すように）遠隔サーバコンピュータ６５０内、（図７に示し以下に説明するように）ローカルサーバコンピュータ７５０上、又はネットワーク上の他の場所に存在し得る。

質問及び回答データベース６９５ならびにデータベース通信インターフェース６８０は、質問及び回答ライブラリにおける質問及び回答の追加、更新、又は削除を可能にする。調査データ記憶６９０は、データベース通信インターフェース６８０を介して、個々の調査上で質問及び回答データベース６９５から質問を追加、更新、及び／又は削除することにより一意の調査の調査ライブラリを作成することを可能にする。

図６はアプリケーションサービスプロバイダ（ＡＳＰ）環境が反映された本発明の実施形態を示すが、本発明の実施形態は図７に示すようなクライアント‐サーバ環境といった代替のネットワーク構造を使用して実施され得ることが当業者に理解されるであろう。

図７は、本発明の追加の実施形態と一致する例示的なハードウェア及びソフトウェア環境のブロック図を示す。図７に示すように、クライアント装置７０５は相互接続したデータ通信ネットワーク７４０に連結され、そしてローカルサーバコンピュータ７５０に連結される。ローカルサーバコンピュータ７５０はデータベース７３５、７８５、７９０及び７９５にも連結され、これらは多数の関係するデータ記録を通常記憶する。相互接続したデータ通信ネットワーク７４０は、例えばローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、企業内イントラネット、及び／又は企業内ファイアウォールを含み得る。このネットワーク構造はクライアント‐サーバモデルを表す。

クライアント装置７０５は、無線又はコンピュータに組み込まれたネットワーク接続されたコンピュータ装置の様々な異なる型の１つを一般に備え、例えば、デスクトップもしくはラップトップコンピュータ、ミニコンピュータ、メインフレーム、ハンドヘルドコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタンツ、携帯電話、携帯スマートフォン、又は対話式表示画面を有するブレット型ＰＣを含むが、これらに限定されない。クライアント装置７０５は、例えばアナログ、デジタルサブスクライバライン（ＤＳＬ）、Ｔ１、又はケーブルブロードバンドモデム、イーサネット（登録商標）ワード及びケーブル、８０２．１１無線カード及びルータ、ブルートゥース（登録商標）無線アダプタカード及びリンク、ＶＰＮ等といった従来の有線又は無線ネットワーク通信装置の１個以上のカテゴリを介して相互接続したデータ通信ネットワーク７４０に繋がる。

クライアント装置７０５は、インストールされたアプリケーション７１０（実行可能）、クライアントアプリケーション論理処理装置７１５、及びクライアント通信インターフェース７２０を含む。好適には、インストールされたアプリケーション７１０はC、C+S、又はＪＡＶＡ（登録商標）でプログラムされ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ（登録商標）及びｉＰｈｏｎｅ ＯＳ、及びＵＮＩＸ（登録商標）環境の内で実行するように構成される。

この場合、インストールされたアプリケーション７１０は、クライアント装置７０５に接続した表示装置（図７に図示せず）上に複数の調査質問及び回答入力フィールドを含むユーザインターフェース画面を表示するようにプログラムされている。好適には、各調査質問は、６個の潜在的な回答を有し、その中の１個の回答のみが認められる。複数の入力フィールドを含む好適なユーザインターフェース画面の一例は図５を参照して上述した。

クライアントアプリケーション論理処理装置７２０は、インストールされたアプリケーション７１０内で実行するプログラム、アプリケーションモジュール、又はアプレットであり、エンドユーザがインストールされたアプリケーション７１０により与えられたユーザインターフェース画面を介して対話的に操作することを可能にする。クライアントアプリケーション論理処理装置７１５は、ユーザインターフェース画面を監視し、エンドユーザにより複数の回答入力フィールド中に入力されたデータを捕捉する。捕捉したデータに基づいて、クライアントアプリケーション論理処理装置７１５はエンドユーザにより複数の回答入力フィールドに入力された値を採点及び解釈するリクエストを生成する。

ローカルサーバコンピュータ７５０は、ルールエンジン７６０、予めプログラムされた結果処理装置７７０、及びデータベース通信インターフェース７８０を含む。あらゆる適したプログラミング言語（ただしＪＡＶＡ（登録商標）が好ましい）を使用してプログラムされ得るルールエンジン７６０は、クライアント装置７０５から送信されたリクエスト及び回答を受信し、回答を部分スコアに相関させ、そして回答に対する実際の合計スコアを生成する。次に、ルールエンジン７６０は実際の合計スコアを前もってプログラムされた結果処理装置７７０に送信し、インストールされたアプリケーション７１０により与えられたユーザインターフェース画面上にクライアントアプリケーション論理処理装置７１５により最終的に表示されるであろう結果（すなわちリスクグループ決定）を生成する。予めプログラムされた結果処理装置７７０もデータベース通信インターフェース７８０を介してリスク決定をＥＭＲデータベースに記憶する。リスク評価は、実際の合計スコアをルールエンジン７６０又はネットワーク内のいくつかの他のデータ記憶領域に記憶され得る図２に示したものと類似するコンピュータ可読の潜在的な合計スコアの増分尺度と比較することにより生成される。

システムが、患者がどのリスクグループに該当するかを示すメッセージを生成するように構成される場合、一般に、予めプログラムされた結果処理装置７７０の制御下で動作するデータベース通信インターフェース７８０は、適切なメッセージを検索するためにメッセージデータベース７８５に実際にアクセスするタスクを実行する。メッセージを検索した後、予めプログラムされた結果処理装置７７０は相互接続したデータ通信ネットワーク７４０を介して結果及びメッセージをクライアント装置７０５に返信する。

質問及び回答データベース７９５ならびにデータベース通信インターフェース７８０は、質問及び回答ライブラリへの質問及び回答の追加、更新、又は削除を可能にする。調査データ記憶７９０は、データベース通信インターフェース７８０を介して、個々の調査で質問及び回答データベース７９５から質問を追加、更新、及び／又は削除することにより一意の調査の調査ライブラリを作成することを可能にする。

図８は、本発明の実施形態に従って動作するように構成された、例えば図６に示すクライアント装置６０５及び遠隔サーバコンピュータ６５０といったクライアント及びサーバコンピュータシステムにより実行され得るステップを示すプログラムフロー図を示す。まず、ステップ８０５及び８１０において、システムはユーザに複数の回答入力フィールドを含むユーザインターフェースを与える。なお、ステップ８１０は（ダイレクトメールの営業用返信用葉書から）データ入力システム及び（ユーザが起動し、電話オペレータを介して）オンラインウェブページによるデータ入力に備え、ステップ８０５は対話式音声記録システム（ＩＶＲ）を介するデータ入力を考慮する。ステップ８１５では、システムは調査質問に応えてユーザにより物理的に入力された入力を受信する。

