借助随访箱的数据统计功能分析履约情况，可按以下步骤开展：

1、数据准备与收集

整合多源数据：随访箱会收集患者的各类信息，如基本信息、健康检测数据、随访记录、患者反馈等。要保证这些数据准确且完整地录入到系统中，并且可以依据不同的数据类型和来源进行分类整理。

数据清洗与校验：对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误或无效的数据。比如，剔除异常的检测值，像明显超出正常范围且不符合实际情况的血压值。同时，校验数据的一致性和完整性，保证后续分析的可靠性。

2、关键指标设定

健康指标达标率：针对不同慢性病设定相应的健康指标标准，如高血压患者的血压应控制在特定范围内，糖尿病患者的血糖要符合目标值。通过统计达到这些标准的患者数量或次数占总监测数量或次数的比例，来评估患者的健康管理效果。

随访计划执行率：统计患者按照既定随访计划完成随访的次数与应随访次数的比例。例如，某患者一个月内应随访 4 次，实际随访 3 次，那么该患者这个月的随访计划执行率就是 75%。

患者反馈满意度：根据患者对随访服务的反馈，如服务态度、指导效果、沟通体验等方面的评价，计算满意患者的数量占总反馈患者数量的比例，以了解患者对服务的认可程度。

3、统计分析方法

趋势分析：通过观察一段时间内患者健康指标的变化趋势，判断患者的病情控制情况和履约效果。例如，分析某患者连续三个月的血糖值变化曲线，若呈下降趋势且逐渐接近正常范围，说明患者可能较好地遵循了治疗和管理方案。

对比分析：可以进行不同患者群体之间的对比，如不同年龄段、不同疾病类型的患者在健康指标达标率、随访计划执行率等方面的差异。也可以对比同一患者在不同时间段的履约情况，评估其改善或恶化的程度。

相关性分析：研究不同因素之间的相关性，如患者的随访计划执行率与健康指标达标率之间的关系。若发现两者存在较强的正相关，说明按时随访对病情控制有积极影响。

4、结果呈现与解读

可视化展示：利用系统的数据统计功能生成直观的图表和报表，如柱状图、折线图、饼图等。例如，用柱状图展示不同月份的随访计划执行率，用折线图呈现患者健康指标的变化趋势，使履约情况一目了然。

综合解读与建议：结合各项统计结果进行综合解读，分析履约情况的整体态势、存在的问题及潜在原因。例如，如果发现某类慢性病患者的健康指标达标率普遍较低，可能需要进一步分析是治疗方案问题、患者依从性问题还是健康指导不足等原因。根据分析结果，为医护人员和患者提供针对性的建议，如调整随访计划、加强健康宣教等，以提高履约质量和慢性病管理效果。