A tecnologia vestível tem revolucionado a coleta de dados de mobilidade no mundo real, abrindo novas possibilidades para a pesquisa clínica em diversas condições de saúde crônicas. Um estudo recente explorou como visualizar esses dados de forma mais eficaz, priorizando a perspectiva do paciente. A pesquisa focou em quatro condições principais: doença de Parkinson, esclerose múltipla, doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC) e fratura proximal do fêmur.
O objetivo principal foi identificar quais aspectos da mobilidade são mais significativos para os pacientes com cada condição e, em seguida, desenvolver visualizações claras e compreensíveis desses dados. Utilizando um protocolo do tipo Delphi, os pesquisadores coletaram feedback iterativo dos pacientes em três rodadas de questionários. Na primeira rodada, os participantes descreveram como sua condição de saúde afetava sua mobilidade. Essas respostas foram então mapeadas em resultados digitais de mobilidade relevantes e experiências de caminhada, que foram priorizados para visualização.
Com base no feedback dos pacientes, os pesquisadores, clínicos e um grupo consultivo de pacientes trabalharam juntos para criar visualizações que representassem uma semana de dados de mobilidade. Nas rodadas subsequentes, os participantes avaliaram a utilidade e a facilidade de compreensão de cada visualização, fornecendo comentários adicionais. O estudo destacou a importância de usar fontes grandes e claras, além de considerar a acessibilidade para pessoas com deficiência visual, como daltonismo. A colaboração contínua com os pacientes ao longo do processo de desenvolvimento é essencial para garantir que os resultados e as visualizações sejam significativos e reflitam as nuances da condição de cada indivíduo.
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