クライアントアプリケーション論理処理装置は、調査質問のいずれかが回答されたかどうかを検証する（ステップ８２０）。その場合、ユーザが完全に調査を完了させるように促すエラーメッセージが表示される（ステップ８２５）。システムが、ユーザが全ての調査質問への回答を入力したことを確認すると、回答はサーバコンピュータに送信される（ステップ８３０）。そこでは、回答はデータベース内に記憶され（ステップ８３５）、次に採点されるために予めプログラムされた結果処理装置に送信され（ステップ８４０）、そしてルールエンジンにおいて具体化される採点マトリックス、増分尺度、及び患者分類システムに従って解釈される（ステップ８４５）。ステップ８５０では、解釈の一意の結果（メッセージ）が生成され、結果処理装置によりクライアント装置に送信され、クライアント装置ユーザインターフェース画面上に表示され及び／又は複数のチャネルを介して関係者に配信され得る。

特定のデータベースアプリケーション、コンピュータ環境、及び遠隔サーバレベルでの利用可能なリソースの程度によって、エラーチェック及び結果処理機能のいくつかをサーバコンピュータ上よりもむしろエンドユーザのローカルコンピュータシステム（すなわちクライアントコンピュータ）上で実行することが必要又は望ましいであろう。いくつかの実施形態では、エラーチェック、パフォーマンス最適化、及び結果処理機能のいくつか又は全てがクライアントコンピュータ及びサーバコンピュータの両方の様々な構成要素間で共有（又は意図的に重複）され得る。本発明の実施形態はこれら全てこれらの状況で有益に適用され得る。

図９及び図１０は、本発明の代替えの独立型電子的な実施形態のハイレベルブロック図を示し、全ての構成要素はクライアント装置９０５に関連する。クライアント装置９０５の非限定的な例は、例えば独立型コンピュータシステム（例えばパーソナルコンピュータ、ノートブックコンピュータ、ラップトップコンピュータ、パームコンピュータ、又はネットブック）、ハンドヘルドパーソナルデジタルアシスタント（例えばＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標）、Ｐａｌｍ Ｔｒｅｏ（登録商標）、又はＳｉｄｅｋｉｃｋ（登録商標））、スマートフォン又はパーソナルエンターテイメント機器（例えばアップル社のｉＰｈｏｎｅ（登録商標）又はアップル社のｉＴｏｕｃｈ（登録商標））等を含み得る。クライアント装置９０５は、電話接続（例えば電話ネットワークの対話式音声応答（ＩＶＲ）ユニット）を通じて患者により入力された音声及びキーパッド入力に応答するようにプログラムされたコンピュータシステムも含み得る。独立型コンピュータシステム実施形態の構成要素は、図６及び図７に示し、上述したコンピュータネットワーク実施形態内で機能し得るのと実質的に同様に機能する。しかし、図６及び図７に示すコンピュータネットワーク実施形態と異なり、図９及び図１０に示す独立型コンピュータシステム実施形態では、ルールエンジン９１０、前もってプログラムされた結果処理装置９２０、データベース通信インターフェース９３０、ならびにデータベース９４０、９５０、９６０及び９７０は、全てクライアント装置９０５上に存在する。全ての構成要素がクライアント装置９０５上に存在するため、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、又はインターネットへの接続、及びローカル又は遠隔サーバコンピュータへの接続が要求されない。図９に示す独立型コンピュータシステム実施形態では、全ての構成要素はクライアントアプリケーション９０８に埋め込まれている。しかし、図１０に示す実施形態では、クライアントアプリケーション９０８は、クライアントアプリケーション９０８の物理的に外部にある構成要素を活用している。

上述した実施形態は、本発明の原理を説明することを意図しており、本発明の範囲を制限することを意図していない。これらの実施形態に対する様々な他の実施形態、修正、及び等価物は、当業者が本開示を読み特許請求された発明を実施することにより思いつくであろう。このような変形、修正、及び均等物は本発明の範囲及び添付の特許請求の範囲内であることが意図される。

[３個の領域、３個の項目及び採点マトリックスを決定するために使用される方法の詳細な説明]
調査の対象である３個の領域、処方箋調査の対象である２個の特定の項目（質問）、及び本発明の採点マトリックスを作成するために使用される処理を決定するために使用される方法の詳細な説明が提供される。これらの方法から開発されたアドヒアランスエスティメータ（登録商標）装置及びシステムは、これらに限定されないが、詳細に上述した紙及び電子的な実施を含むいくつもの物理的な形式で実施され得る。

[定性的方法]
２１世紀、順守及び不順守の理由を理解するために、１３個のフォーカスグループがイリノイ州シカゴ及びジョージア州アトランタの１４０人の成人消費者で行われた。慢性疾患に対する薬に順守する成人（５グループ）に加えて、医師の診察なしに最近薬を止めた成人（８グループ）が募集された。グループは男女間で生じることの多い相互作用ダイナミックスを無くすために、性別で分けられた。参加者は順守及び不順守の理由を、声を出さずに書くことが求められ、理由について順位付け及び評価作業に参加した。順守値比率について公開討論が行われ、そこでは参加者は自らの薬についての決定に影響を与えた様々な要因を共有した。これらのフォーカスグループは概念的枠組み及び計測器開発のための発見方法として使用された。

[定量的方法]
アドヒアランスエスティメータ（登録商標）のための潜在的な項目の２回測定の心理検査（フェーズＩ及びフェーズII）行われた。フェーズＩ予備調査の目的は、どの領域が消費者を処方箋薬に順守する傾向に関して分けるための最も大きな予測能力を保持するかを把握することである。フェーズII妥当性領域の目的は、慢性疾患を有する成人の大規模な独立したサンプルにおける予備調査の結果を交差検証し、特定の項目をアドヒアランスエスティメータ（登録商標）内に含まれるべき優先される領域と結び付けることよりアドヒアランスエスティメータの内容を最終決定することである。

[サンプリング]
フェーズＩ予備調査及びフェーズII妥当性サンプルメンバは、国を代表するインターネットベースの慢性疾患を有する成人のパネルである、ハリスインタラクティブ社の慢性疾患パネル（ＣＩＰ）の一部である。ハリス社のＣＩＰは、オンラインリサーチに登録し参加することに同意した成人の数百万人のパネルであるハリス社のオンラインアンケート調査パネル（ＨＰＯＬ）のサブセクションである。１９９７年に設置されてから、ＨＰＯＬパネリストは電話及びメールによる募集、広告、ならびに標的型電子メールを含む様々なソースにより募集されている。ＨＰＯＬは途中で辞めたパネルの代わりを見つけ、社会人口統計学的サブグループ間の国の代表を維持するために継続的にメンバを募集する。登録時に回答者は人口統計学的特性を提供し、慢性疾患についてスクリーニングされる。ハリス社のCIPは慢性疾患を有する数万人ものメンバにより構成される。フェーズＩ予備調査及びフェーズII妥当性調査の両方とも、質問のローテーション及び他の高度な設計上の特徴を使用して高いデータ品質を保証するハリス社のウェブによる調査ソフトウェアを使用して行われる。

