Sinds september 2015 is de ‘business rule management wereld’ / ‘decision management wereld’ weer een standaard rijker: The Decision Model and Notation (DMN). De Object Management Group (OMG) heeft deze nieuwe standaard uitgebracht met als doel een standaard taal te creëren om 1) requirements voor beslissingen en 2) de beslissingen zelf te modelleren. De adoptie van DMN heeft een wat lange aanloop gehad, maar begint nu serieuze vormen aan te nemen. Om deze reden brengen wij een vierdelige serie over DMN en het gebruik van DMN uit. In deze introductie, deel 1, gaan we in op de basis van The Decision Model and Notation.
LINK
Purpose: Most speech-language pathologists (SLPs) working with children with developmental language disorder (DLD) do not perform language sample analysis (LSA) on a regular basis, although they do regard LSA as highly informative for goal setting and evaluating grammatical therapy. The primary aim of this study was to identify facilitators, barriers, and needs related to performing LSA by Dutch SLPs working with children with DLD. The secondary aim was to investigate whether a training would change the actual performance of LSA. Method: A focus group with 11 SLPs working in Dutch speech-language pathology practices was conducted. Barriers, facilitators, and needs were identified using thematic analysis and categorized using the theoretical domain framework. To address the barriers, a training was developed using software program CLAN. Changes in barriers and use of LSA were evaluated with a survey sent to participants before, directly after, and 3 months posttraining. Results: The barriers reported in the focus group were SLPs’ lack of knowledge and skills, time investment, negative beliefs about their capabilities, differences in beliefs about their professional role, and no reimbursement from health insurance companies. Posttraining survey results revealed that LSA was not performed more often in daily practice. Using CLAN was not the solution according to participating SLPs. Time investment remained a huge barrier. Conclusions: A training in performing LSA did not resolve the time investment barrier experienced by SLPs. User-friendly software, developed in codesign with SLPs might provide a solution. For the short-term, shorter samples, preferably from narrative tasks, should be considered.
Background: Early detection and remediation of language disorders are important in helping children to establish appropriate communicative and social behaviour and acquire additional information about the world through the use of language. In the Netherlands, children with (a suspicion of) language disorders are referred to speech and hearing centres for multidisciplinary assessment. Reliable data are needed on the nature of language disorders, as well as the age and source of referral, and the effects of cultural and socioeconomic profiles of the population served in order to plan speech and language therapy service provision. Aims: To provide a detailed description of caseload characteristics of children referred with a possible language disorder by generating more understanding of factors that might influence early identification. Methods & Procedures: A database of 11,450 children was analysed consisting of data on children, aged 2–7 years (70% boys, 30% girls), visiting Dutch speech and hearing centres. The factors analysed were age of referral, ratio of boys to girls, mono‐ and bilingualism, nature of the language delay, and language profile of the children. Outcomes & Results:Results revealed an age bias in the referral of children with language disorders. On average, boys were referred 5 months earlier than girls, and monolingual children were referred 3 months earlier than bilingual children. In addition, bilingual children seemed to have more complex problems at referral than monolingual children. They more often had both a disorder in both receptive and expressive language, and a language disorder with additional (developmental) problems. Conclusions & Implications: This study revealed a bias in age of referral of young children with language disorders. The results implicate the need for objective language screening instruments and the need to increase the awareness of staff in primary child healthcare of red flags in language development of girls and multilingual children aiming at earlier identification of language disorders in these children.
Het doel van serious games is anders dan puur entertainment. Door gebruik te maken van gamificationelementen is het idee om gebruikers op een leuke en uitdagende manier nieuwe vaardigheden te leren of aan te zetten tot gedragsverandering. In veel sectoren is een leven lang leren en ontwikkelen inmiddels een integraal onderdeel geworden en serious games zijn dan ook bijna overal wel terug te vinden. Met deze brede toepassingen is de effectiviteit van serious games echter een veel besproken vraagstuk. Ook binnen de gezondheidszorg zijn serious games sterk in opkomst en door nieuwe technologieën als virtual reality in te zetten kunnen levensechte situaties worden nagebootst en dienen als oefen- en trainingsomgeving voor zorgprofessionals. De kern van dit project draait dan ook om de vraag hoe serious games kunnen worden geëvalueerd in termen van opgedane kennis, vaardigheden of gedragsverandering van zorgprofessionals. In het verlengde hiervan ligt de vraag hoe tijdens het ontwikkelen van serious games al rekening gehouden kan worden met de toekomstige evaluatie ervan. Hoe zouden meetmethoden kunnen worden ingebouwd in de game zelf, welke data moet er worden verzameld, en hoe kan die verzameld worden? Binnen dit project zal met een scoping review bestaande literatuur worden onderzocht op effectiviteitsstudies om zo een overzicht te maken van gebruikte methoden en technieken en te inventariseren welke data hierbij gebruikt worden. Resultaten hiervan zullen worden omgezet in methoden voor evaluatie van serious games voor zorgprofessionals en ontwerpcriteria ten behoeve van het evalueren van beoogde leereffecten hiervan. Uiteindelijk zullen de ontwerpcriteria als proof-of-concept in het ontwikkeltraject van een serious game worden toegepast. Dit project creëert hiermee inzicht in hoe serious games voor zorgprofessionals goed geëvalueerd kunnen worden op leereffecten en hoe hier tijdens het ontwikkelproces al rekening mee gehouden kan worden.
