Hoofdstuk 5 in Werken in gedwongen kader 5.1 Inleiding en relevantie voor de praktijk 5.2 Hele kleine geschiedenis van het onderzoek naar en theorieën over delinquent gedrag 5.3 Drie modellen voor ontstaan en ontwikkeling van delinquent gedrag 5.4 Basisprincipes over risicofactoren voor het ontstaan van delinquent gedrag 5.5 Welk gedrag is zorgelijk? 5.6 Tot slot
LINK
Vaktherapie werkt aan tekorten/problemen met betrekking tot vier kerngebieden:zelfbeeld, emoties, cognitie en interactie. De vaktherapie richt zich op het opheffen of verminderen van tekorten met betrekking tot dynamisch criminogene factoren, anders gezegd: op risicofactoren uit de SAVRY (12‐18 jarigen) die een relatie hebben met de vier kerngebieden: ? voor het kerngebied zelfbeeld betreft dit de risicofactoren omgang met delinquente leeftijdsgenoten en negatieve opvattingen; ? voor het kerngebied emotie gaat het om de risicofactoren ervaren stress en copingvaardigheden, riskant gedrag/impulsiviteit en problemen bij omgaan met boosheid; ? voor het kerngebied interactie betreft het de risicofactoren omgang met delinquente leeftijdsgenoten, afwijzing door leeftijdsgenoten en gebrek aan berouw/empathie; ? voor het kerngebeid cognitie tenslotte gaat het om de risicofactoren afwijzing door leeftijdsgenoten, negatieve opvattingen en aandachtstekort hyperactiviteitprobleem
Middels een RAAK-impuls aanvraag wordt beoogd de vertraging van het RAAK-mkb project Praktische Predictie t.g.v. corona in te halen. In het project Praktische Predictie wordt een prototype app ontwikkeld waarmee fysiotherapeuten in een vroeg stadium het chronisch worden van lage rugpijn kunnen voorspellen. Om chronische rugpijn te voorkomen is het belangrijk om in een vroeg stadium de kans hierop in te schatten door psychosociale en mogelijk andere risicofactoren op chronische pijnklachten te herkennen en hierop te interveniëren. Fysiotherapeuten zijn met deze vraag naar het lectoraat Werkzame factoren in Fysiotherapie en Paramedisch Handelen van de Hogeschool van Arnhem en Nijmegen gegaan en dit heeft aanleiding gegeven een onderzoek op te zetten waarin een dergelijke methodiek ontwikkeld wordt. De voorgestelde methodiek betreft een Clinical Decision Support Tool waarmee een geïndividualiseerde kans op chronische rugpijn kan worden bepaald gekoppeld aan een behandeladvies conform de lage rugpijn richtlijn. Hiervoor is eerst geïnventariseerd welke methoden fysiotherapeuten reeds gebruiken en welke in de literatuur worden genoemd. Op basis hiervan is een keuze gemaakt ten aanzien van data die digitaal verzameld worden in minimaal 16 fysiotherapiepraktijken waarbij patiënten gedurende 12 weken gevolgd worden. Met de verzamelde data worden met machine learning algoritmes ontwikkeld voor het berekenen van de kans op chroniciteit. De algoritmes worden ingebouwd in de Clinical Decision Support Tool: een gebruiksvriendelijke prototype app. Bij het ontwikkelen van de tool worden eindgebruikers (fysiotherapeuten en patiënten) intensief betrokken. Op deze manier wordt gegarandeerd dat de tool aansluit bij de wensen en behoeften van de doelgroep. De tool berekent de kans op chroniciteit en geeft een behandeladvies. Daarnaast kan de tool gebruikt worden om patiënten te informeren en te betrekken bij de besluitvorming. Vanwege de coronacrisis is er een aanzienlijke vertraging in de patiënten-instroom (doel n= 300) ontstaan die we met ondersteuning van een RAAK-impuls subsidie willen inlopen.