無作為に選択されたハリス社のＣＩＰのメンバには、我々の調査に参加する電子メールによる案内が送信された。パネルメンバは、年齢が４０歳以上、米国在住、及び米国の成人の間で広く認められる６個の慢性疾患である高血圧、高脂血症、糖尿病、喘息、骨粗鬆症、及び他の心血管疾患の中の１個に対して陽性であるとスクリーニングされる場合、参加する資格があるとした。資格のあるパネルメンバは同意説明文書を読み、参加に同意する場合「はい」をクリックし、調査を完了するように指示された。資格のあるパネルメンバは、単回で調査を完了することができた。両方の調査のためのプロトコルは、Ｅｓｓｅｘ ＩＲＢにより承認された。

両方の調査に対する３個の回答者のグループがサンプリングされ、それは自己報告による処方箋薬を順守する人、自己報告による処方箋薬に順守しない人、及び自己報告による調剤を受けない人(non-fulfiller)である。これらのグループは、順守に関する行動において異なると知られている消費者のグループを区分するための尺度及び項目の能力及び有効性（すなわち、既知グループの区分妥当性）を調査するために選択された。

調査のスクリーニング部分でパネルメンバの慢性疾患の状態が再確認された。我々は、回答者が各疾患に対して現在摂っている薬の数及び各薬を摂っていると報告した期間を求めた。これらの項目は現在薬に順守しているとして回答者を分類するために使用された。回答者を順守しないとして識別するために、過去１年間に６個の状況の中の１個に対する処方箋薬を医療提供者に命じられずに止めたかどうかを尋ねた。回答者が「はい」と答える場合、消費者が薬を止めるであろう１２個の理由のリストが与えられ、当てはまるものを選択するように求められた。調剤を受けない人として回答者を識別するために、過去１年間に医療提供者から６個の状況の中の１個に対する新たな処方箋薬を受け取ったが調剤を受けなかったかどうかを尋ねた。回答者が肯定する場合、消費者が新たな処方箋の薬を調合しないであろう１０個の理由のリストが提供され、当てはまるものを選択するように求められた。

我々の予備調査心理分析を有力にかつ正確に行うためには、少なくとも５００人の回答者のサンプルサイズが望まれた。とりわけ、主成分分析は項目の１０倍の被験者を最も適切なように要求し、２母数の段階応答項目応答理論（ＩＲＴ）モードは少なくとも５００人の被験者を要求する。更に、薬の調剤を受けないことに関する文献において入手可能なデータが殆どないため、我々は不順守との差異を評価するのに十分な数の調剤を受けない人を望んだ。予備調査に対するサンプリング割り当て量は、（１）２：１の順守する人対順守しない人の比率、（２）２：１の順守しない人対調剤を受けない人の比率、及び（３）各順守グループに対する各慢性疾患カテゴリにおけるおおよそ等しい人数、を得るように設定された。各予備調査に対して、被験者は単一の状況に対して１個の順守に関する行動のみに対して募集される。所定の割り当て量が満たされると、全ての将来的に可能性のある回答者への募集は締め切られた。

フェーズII研究に対して、我々の心理分析予備調査を有力にかつ正確に行うためには、少なくとも１２００人の回答者のサンプルサイズが望まれた。更に、１個の薬に順守する一方で、別の薬に順守しない又は薬を受け取らない人の考えに関する入手可能なデータが殆どないため、複数の疾病に対して異なる順守に関する行動を報告した人がサンプリングされる。割り当て量は、（１）１個の疾病に対する薬を順守し、第２の異なる疾病に対する薬を順守する、（２）１個の疾病に対する薬を順守し、第２の異なる疾病に対する薬を調合しない、及び（３）１個の疾病に対する薬を順守せず、第２の異なる疾病に対する薬を調合しない、中程度のサンプルを得るように設定された。我々は、約１対１の順守する人対順守しない人の比率、約２：１の順守しない人対調剤を受けない人の比率を得た。所定の割当量が満たされると、全ての将来的に可能性のある回答者に対するフェーズIIの募集は締め切られた。

回答者はハリス社の慢性疾患特性パネルから無作為にサンプリングされた。予備調査に対して、２００７年１１月に調査参加へのリクエストが３９１９１人のパネルメンバに送られた。これらの案内の中で、３５７７個の無効な電子メールアドレスがあった（電子メールが戻ってきた）。無効な電子メールアドレスを有する３５６１４個の案内の中から、１１８３６人が調査に入力した（接触率３２．２％）。接触に成功した人の中で、９６８９人（８２％）が調査資格基準を満たし、７００人が調査を完了した。予備調査を完了しなかった８９８９人の資格のある人は、割り当て量がすでに満たされたため完了しなかったのではない。フェーズII調査のために、２００８年春に調査参加へのリクエストが１６５４８７人のパネルメンバに送られた。これらの案内の中で、無効な電子メールアドレスを持つ人が１５０３５人いた。有効な電子メールアドレスを有する１５０４５２個の案内の中から、３９８７４人が調査に入力した（接触率２６．５％）。接触に成功した９６８７人の中から、２０２９９人（５１％）が調査資格基準を満たし、１５２３人が調査を完了した。フェーズII調査を完了しなかった１８７７６人の資格のある人は、割り当て量がすでに満たされたため完了しなかったのではない。

フェーズII調査への１５２３人の回答者の中から、１０７２人が単一の順守に関する行動に対してサンプリングされる一方で、４５１人が２個以上の順守に関する行動（例えば１個の疾病に対する薬に順守し、異なる疾病に対する薬に順守しない）に対してサンプリングされた。これらの後者のサンプリングメンバは、我々のフェーズＩ予備調査のサンプリング設計との対称性を維持することが望まれ、かつ統計的独立性が欠如して分析を行いたくなかったため、本明細書で報告する分析において使用されてない。

[調査内容]
[フェーズＩ予備調査]
概念的枠組み、順守における理論的及び経験的研究の包括的検討、並びに我々の１３個のフォーカスグループに基づいて、１２０個のアンケート項目を創り出し、３個の仮定された近位順守要因及び選択された中位決定因子が打ち出された。少数の項目が、既存の、版権で保護されておらず、かつ商標登録されていない調査から導出され又は編集された。大多数の項目は、多くの例ではフォーカスグループのトランスクリプトからそのままの言語を使用して新たに書かれた。項目は以下の基準、すなわち（１）項目毎に１個の属性（概念）、（２）多くとも１２ワードの長さ、（３）年齢、性別、及び社会的階級の偏見がない、及び（４）二重又は暗示的否定がないこと、を達成するために書かれ及び／又は編集された。

４４個の近位項目は、処方箋薬についての認知された懸念（ｋ＝１３）、処方箋薬に対する認知された必要性（ｋ＝２８）、及び処方箋薬の認知された支払い可能性（ｋ＝３）を測定した。回答者は、サンプリングされた順守グループに特有のこれらの質問に回答するように命じられた。例えば、回答者が調剤を受けない人としてサンプリングされた場合、彼らが履行しないと報告した薬に特有の近位項目に回答するように指示された。我々は７６個の項目を使用して順守要因の５個の中位領域を測定した。すなわち、自らの状態及び治療についての患者の知識（ｋ＝１６)、認知された副作用の傾向（ｋ＝４）、健康情報検索傾向（ｋ＝１６）、主要な医療提供者への患者の信頼（ｋ＝１４）、及び治療への患者の参加（ｋ＝２６）である。全ての項目は６個の潜在的な回答カテゴリを有する。すなわち、１＝完全に賛成、２＝ほぼ賛成、３＝ある程度賛成、４＝ある程度反対、５＝ほぼ反対、６＝完全に反対、である。いくつかの項目は必ずしも精神測定的に良く機能するわけではなく、また我々は最も良く機能する項目を選択するための確固たる項目を多く確保することを望むため、多数の項目を書いた。

