In de interviewserie met lectoren: filosoof Nico de Vos is dragend lector Participatie en Stedelijke Ontwikkeling. Zijn lectoraat onderzoekt de maatschappelijke impact van sport, kunst en gemeenschappen (community development). ‘Participatie moet niet alleen gericht zijn op de kwetsbare mensen in de samenleving.’ Een interview over andere manieren van samenleven, over nieuwe onderzoeksvormen en echte impact, in "de nulde lijn" van de Utrechtse samenleving.
LINK
Artrose is in Nederland de snelst groeiende chronische aandoening, waarbij de knie het meest vaak is aangedaan. Mensen met knieartrose ervaren forse beperkingen in het dagelijks functioneren. Mensen met knieartrose ervaren soms pijn en stijfheid in het kniegewricht als gevolg van herhaalde lokale overbelasting van de aangedane regio in de knie. De geadviseerde fysiotherapeutische behandeling voor knieartrose bestaat uit informeren, leefstijladviezen en oefentherapie, waarin het aanleren van een minder belastend looppatroon een rol speelt. Binnen de behandeling zijn therapietrouw en zelfmanagement, zoals bij elke chronische aandoening, zeer belangrijk en wordt veelal gevraagd dat men in de thuisomgeving oefentherapie uitvoert. Uit diverse studies blijkt dat therapietrouw veelal laag is bij deze groep. Dat beïnvloedt de behandeluitkomsten negatief, gezien de effectiviteit van fysiotherapeutische zorg is voor een groot deel afhankelijk van de mate van therapietrouw. Om de behandeluitkomsten te verbeteren is het belangrijk om therapietrouw en zelfmanagement te vergroten en patiënten thuis aan de slag gaan met beweegadviezen. Daarbij kan real-time feedback op het looppatroon, in de relevante context, in het dagelijks leven, patiënten helpen om hun looppatroon aan te passen. Daarmee zou behandeling van artrose-gerelateerde klachten in potentie effectiever en efficiënter ingericht kunnen worden. Binnen dit KIEM voorstel verkennen we als eerste welke gebruikerseisen en -wensen er bestaan ten aanzien van real-time feedback op het looppatroon, en onderzoeken we of het haalbaar is om met behulp van het dragen van een sensor om gunstige, en ongunstige looppatronen van elkaar te onderscheiden.
Dit project richt zich op hart- en vaatziektepatiënten in de leeftijd van 40-70 met aangepaste leefstijladviezen. Vooral deze groep kan veel baat hebben bij een gepersonaliseerde aanpak op zowel korte als langere termijn. Er wordt gewerkt aan de ontwikkeling van een app gecombineerd met een wearable (scanwatch), die onder meer m.b.v. kunstmatige intelligentie deze groep hartpatiënten activeert om hun leefstijl en gezondheid te verbeteren.In Nederland alleen al lijden 1,4 miljoen mensen aan hart- en vaatziekten en wereldwijd worden liefst 45% van alle sterfgevallen gerelateerd aan hart- en vaatziekten. Leefstijlfactoren zoals voeding en beweging hebben een grote invloed op de gezondheid van het hart. Door leefstijlondersteuning als preventie en als behandeling in te zetten kan 80% van alle hart- en vaatziekten voorkomen worden. Leefstijlondersteuning vormt echter vaak geen volwaardig onderdeel van de behandeling van patiënten met hart- en vaatziekten. Om effectieve leefstijlondersteuning te bewerkstelligen moet die toegespitst worden op de voorkeuren en context van het individu. In de reguliere gezondheidszorg ontbreekt het aan tijd en middelen om dit voor iedere patiënt te realiseren. In dit project wordt daarom door middel van de inzet van draagbare zelfmeettechnologie en kunstmatige intelligentie gewerkt aan een tool die automatisch gepersonaliseerde leefstijlondersteuning aanbiedt. Het onderhavige project richt zich daarbij op hart- en vaatziektepatiënten in de leeftijd van 40-70 met aangepaste leefstijladviezen, omdat vooral bij deze groep een gepersonaliseerde aanpak veel baat kan hebben op zowel korte als langere termijn. Er wordt gewerkt aan de ontwikkeling van een AI-gedreven e-health oplossing, die deze groep hartpatiënten activeert om hun leefstijl en gezondheid te verbeteren. In het huidige project wordt een belangrijke stap gezet met het specifiek ontwikkelen van een module met doelgroep-specifieke en op de patiënt afgestemde voedings- en beweegondersteuning en manieren om dat zo aantrekkelijk en effectief mogelijk aan te bieden.
In Nederland alleen al lijden 1,4 miljoen mensen aan hart- en vaatziekten en wereldwijd worden liefst 45% van alle sterfgevallen gerelateerd aan hart- en vaatziekten. Leefstijlfactoren zoals voeding en beweging hebben een grote invloed op de gezondheid van het hart. Door leefstijlondersteuning als preventie en als behandeling in te zetten kan 80% van alle hart- en vaatziekten voorkomen worden. Leefstijlondersteuning vormt echter vaak geen volwaardig onderdeel van de behandeling van patiënten met hart- en vaatziekten. Om effectieve leefstijlondersteuning te bewerkstelligen moet die toegespitst worden op de voorkeuren en context van het individu. In de reguliere gezondheidszorg ontbreekt het aan tijd en middelen om dit voor iedere patiënt te realiseren. In dit project wordt daarom door middel van de inzet van draagbare zelfmeettechnologie en kunstmatige intelligentie gewerkt aan een tool die automatisch gepersonaliseerde leefstijlondersteuning aanbiedt. Het onderhavige project richt zich daarbij op hart- en vaatziektepatiënten in de leeftijd van 40-70 met aangepaste leefstijladviezen, omdat vooral bij deze groep een gepersonaliseerde aanpak veel baat kan hebben op zowel korte als langere termijn. Er wordt gewerkt aan de ontwikkeling van een AI-gedreven e-health oplossing, die deze groep hartpatiënten activeert om hun leefstijl en gezondheid te verbeteren. In het huidige project wordt een belangrijke stap gezet met het specifiek ontwikkelen van een module met doelgroep-specifieke en op de patiënt afgestemde voedings- en beweegondersteuning en manieren om dat zo aantrekkelijk en effectief mogelijk aan te bieden.
