Tomada de Decisão Compartilhada para Melhorar Resultados Relacionados à Saúde para Adultos com Doença Ac identificada.

O AVC é uma das principais causas de deficiência e morte em todo o mundo, uma condição médica severa para a qual novas soluções para prevenção, monitoramento e tratamento adequado são necessárias. Este artigo propõe um quadro de TDC para o desenvolvimento de soluções inovadoras e eficazes baseadas em inteligência artificial na reabilitação de pacientes com AVC, capacitanto os pacientes a tomar decisões sobre o uso de dispositivos e aplicações desenvolvidas no projeto europeu ALAMEDA. Para desenvolver uma ferramenta preditiva para melhorar a deficiência em pacientes com AVC, aspectos chave das jornadas de coleta de dados de pacientes com AVC, parâmetros de saúde monitorados e variáveis específicas cobrindo estado motor, físico, emocional, cognitivo e de sono são apresentados. O modelo de TDC proposto envolveu o treinamento e consulta de pacientes, profissionais de saúde, cuidadores e representantes sob o nome do Grupo Comunitário Local. A consulta com os membros do GCL, que consiste em 11 pessoas representativas, médicos, enfermeiros, pacientes e cuidadores, levou à definição de um quadro metodológico para investigar os aspectos-chave do monitoramento da jornada de coleta de dados dos pacientes para o piloto de AVC, e um questionário específico para coletar requisitos e preferências dos pacientes com AVC. Um conjunto de diretrizes gerais e específicas especificando os princípios pelos quais os pacientes decidem usar dispositivos de monitoramento vestíveis e aplicações específicas resultou da análise dos dados coletados usando o questionário. As preferências e recomendações coletadas dos membros do GCL já foram implementadas nesta etapa do design e desenvolvimento do sistema ALAMEDA.