[フェーズII調査]
我々は予備調査から１２０個の項目の中から５８個を保持し、１２個の新たな項目を創り出した。我々は予備調査で認知された医療上の価格妥当性を評価する３個の項目しか処理せず、またその観測された予測能力のために、フェーズII調査内に含むために５個の追加の価格妥当性の項目を書いた。また、処方箋薬対ビタミン、ミネラル、及びサプリメントについての消費者の認知された価値を評価する５個の項目を新たに書いた。我々は、順守価値の割合が、薬の価格妥当性自体又は処方箋薬の認知された価値を含むかどうかを検査するためにこの新たな項目を追加した。

また、我々はフェーズII調査において、追加の中位順守要因としての役割を果たすために、妥当性が十分認められた複数項目尺度、及び心理的苦悩、社会的支援、自己抗力感、及び健康に対する内的統制を含む外的妥当性基準を含んだ。これらの構成概念を含むことは、メタ分析及び説話文学統合論（narrative literature syntheses）により支えられている。我々は、ＭＨＩ-５を使用して心理的苦痛を、短文式のＭＯＳ社会的支援尺度（Social Support Scale）を使用して社会的支援を、特性的自己抗力感尺度を使用して自己効力感を、及びＷａｌｌｓｔｏｎの測定法を使用して健康に対する内的統制を測定した（Ware JE. Sherbourne CD. “The MOS 36-item Short-Form Health Survey (SF-36):I. Conceptual Framework and Item Selection.” Medical Care 1992; 30:473-483, Sherbourne CD, Stewart AL. “The MOS Social Survey,” Soc. Sci Med 1991; 32:705-714; Jerusalem, M. and Schwarzer, R. “The Generalized Self-Efficacy Scale” 2008; and Wallston, KA. “Multidimensional Health Locus of Contol,” 2008を参照）。

[調査非接触分析]
我々はロジスティック回帰を使用して調査への案内に回答した及び回答しなかった有効な電子メールアドレスを有する選択されたＣＩＰパネルメンバ間の差異を評価した。独立変数は、年齢、性別、人種、教育、及び収入である。

[心理分析]
[一次元性評価、複数項目尺度、及び内的整合性の信頼性]
項目の内部構造（すなわち、一次元性、又は項目が共通して１個の事柄を測定する程度）を理解するために、我々は主成分分析を使用して第１固有値と第２固有値の比を比較した。２：１又はより良い比が尺度の一次元性を支えている。各複数項目尺度は、各項目が等しく重み付けされ、項目素点が尺度スコアに合計されるリッカートの合計評価方法を使用して算出された（Likert R. “A technique For The Measurement Of Attirudes,” Arch Psychol 1932; 140:5-55参照）。全ての尺度スコアは０〜１００メトリックに線形変換され、１００は最も好ましい状態（又は態度）、０は最も好ましくない状態を表し、その間のスコアは全ての潜在的なスコアの割合を表す。我々は内的整合性の信頼性を評価するためにＣｒｏｎｂａｃｈの係数を算出した。

[既知グループの区分妥当性]
フェーズＩ予備調査の主要目的は、複数項目尺度水準（multi-item scale level）で既知グループ区分妥当性を評価することであり、これは尺度が、構成概念に関して実験前に異なると知られる互いに排反するグループ間を区別する程度である。我々の既知グループは、自己報告による順守の状態、つまり自己報告による順守する人、自己報告による順守しない人、及び自己報告による調剤を受けない人により規定された。我々は区分妥当性を評価するために一般線形モデル及びＴ調査を使用した。我々は、順守する人が、順守しない人及び調剤を受けない人と比較して、薬に対する認知された必要性、処方箋薬についての認知された懸念、薬の認知された価格妥当性に関して最も好ましい考えを示すであろうと仮定した。また、我々は順守する人が、最も少ない認知された副作用の傾向、自らの疾病及び治療についての最も豊富な知識、ならびに健康情報検索、自らの医療提供者への信頼、及び治療への参加について最も好ましい見解を表し得るであろうとも仮定した。我々は、順守しない人と調剤を受けない人との間の考えにおけるあらゆる差異について先験的な仮説を持たなかった。

フェーズII分析に対して、我々は既知グループ区分妥当性の尺度水準の調査を繰り返すとともに、項目水準（item level）の既知グループ区分妥当性を評価した。この項目水準は、個々の項目が、興味の構成概念（construct of interest）について先験的に異にする知られる相互に排他的なグループ間を区別する程度のものである。我々の既知グループは、尺度水準の調査に対して使用されたのと全く同じグループ、つまり自己報告による順守する人、自己報告による順守しない人、及び自己報告による調剤を受けない人、であった。項目水準調査は、どの特定項目が最も区分する識別することを意図した。この様な情報は、アドヒアランスエスティメータ（登録商標）のための最終的な項目を選択するために他の心理的基準と組み合わせて使用され得る。項目水準調査は一般線形モデルを使用して行われ、カイ（chi）２乗分析を使用して交差検証された。

[ロジスティック回帰]
我々は、既知グループの区分妥当性の検査を、自己報告された順守対不順守及び調剤を受けないことを予測するロジスティック回帰モードに適用した。独立変数は近位及び中位の複数項目尺度であった。我々は各尺度を性質により分類し、各性質を、尺度単調性を評価するためにダミー変数として表した。（スコア分布の最も好ましい２５％を表す）各尺度上の最も高い性質をレファレンスグループとした。我々は０．０１確率水準に設定された入力及び保持基準を用いて段階的ロジスティック回帰を使用した。我々は独立変数として人口統計学的変数を追加してモデルを繰り返した。

[項目削減技術]
我々はフェーズＩ予備調査項目内の項目削減を達成し、アドヒアランスエスティメータ（登録商標）自体のための最終的な項目を選択するために様々な技術を使用した。項目度数分布を床及び天井効果、ならびに回答の範囲及び妥当性関して調べた。我々はどの項目が各尺度に最も貢献するかを評価するために項目の全相関関係を計算した。我々はＭＵＬＴＩＬＯＧから２母数の段階応答項目ＩＲＴモデルを実行した。我々は区分する力がありであり、その境界位置推定値が等間隔に置かれた（各評点が能力に等しく貢献することを示す）項目を優先させた。我々は項目の既知グループ区分妥当性を調べ、既知順守グループ内で最も区分された項目を優先させた。

[アドヒアランスエスティメータ(登録商標)のための採点マトリックス]
アドヒアランスエスティメータ(登録商標)のための最終的なスコアの重みを導き出すために、我々は独立変数として３個の選択された独立項目を使用してロジスティック回帰を繰り返した。各項目は、ダミー変数として表され、各項目が６個のカテゴリの回答を有すると仮定して項目毎に５個のダミー変数が置かれた。