Snelheid is één van de belangrijkste basisrisicofactoren in het verkeer. Hoe sneller er gereden wordt in een auto hoe groter de kans op (zware) ongevallen2 en hoe hoger de uitstoot. Veel verkeersveiligheidsbeleid spitst zich daarom toe op het voorkomen van te hoge snelheden en het voorkomen van te grote snelheidsverschillen. ISA, Intelligente Snelheid Adaptatie, is een van de technologische oplossingen die kan bijdragen aan het voorkomen van te hoge snelheden in auto’s. ISA kent vele verschijningsvormen, van informerend (via slimme technologie wordt de bestuurder geïnformeerd over de geldende maximumsnelheid) tot dwingend (de auto wordt fysiek beperkt om harder te rijden dan de maximumsnelheid). Inmiddels bestaat voldoende bewijs dat de acceptatiegraad van ISA hoog kan zijn, wanneer het systeem perfect werkt. De praktijk is echter weerbarstig, doordat systemen (soms) technisch kunnen falen of onvoldoende correcte informatie doorgeven aan de bestuurder. Dit staat de acceptatie van ISA in de weg; niet in de laatste plaats omdat onderzoek heeft aangetoond dat bestuurders hogere normen hanteren voor het accepteren van technisch falen in zelfrijdende voertuigen5. Een (rijtaakondersteunend)systeem moet ten alle tijden beter functioneren dan de mens. In ACTI-I wordt dit spanningsveld onderzocht. De vraag luidt: Welke impact heeft technisch falen op de acceptatie van ISA? Deze vraag wordt beantwoord middels 1) literatuuronderzoek naar falen en acceptatie van technologische systemen; 2) rijsimulator/deelnemersonderzoek naar de waardering voor ISA en of, en zo ja hoe, de waardering verandert al naar gelang het falen van het systeem toeneemt. We werken hiervoor samen met drie MKB’s die ISA systemen ontwikkelen en verkopen aan particulieren en de overheid. De resultaten van ACTI-I zullen worden gepubliceerd en vormen de basis voor een RAAK-MKB onderzoek naar de relatie tussen technisch falen en de bestuurdersacceptatie van ISA en andere geavanceerde rijhulpsystemen
Blessures zijn één van de grootste problemen in de paralympische sport. Niet alleen is het aantal blessures hoog, maar ook de impact in het dagelijks leven is groot. In gesprekken met de beroepspraktijk (sporters, coaches, Embedded Scientist) komt de urgentie van dit probleem met name naar voren bij rolstoelsporters. In dit geval kan een blessure namelijk een acute bedreiging vormen voor de zelfredzaamheid, omdat zij in het dagelijks leven ook afhankelijk zijn van de rolstoel. Helaas is het voorkomen van blessures op dit moment moeilijk door de verscheidenheid aan blessures en onduidelijkheid over wat de oorzaken van deze blessures zijn. Hierbij speelt de complexiteit van het probleem een grote rol omdat allerlei factoren belangrijk kunnen zijn, zoals onder andere de belasting in het dagelijks leven, mentale aspecten en de slaapkwaliteit van de atleten. In dit project willen we de eerste stappen zetten om te achterhalen wat de risicofactoren zijn voor het oplopen van een overbelastingsblessure in rolstoelsporten. Om dit bereiken stellen we een integrale en data gedreven aanpak voor, waar Artificiële Intelligentie en Data Science een essentiële rol spelen. Op deze manier willen we de invloed van alle aspecten tegelijk bekijken en ook de mogelijke wisselwerkingen tussen de potentiële risicofactoren. In samenwerking met praktijkpartners, kennisinstellingen en bedrijven willen we verkennen wat noodzakelijk is voor onze integrale aanpak van blessurepreventie in rolstoelsporten. De opbrengst van dit project is een ingediende vervolgaanvraag met een goed afgebakende onderzoeksvraag en een sterk consortium. Ook zal een data-infrastructuur worden ontwikkeld, die gebruiksvriendelijk is voor de rolstoelsporter en de data gedreven aanpak naar blessurepreventie mogelijk maakt.