Huisartsen, fysiotherapeuten en medisch specialisten zien veel patiënten (30-60%) waarbij na adequaat medisch onderzoek de klachten niet door een somatische ziekte verklaard kunnen worden. Dit worden dan ook wel somatisch onvoldoende verklaarde lichamelijke klachten (SOLK) genoemd. SOLK heeft in veel gevallen een langdurig beloop, veel patiënten functioneren niet meer op het niveau dat ze willen en de kwaliteit van leven is sterk verminderd. Zowel vanuit zorgprofessionals als maatschappelijk oogpunt was er sterke behoefte aan vroegtijdige identificatie en geïndiceerde preventie om chronische SOLK te voorkomen. Middels een screeningsmethode kunnen patiënten met matige SOLK vroegtijdig geïdentificeerd worden. Op basis van de literatuur en focusgroepen met experts (huisartsen, fysiotherapeuten, prakijkondersteuners geestelijke gezondheidszorg (POH-GGZ) en psychologen) is een geïndiceerde, multidisciplinaire en blended behandeling (de PARASOL behandeling) ontwikkeld. Tijdens het SIA-RAAK-publiek project PARASOL is de PARASOL behandeling, uitgevoerd door de fysiotherapeut en POH-GGZ, onderzocht. De behandeling duurt 12 weken en is een combinatie van 1) vijf face-to-face sessies met de fysiotherapeut en vier face-to-face sessies met de POH-GGZ en 2) een web-based programma met de focus op informatiemodules (film/tekst), graded activity en oefeningen. Het doel van de behandeling is gericht op klachtvermindering om chronische SOLK te voorkomen en het stimuleren van zelfmanagement. Twee grote organisaties met in totaal hebben 15 gezondheidscentra hebben geparticipeerd in het onderzoek. De betrokken fysiotherapeuten en POH’s-GGZ hebben een tweedaagse scholing gevolgd om de PARASOL behandeling te geven. Een belangrijke vervolgstap is om de PARASOL behandeling te verspreiden naar andere gezondheidscentra. Daarbij moeten we inventariseren welke stappen er nodig zijn om de PARASOL behandeling adequaat te implementeren in de beroepspraktijk en welke aanpassingen in de vorm van de scholing nodig zijn om zorgprofessionals te scholen in het geven van de PARASOL behandeling.
Lage rugpijn is een veel voorkomende aandoening en een belangrijke reden voor patiënten om de eerstelijnsfysiotherapeut te bezoeken. De sociaaleconomische gevolgen van lage rugpijn zijn groot en worden voor het leeuwendeel veroorzaakt door patiënten die lijden aan chronische pijnklachten met als mogelijk gevolg veel medische consumptie, (langdurend) ziekteverzuim en arbeidsongeschiktheid. Om chronische rugpijn te voorkomen is het belangrijk om in een vroeg stadium de kans hierop in te kunnen schatten door psychosociale en mogelijk andere risicofactoren op chronische pijnklachten te herkennen. In de fysiotherapierichtlijn lage rugpijn ontbreekt een heldere aanbeveling over de wijze waarop deze risicofactoren moeten worden gemeten en geïnterpreteerd. Dientengevolge worden in de praktijk hiervoor verschillende vragenlijsten en/of criteria gebruikt. Onder fysiotherapeuten is er vraag naar een hanteerbare en accurate methodiek om deze risico-inschatting te kunnen maken. Fysiotherapeuten zijn met deze vraag naar het lectoraat Musculoskeletale Revalidatie van de Hogeschool van Arnhem en Nijmegen gegaan en dit heeft aanleiding gegeven om samen met projectpartners een onderzoek op te zetten waarin een dergelijke methodiek ontwikkeld wordt. De voorgestelde methodiek betreft een Clinical Decision Support Tool: een digitale tool waarmee op basis van patiëntkarakteristieken en meetinstrumenten een geïndividualiseerde kans op chronische pijn kan worden bepaald gekoppeld aan een behandeladvies conform de lage rugpijnrichtlijn. Om dit te bereiken zal eerst worden geïnventariseerd welke methoden fysiotherapeuten nu reeds gebruiken en welke in de literatuur worden genoemd. Op basis hiervan wordt een keuze gemaakt t.a.v. data die digitaal verzameld gaan worden in minimaal 16 fysiotherapiepraktijken waarbij patiënten gedurende 12 weken gevolgd gaan worden. Met de verzamelde data worden met machine-learning algoritmes ontwikkeld voor het berekenen van de kans op chroniciteit. De algoritmes worden ingebouwd in een en online calculator, de Clinical Decision Support Tool, en een gebruiksvriendelijke prototype app. Bij het ontwikkelen van de tool worden de eindgebruikers (fysiotherapeuten maar ook 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.