[順守リスクグループの特徴]
我々は人口統計学的特徴及びアドヒアランスエスティメータ（登録商標）に含まれていない中位順守決定因子の点で採点マトリックスから導き出された順守リスクグループを特徴付けた。カテゴリ変数はカイ２乗分析を使用して調査された一方で、インターバルレベルの変数は一般線形モデルを使用して調査された。

[結果]
[調査内容]
我々はフェーズＩ調査に対して３３．２％の接触率及びフェーズI調査に対して２６．５％の接触率を達成した。予備調査を案内されたが回答しなかった人と比較して、接触に成功した人は男性、６５歳以上、白人、そして大学教育を受けた人（データは図示せず）である傾向があった。フェーズII調査を案内されたが回答しなかった人と比較して、接触に成功した人は５５歳以上、白人、そして大学教育を受けた人（データは図示せず）である傾向があった。

[サンプルの特徴]
表１に示すように、回答者の年齢は４０〜９３歳に及び、平均年齢は５９歳であった。サンプルの約３分の１は６５歳以上であった。サンプルの６０〜６５％は女性であり、８９％は自らを白人と認識していた。両方のサンプルの約４０％は少なくとも大学教育を受けたと報告し、半数を少し上回る人が、収入が５００００ドル未満であると報告した。サンプルメンバが大多数は自己報告による順守する人の適格基準を満たす一方で、５分の１未満の人は自己報告による調剤を受けない人であった。我々は予備検査のために６個の疾病間の均整のとれた割り当て量を得た。フェーズII研究に対して、我々は他の状態よりも高血圧及び高脂血症を有する回答者をわずかに多く達成した。

[一次元性及び内的整合性分析：フェーズＩ予備調査]
付表Ａは予備調査項目の一次元性及び内的整合性の信頼性に関するデータを与える。２個の領域（情報検索及び参加）が第１主成分にあまり荷重しない（０．３０未満）１個の各項目を有する。分析はこれら２個の項目を除いた結果である。全ての領域は高度に一次元的である。第１固有値と第２固有値の比は、最低値５．２から最高値１５．８に及ぶ。ＣＲＯＮＢＡＣＨのアルファ係数は最低値０．８８から最高値０．９８に及ぶ。１３個の医療上の懸念項目が一次元性の基準を満たす一方で、回転因子分析は２個の尺度、つまり処方箋薬の認知された安全性を評価する８個の項目尺度及び副作用に対する認知された懸念を評価する５個の項目尺度が高い信頼性を持って導き出すことができることを示唆した。

[既知グループ区分妥当性の２変量尺度水準調査：フェーズＩ予備調査]
３個のグループを最も有力に区別する尺度は、（１）副作用の懸念、（２）認知された薬の支払い可能性、及び（３）薬に対する認知された必要性であった。グループ手段における差異は我々の仮説、つまり全ての尺度に対して自己報告した順守する人が最も好ましい態度をとることと一致した。一対手段の調査により、順守しない人と調剤を受けない人との間の差異に統計学的に重大なものがないことがわかった。従って、分析はｔ調査を使用して再実行され、一般線形に対する結果を反映した結果を観測した。

[既知グループ区分妥当性の多変量尺度水準調査：フェーズＩ予備調査]
我々はロジスティック回帰を使用して既知グループ区分妥当性の２変量尺度水準調査を交差検証した（表３）。我々の仮定した３個の近位尺度のみが自己報告された順守を予測した。中位順守要因のいずれもモデルの中に導入されなかった。副作用の懸念は順守に関する言動を高度に予測し、増加する副作用の懸念と増加する順守しない可能性との間には単調関係が存在した。最も支払い可能性の懸念を有する回答者（Ｑ１）及び多少の支払い可能性の懸念を有する回答者（Q２）は、それぞれ順守しない可能性が３．６倍及び２．３倍であった。最も少ない認知された必要性を有する回答者（Ｑ４）は最も認知された必要性を最も有する回答者に比べて順守しない可能性が１．７倍であった。

[既知グループ区分妥当性の２変量項目水準調査：フェーズＩ予備調査]
付表Ｂは調査された既知グループ区分妥当性の項目水準調査のゲシュタルトの要約を与える。尺度水準の結果と一致して、近位項目は最も区別する項目であった。しかし殆どの領域内で、項目区別能力における高い妥当性があり、いくつかの項目は不常に区別する（Ｆ及び固有値の大きな値）一方で他の項目は全く弁別的ではなかった。

[項目削減]
我々は認知された必要性の項目数を２８個から１４個へ、また薬に対する懸念の項目数を１３個から１０個へと削減した。我々は１個の薬の価格妥当性の項目を削除した。我々は患者の信頼の項目数を１４個から７個へ、参加の項目数を２６個から７個へ、知識の項目数を１６個から９個へ、副作用免疫の項目数を４個から３個へ、そして情報検索の項目数を１６個から５個へと削減した。我々は次の優先順位で項目を保持した。つまり、（１）項目水準の既知グループ区分妥当性における機能（２）（リクエスト上で利用可能な）２母数のＩＲＴモデルからの最も高い項目及びカテゴリ情報、及び（３）最も歪みの少ない項目スコア分布、である。

[一次元性及び内的整合性分析：フェーズII]
付表Ｃに示すように、全てのフェーズIIの領域は高度に一次元である。第１固有値と第２固有値の比は最低値４．３から最高値２１．７に及ぶ。Ｃｒｏｎｂａｃｈのアルファ係数は最低値０．８７から最高値の０．９７に及ぶ。

[二重の尺度水準の既知グループ：フェーズIIデータ]
フェーズＩの結果と一致して、３個のグループを最も有力に区別する尺度は、副作用の懸念及び認知された薬の必要性であった（表４）。両方の尺度に対して、自己報告した順守者は最も少ない副作用の懸念及び最も認知された必要性を有した。いくつかの追加の尺度もまた非常に弁別的であり、認知された薬の支払い可能性、患者の信頼、認知されたサプリメントの価値、患者の参加、及び認知された副作用の傾向を含む。いずれの尺度上でも自己報告による順守しない人と自己報告による調剤を受けない人との間に観測された差異は存在しなかった。２グループ判別手段（ｔ調査）に対する観測された結果（ｔ調査）は一般線形モデルに対する結果を反映した。

[既知グループ区分妥当性の多変量尺度水準調査：フェーズIIデータ]
我々はロジスティック回帰を使用して既知グループ区分妥当性の２変量調査を交差検証した（表５）。再び我々の仮定した３個の近位尺度のみが再び自己報告された順守を予測した。中位順守要因のいずれもモデルの中に導入されなかった。副作用の懸念は順守を高度に予測し、増加する副作用の懸念と増加する順守しない可能性との間には単調関係が存在した。認知された必要性の最も低い２個の性質の人は、Ｑ４のよりもそれぞれ順守しない可能性が６．３倍及び１．９倍であった。最も認知された支払い可能性の懸念を有する人（Ｑ１）は最も少ない経済上の懸念を有する人（Ｑ４）よりも順守しない可能性が２．３倍であった。

