借助隨訪箱的數據統計功能分析履約情況，可按以下步驟開展：
1、數據準備與收集
整合多源數據：隨訪箱會收集患者的各類信息，如基本信息、健康檢測數據、隨訪記錄、患者反饋等。要保證這些數據準確且完整地錄入到系統中，并且可以依據不同的數據類型和來源進行分類整理。
數據清洗與校驗：對收集到的數據進行清洗，去除重復、錯誤或無效的數據。比如，剔除異常的檢測值，像明顯超出正常范圍且不符合實際情況的血壓值。同時，校驗數據的一致性和完整性，保證后續分析的可靠性。
2、關鍵指標設定
健康指標達標率：針對不同慢性病設定相應的健康指標標準，如高血壓患者的血壓應控制在特定范圍內，糖尿病患者的血糖要符合目標值。通過統計達到這些標準的患者數量或次數占總監測數量或次數的比例，來評估患者的健康管理效果。
隨訪計劃執行率：統計患者按照既定隨訪計劃完成隨訪的次數與應隨訪次數的比例。例如，某患者一個月內應隨訪 4 次，實際隨訪 3 次，那么該患者這個月的隨訪計劃執行率就是 75%。
患者反饋滿意度：根據患者對隨訪服務的反饋，如服務態度、指導效果、溝通體驗等方面的評價，計算滿意患者的數量占總反饋患者數量的比例，以了解患者對服務的認可程度。
3、統計分析方法
趨勢分析：通過觀察一段時間內患者健康指標的變化趨勢，判斷患者的病情控制情況和履約效果。例如，分析某患者連續三個月的血糖值變化曲線，若呈下降趨勢且逐漸接近正常范圍，說明患者可能較好地遵循了治療和管理方案。
對比分析：可以進行不同患者群體之間的對比，如不同年齡段、不同疾病類型的患者在健康指標達標率、隨訪計劃執行率等方面的差異。也可以對比同一患者在不同時間段的履約情況，評估其改善或惡化的程度。
相關性分析：研究不同因素之間的相關性，如患者的隨訪計劃執行率與健康指標達標率之間的關系。若發現兩者存在較強的正相關，說明按時隨訪對病情控制有積極影響。
4、結果呈現與解讀
可視化展示：利用系統的數據統計功能生成直觀的圖表和報表，如柱狀圖、折線圖、餅圖等。例如，用柱狀圖展示不同月份的隨訪計劃執行率，用折線圖呈現患者健康指標的變化趨勢，使履約情況一目了然。
綜合解讀與建議：結合各項統計結果進行綜合解讀，分析履約情況的整體態勢、存在的問題及潛在原因。例如，如果發現某類慢性病患者的健康指標達標率普遍較低，可能需要進一步分析是治療方案問題、患者依從性問題還是健康指導不足等原因。根據分析結果，為醫護人員和患者提供針對性的建議，如調整隨訪計劃、加強健康宣教等，以提高履約質量和慢性病管理效果。
