Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2018 |
Autor(a) principal: |
Marques, Emerson Butzen |
Orientador(a): |
Barbosa, Jorge Luis Victoria |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade do Vale do Rio dos Sinos
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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Departamento: |
Escola Politécnica
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/7297
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Resumo: |
O cenário contemporâneo relativo às doenças crônicas não transmissíveis (DCNTs) é desafiador. De acordo com dados do último relatório da Organização Mundial da Saúde (OMS), no contexto mundial, 38 milhões das mortes são consequência de tais doenças. Até 2030 a previsão é que esse número aumente para 52 milhões. Nesse sentido, o acesso à internet e a proliferação de dispositivos móveis, como é o caso dos smartphones, são ferramentas que facilitam o controle e o acompanhamento autônomo de pacientes. Além disso, os sistemas sensíveis ao contexto se referem a soluções transparentes para coleta de dados de usuários. Eles permitem a identificação de hábitos cotidianos dos indivíduos, o que pode ser decisivo no tratamento de doenças. Já o perfil dinâmico é a criação e a manutenção automática com base em informações e atividades do usuário conforme o tempo (VALMORBIDA; BARBOSA, 2014). Assim partir dos contextos detectados, definem-se perfis, e a conversão entre os dois fornece recomendações de recursos personalizados ao paciente. Considerando este conjunto de informações, define-se a questão de pesquisa que orienta a construção deste estudo: como seria um modelo baseado na Computação Ubíqua que permitisse o gerenciamento de perfis dinâmicos orientados ao acompanhamento de pacientes de DCNTs? Além do auxílio no controle das doenças, defende-se que tais perfis possibilitam a autogestão e a organização do paciente quanto à alimentação adequada, práticas de atividades físicas, indicadores biológicos, índices glicêmicos e riscos comportamentais. A composição dos perfis decorre de informações sobre as condições crônicas do paciente, tais como: pressão, glicemia, cintura (ICQ), peso, entre outros, além de aspectos comportamentais, como a ingestão de medicamentos, atividades físicas, etc. O estudo visa criar um módulo para gerenciamento de perfis dinâmicos, voltado para cuidados com as DCNTs. Salienta-se que para a elaboração desta dissertação, elencam-se dois casos de pacientes portadores de doença aguda coronariana (DAC), que a principal causa de óbitos nas sociedades modernas. A revisão de literatura compreende investigações acerca do u-Health (CACERES et al., 2006), de perfis e de fatores de risco de doenças crônicas não transmissíveis. A realização do estudo contou com a parceria do PPG em Saúde Coletiva, da Unisinos, para a coleta de dados junto à pacientes em acompanhamento, por meio da aplicação criada no andamento desta pesquisa. A pesquisa é aplicada e centrada na proposição do módulo ChronicProfile, integrado ao modelo U’Ductor (VIANNA; BARBOSA, 2014). A implementação do protótipo envolve os seguintes componentes: 1) aplicação web ‘MeuCuidador Plano de Cuidado’, utilizada pelos médicos para cadastro do plano de cuidados; 2) aplicativo Android ‘MeuCuidador’, destinado aos pacientes para cadastro de informações acerca de suas atividades diárias. Os módulos do aplicativo compreendem a seleção e o processamento de históricos de contextos, a inferência e a geração de perfis, além das bases de dados específicas. Para avaliar a viabilidade do módulo proposto, dois tipos de experimentos foram desenvolvidos. O primeiro, vale-se de contextos reais de pacientes portadores de alguma DAC e trata da verificação de diferenças entre os perfis e da melhora das condições crônicas do paciente. Já no segundo experimento, avalia-se a capacidade do protótipo para geração de um perfil dinâmico para um mesmo paciente, mediante a inserção de um novo fator de risco a ser monitorado. Entre os resultados, destaca-se que a avaliação dos dados históricos de contextos e dos planos de cuidados de especialistas, realizada a partir do ChronicProfile, permite o monitoramento e a aferição do estado atual do paciente, a evolução ou involução dos fatores de risco relacionados a sua DCNT. |