[アドヒアランスエスティメータ（登録商標）のための項目選択]
データ分析の２回測定の間に、我々の３個の仮定された近位要因が順守において異なると知られるグループ間を区別することにおいて最も有効かつ有力であることが証明された。予測領域が識別され交差検証されると、アドヒアランスエスティメータ（登録商標）に含むために各領域から単一の最良な項目が選択された。我々は項目水準の既知グループ区分妥当性の調査を繰り返した。付表Ｄはデータを要約する。

我々は７個の価格妥当性の項目の中から選択しなければならなかった。ＣОＳＴ８は３グループ及び２グループ区別の両方で最もよく機能した。順守を予測する個々の回帰では、ＣОＳＴ８も最も高いワルド統計量を示した。項目度数分布の調査もＣОＳＴ８が６個のカテゴリ評点最も均一な分布を有することを示した。最後に、段階応答ＩＲＴモデルからの項目情報曲線はＣОＳＴ８が他の６個の項目よりも広範囲の支払い可能性の潜在的構成概念を評価することを示した。これらの理由のため、ＣОＳＴ８（「私は処方箋薬のための自己負担費用により経済的に負担を負うと感じる」）はアドヒアランスエスティメータ（登録商標）に含むために選択された。

我々は５個の薬への懸念の項目の中から選択しなければならなかった。ＣＯＮＣＥＲＮ１１及びＣＯＮＣＥＲＮ１３は既知グループ区分妥当性の項目水準の調査において不常に類似して機能した。しかし、ＩＲＴ分析からのデータは、項目情報曲線がＣＯＮＣＥＲＮ１３よりもＣＯＮＣＥＲＮ１１に対してより有益であることを示した。更に、ＣＯＮＣＥＲＮ１１はＣＯＮＣＥＲＮ１３より歪みの少ない項目分布を示した。これらの理由のため、ＣＯＮＣＥＲＮ１１（「私は処方箋薬が効果よりも悪影響を与えると心配する」）アドヒアランスエスティメータ（登録商標）に含むために選択された。

我々は薬の認知された必要性を評価する１５個の項目の中から選択しなければならなかった。５個の項目が上位候補であった（ＫＮＯＷ１６、ＮＥＥＤ２５、ＮＥＥＤ１６、ＮＥＥＤ１５、及びＮＥＥＤ１２）。これらは全て既知グループの区分妥当性調査において最もよく機能した。しかし、ＫＮＯＷ１６は段階応答ＩＲＴモデルから項目及びカテゴリ情報を最ももたらし、最も高い項目合計相関を有し、これは基礎となる構成概念の最良の単一項目測定手段であることを示唆した。従って、ＫＮＯＷ１６（「私は薬の重要性を確信する」）はアドヒアランスエスティメータ（登録商標）に含むために選択された。

[採点マトリックス及び順守リスクグループの特性]
表６はアドヒアランスエスティメータ（登録商標）のための自己採点マトリックスを与えする。項目カテゴリの重みは、ダミー変数として表された項目を使用してロジスティック回帰等式から導き出された。等式から得られたｃ統計は０．８３４であり、ホスマー・レメショウ適合度検定は９．２２（ｐ＝０．３３）であった。我々は、各最終スコアをただ１個の方法で導き出すためにわずかに比を修正しなければならない場合を除いて、得られたオッズ比に忠実であった。表に示すように、アドヒアランスエスティメータ（登録商標）のスコアを得るために３個の数を合計する。各スコアはただ１個の方法によって得ることができるので、容易に解釈することができる。例えば、スコア７を得るためにはただ１個の方法しか存在しない。つまり、スコア７の患者は薬に対する適度な認知された必要性を有するが、副作用の懸念又は薬の価格妥当性には問題がない。スコア２２の患者は非常に低い認知された薬に対する必要性と同様に薬の価格妥当性の問題を有する。

我々は自己報告による順守レートを用いてアドヒアランスエスティメータ（登録商標）の全スコアからスコア分布をクロス集計し、３グループのリスクカテゴリ（不順守の低、中、高リスク）を導き出した。感度は８６％であった。つまり順守しない人の中で８６％がアドヒアランスエスティメータ（登録商標）により中又は高リスクとして正確に分類され得る。偽陰性率は１４％であった。つまり順守しない人の中で１４％が低リスクとして分類され得る。特異度は５９％であった。順守する人の中で、５９％が順守エスティメータ（登録商標）により低リスクとして分類され得る。偽陽性率は４１％であった。つまりこれらは中又は高リスクとして誤って分類され得る順守する患者である。

表７は人口統計学的特徴及び中位順守要因による３個の順守リスクグループの特徴付けを与える。低リスクグループは最も平均年齢が高く、６５歳以上の人の最も大きな割合により特徴付けられた。低リスクグループは中及び高リスクグループに対して女性が少なかった。人種においてグループ間で差異は存在しなかった。中及び高リスクグループは収入が年間３５０００ドル未満である最も高い割合を有した（それぞれ３９％及び３０％）。これらの同一の２グループは大学卒業者の最も低い割合も有した（それぞれ３４％及び３５％）。

１個の例外（健康情報検索）を除いて、低リスクグループは中位順守要因の全てにおいて最も良いスコアを得た。１個の例外（心理的苦痛）を除いて、高リスクグループは中位順守要因の全てにおいて最も悪いスコアを得た。リスクグループ間の最大の差異は、認知された処方箋薬の安全性（Ｆ値＝２２５）及び患者の知識（Ｆ値＝１７５）で観測された。認知された薬の安全性は、認知された副作用の懸念ほど予測力を有さないと仮定された近位要因であった。従って、これがリスクグループ内で主要な区別因子として現れることは論理的である。患者の知識は、知識が疾病特有の属性である限り、遠位／近位連続体と一致する第２の区別因子であった。最も観測されなかった関係は、より遠位の心理状態（社会的支援、自己効力感、及び内的統制）に対するものであった。認知された薬の安全性、認知されたサプリメントの価値、及び認知された副作用の傾向に対して、低及び中リスク間、ならびに中及び高リスク間にはスコアにおける等しい比率の差異が存在した。知識、信頼及び参加に対して、高リスクグループは、中リスクグループが低リスクグループ対するより、中リスクグループに対して低い比率でスコアを得た。心理的苦痛及び社会的支援に対して反対のことが観測された。つまり、中リスクグループは、高リスクグループが中リスクグループに対するより、低リスクグループに対して低い比率でスコアを得た。

Claims (25)

1. 処方箋薬を順守する患者の傾向に基づいて当該患者に対するリスクグループを決定するための装置であって、
   （ａ）高リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第１範囲、中リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第２範囲、及び低リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第３範囲を有する潜在的な合計スコアの増分尺度と、
   （ｂ）多くとも３個の領域に関する前記患者の考えを評価するための複数の質問を含む処方箋調査であって、前記３個の領域は（i）前記処方箋薬に対する前記患者の認知された必要性、（ii）前記処方箋薬についての前記患者の認知された安全上の懸念、及び（iii）前記処方箋薬に対する前記患者の認知された価格妥当性である、処方箋調査と、
   （ｃ）前記複数の質問中の各質問に対する複数の潜在的な患者の回答を与え、前記複数の質問に対して前記患者により与えられた一組の実際の患者の回答を記録するように構成された回答記録ツールと、
   （ｄ）前記各質問に対する前記複数の潜在的な患者の回答を複数の部分スコアにそれぞれ相関させるように構成された採点マトリックスであって、前記複数の部分スコアは、合計された場合に前記増分尺度上の所定の潜在的な合計スコアと等しい実際の合計スコアを生成する一組の部分スコア値のみが存在するように、前記採点マトリックス内で選択及び配置され、それぞれの質問に割り当てられた前記複数の部分スコアはそれぞれ異なる、採点マトリックスと、
   （ｅ）前記実際の合計スコアが前記増分尺度上の前記第１範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合に前記高リスクグループを示し、前記実際の合計スコアが前記増分尺度上の前記第２範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合に前記中リスクグループを示し、前記実際の合計スコアが前記増分尺度上の前記第３範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合に前記低リスクグループを示す、解釈ツールと、
   を備える、装置。
2. 前記多くとも３個の領域に関する前記患者の考えを評価するための前記複数の質問は、前記３個の領域の各々に対する単一の質問を含む、請求項１に記載の装置。
3. 前記処方箋薬に対する前記患者の認知された必要性の前記領域に関する前記患者の考えを評価するための前記単一の質問は、前記患者が前記処方箋薬の前記重要性を確信する程度を前記患者が明らかにすることを求める、請求項２に記載の装置。
4. 前記処方箋薬についての前記患者の認知された安全上の懸念の前記領域に関する前記患者の考えを評価するための前記単一の質問は、前記患者が前記処方箋薬が効能よりも悪影響を与えると心配する程度を前記患者が明らかにすることを求める、請求項２に記載の装置。
5. 前記処方箋薬に対する前記患者の認知された価格妥当性の前記領域に関する前記患者の考えを評価するための前記単一の質問は、前記患者が前記処方箋薬を飲むことに関連する費用により経済的に負担を負うと感じる程度を前記患者が明らかにすることを求める、請求項２に記載の装置。
6. 前記多くとも３個の領域に関する前記患者の考えを評価するための前記複数の質問は、前記多くとも３個の領域の各々に対する複数の質問を含む、請求項１に記載の装置。
7. 前記処方箋調査は多くとも２個の領域に関する前記患者の考えを評価するための複数の質問を含み、前記２個の領域は（i）前記処方箋薬に対する前記患者の認知された必要性、及び（ii）前記処方箋薬についての前記患者の認知された安全上の懸念である、請求項１に記載の装置。
8. 処方箋薬を順守する患者の傾向に基づいて当該患者に対するリスクグループを決定するための装置であって、
   （ａ）高リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第１範囲、中リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第２範囲、及び低リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第３範囲を有する潜在的な合計スコアの増分尺度と、
   （ｂ）多くとも３個の領域に関する前記患者の考えを評価するための複数の質問を含む処方箋調査であって、前記３個の領域は（i）前記処方箋薬に対する前記患者の認知された必要性、（ii）前記処方箋薬についての前記患者の認知された安全上の懸念、及び（iii）前記処方箋薬に対する前記患者の認知された価格妥当性である、処方箋調査と、
   （ｃ）前記複数の質問中の各質問に対する複数の潜在的な患者の回答を与え、前記複数の質問に対して前記患者により与えられた一組の実際の患者の回答を記録するように構成された回答記録ツールと、
   （ｄ）前記各質問に対する前記複数の潜在的な患者の回答を複数の部分スコアにそれぞれ相関させるように構成された採点マトリックスであって、前記複数の部分スコアは、合計された場合に前記増分尺度上の所定の潜在的な合計スコアと等しい実際の合計スコアを生成する一組の部分スコア値のみが存在するように、前記採点マトリックス内で選択及び配置され、それぞれの質問に割り当てられた前記複数の部分スコアはそれぞれ異なる、採点マトリックスと、
   （ｅ）前記実際の合計スコアが前記増分尺度上の前記第１範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合に前記高リスクグループを示し、前記実際の合計スコアが前記増分尺度上の前記第２範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合に前記中リスクグループを示し、前記実際の合計スコアが前記増分尺度上の前記第３範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合に前記低リスクグループを示す、解釈ツールと、
   を備え、前記装置は、
   （ｆ）クライアント装置と、
   （ｇ）サーバと、
   （ｈ）前記サーバ内に存在するルールエンジンであって、前記ルールエンジンは前記増分尺度及び前記採点マトリックスを規定する１個以上のデータ構造を有するルールエンジンと、
   （ｉ）前記クライアント装置上で動作し、（i）前記クライアント装置に関連するコンピュータ制御表示装置を介して、前記複数の質問及び前記複数の潜在的な患者の回答をエンドユーザに表示し、（ii）前記患者から前記一組の実際の患者の回答を受信するクライアントアプリケーションと、
   （ｊ）前記一組の実際の患者の回答を前記サーバに送信するように構成されたクライアント通信インターフェースと、
   （ｋ）前記サーバ上に存在し、前記ルールエンジンにより規定された前記増分尺度及び前記採点マトリックスに基づいて前記患者を前記高リスクグループ、前記中リスクグループ、又は前記低リスクグループに自動的に割り当てる、プログラムされた結果処理装置と、
   を更に備える装置。
9. 処方箋薬を順守する患者の傾向に基づいて当該患者に対するリスクグループを決定するためのコンピュータシステムであって、
   （ａ）多くとも３個の領域に関する前記患者の考えを評価するための複数の質問を有する処方箋調査を含むデータベースであって、前記３個の領域が（i）前記処方箋薬に対する前記患者の認知された必要性、（ii）前記処方箋薬についての前記患者の認知された安全上の懸念、及び（iii）前記処方箋薬に対する前記患者の価格妥当性である、データベースと、
   （ｂ）複数の質問及び前記複数質問の各々に対するそれぞれの複数の潜在的な患者の回答を与え、一組の実際の患者の回答を受信するように構成されたクライアントアプリケーションと、
   （ｃ）（i）高リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第１範囲、中リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第２範囲、及び低リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第３範囲を有する潜在的な合計スコアの増分尺度と、
   （ii）前記各質問に対する前記複数の潜在的な患者の回答を複数の部分スコアにそれぞれ相関連させるように構成された採点マトリックスであって、前記複数の部分スコアは、合計された場合に前記増分尺度上の所定の潜在的な合計スコアと等価である実際の合計スコアを生成する一組の部分スコア値のみが存在できるように、前記採点マトリックス内で選択及び配置され、それぞれの質問に割り当てられた前記複数の部分スコアはそれぞれ異なる、採点マトリックスと、
   を規定する１個以上のデータ構造を含むルールエンジンと、
   （ｄ）前記実際の合計スコアが前記増分尺度上の第１範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合、前記患者を前記高リスクグループに自動的に割り当て、前記実際の合計スコアが前記増分尺度上の第２範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合、前記患者を前記中リスクグループに自動的に割り当て、前記実際の合計スコアが前記増分尺度上の前記第３範囲に該当する潜在的な合計スコアと等価である場合、前記患者を前記低リスクグループに自動的に割り当てる、予めプログラムされた結果処理装置と、
   を備える、コンピュータシステム。
10. 前記多くとも３個の領域に関する前記患者の考えを評価するための前記複数の質問は、前記３個の領域の各々に対する単一の質問を含む、請求項９に記載のコンピュータシステム。
11. 前記処方箋薬に対する前記患者の認知された必要性の前記領域に関する前記患者の考えを評価するための前記単一の質問は、前記患者が前記処方箋薬の重要性を確信する程度を前記患者が明らかにすることを求める、請求項１０に記載のコンピュータシステム。
12. 前記処方箋薬についての前記患者の認知された安全上の懸念に関する前記領域に関する前記患者の考えを評価するための前記単一の質問は、前記患者が前記処方箋薬が効能よりも悪影響を与えると心配する程度を前記患者が明らかにすることを求める、請求項１０に記載のコンピュータシステム。
13. 前記処方箋薬に対する前記患者の認知された価格妥当性の前記領域に関する前記患者の考えを評価するための前記単一の質問は、前記患者が処方箋薬を受けることに関連する費用により経済的に負担を負うと感じる程度を前記患者が明らかにすることを求める、請求項１０に記載のコンピュータシステム。
14. 前記多くとも３個の領域に関する前記患者の考えを評価するための前記複数の質問は、前記多くとも３個の領域の各々に対する複数の質問を含む、請求項９に記載のコンピュータシステム。
15. 前記処方箋調査は多くとも２個の領域に関する前記患者の考えを評価するための複数の質問を含み、前記２個の領域は（i）前記処方箋薬に対する前記患者の認知された必要性、及び（ii）前記処方箋薬についての前記患者の認知された安全上の懸念である、請求項９に記載のコンピュータシステム。
16. 前記クライアントアプリケーションはウェブブラウザを含む、請求項９に記載のコンピュータシステム。
17. 請求項９に記載のコンピュータシステムであって、
    （ｅ）クライアント装置と、
    （ｆ）サーバコンピュータと、
    （ｇ）クライアント通信インターフェースと、更に備え、
    （ｈ）前記クライアントアプリケーションが前記クライアント装置上に存在し、前記ルールエンジン及び前記予めプログラムされた結果処理装置が前記サーバコンピュータ上に存在し、そして前記クライアント通信インターフェースが前記実際の患者の応答を前記クライアント装置上の前記クライアントアプリケーションから前記サーバコンピュータ上の前記予めプログラムされた結果処理装置へと送信する、
    請求項９に記載のコンピュータシステム。
18. クライアント装置、サーバ、前予めプログラムされた結果処理装置、ルールエンジン、及び少なくとも１個のデータ記憶領域を含む相互接続したコンピュータネットワークにおいて、処方箋薬を順守する患者の傾向に従って当該患者をリスクグループに割り当てるための方法であって、前記方法は、
    （ａ）前記少なくとも１個のデータ記憶領域において、高リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第１範囲、中リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第２範囲、及び低リスクグループに相当する潜在的な合計スコアの第３範囲を有する潜在的な合計スコアの増分尺度を記憶することと、
    （ｂ）前記少なくとも１個のデータ記憶領域において、多くとも３個の領域に関する前記患者の考えを評価するための複数の質問を含む処方箋調査を記憶することであって、前記多くとも３個の領域が（i）前記処方箋薬に対する前記患者の認知された必要性、（ii）前記処方箋薬についての前記患者の認知された安全上の懸念、及び（iii）前記処方箋薬に対する前記患者の価格妥当性である、処方箋調査を記憶することと、
    （ｃ）前記ルールエンジンを前記各質問に対する複数の潜在的な患者の回答を複数の部分スコアにそれぞれ相関させる採点マトリックスを規定するように予め構成することであって、前記複数の部分スコアは、合計された場合に前記増分尺度上の所定の潜在的な合計スコアと等価である実際の合計スコアを生成する一組の部分スコア値のみが存在できるように、前記採点マトリックス内で選択及び配置され、それぞれの質問に割り当てられた前記複数の部分スコアはそれぞれ異なる、予め構成することと、
    （ｄ）前記クライアント装置上に前記複数の質問及び前記複数の潜在的な患者の回答を与えることと、
    （ｅ）前記少なくとも１個のデータ記憶領域において、前記複数の質問に応じて前記患者により前記クライアント装置に入力された一組の実際の患者の回答を記録することと、
    （ｆ）前記予めプログラムされた結果処理装置に前記患者により与えられた前記一組の実際の患者の回答に相関した前記部分スコアを合計することにより、前記ルールエンジン及び前記採点マトリックスに従って前記患者に対する実際の合計スコアを自動的に生成させることと、
    （ｇ）前記患者を前記リスクグループに割り当てるために前記予めプログラムされた結果処理装置を使用することであって、前記予めプログラムされた結果処理装置は、（i）前記実際の合計スコアが前記増分尺度上の前記第１範囲内の潜在的な合計スコアと等価である場合、前記患者を高リスクグループに自動的に割り当て、（ii）前記実際の合計スコアが前記増分尺度上の前記第２範囲内の潜在的な合計スコアと等価である場合、前記患者を中リスクグループに自動的に割り当て、（iii）前記実際の合計スコアが前記増分尺度上の前記第３範囲内の潜在的な合計スコアと等価である場合、前記患者を低リスクグループに自動的に割り当てる、前記予めプログラムされた結果処理装置を使用することと、
    を含む、方法。
19. 前記予めプログラムされた結果処理装置により割り当てられた前記リスクグループを前記クライアント装置上に表示することを更に含む、請求項１８に記載の方法。
20. 前記多くとも３個の領域の各々に対して多くとも１個の質問を前記患者に表示することを更に含む、請求項１８に記載の方法。
21. 前記処方箋薬に対する前記患者の認知された必要性の前記領域に関する前記患者の考えを評価するための前記単一の質問は、前記患者が前記処方箋薬の重要性を確信する前記程度を前記患者が明らかにすることを求める、請求項２０に記載の方法。
22. 前記処方箋薬についての前記患者の認知された安全上の懸念に関する前記領域に関する前記患者の考えを評価するための前記単一の質問は、前記患者が前記処方箋薬が効能よりも悪影響を与えると心配する程度を前記患者が明らかにすることを求める、請求項２０に記載の方法。
23. 前記処方箋薬に対する前記患者の認知された価格妥当性の前記領域に関する前記患者の考えを評価するための単一の質問は、前記患者が処方箋薬のための自己負担費用により経済的に負担を負うと感じる程度を前記患者が明らかにすることを求める、請求項２０に記載の方法。
24. 前記クライアント装置上に前記多くとも３個の領域の各々に対して複数の質問を表示することを更に含む、請求項１８に記載の方法。
25. 前記処方箋調査は多くとも２個の領域に関する前記患者の考えを評価するための複数の質問を含み、前記２個の領域が（i）前記処方箋薬に対する前記患者の認知された必要性、及び（ii）前記処方箋薬についての前記患者の認知された安全上の懸念である、請求項１８に記載の方法。

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