redactie

Gezondheidsdata uit smartwatches. Een levendig onderzoek naar de voors- en tegens.

Eveline Wouters en Manon Peeters-Schaap, onderzoekers aan Fontys Hogeschool, bekijken hoe wearables zoals smartwatches kunnen bijdragen aan de gezondheidszorg. Ze sluiten niet uit dat zulke wearables er in de toekomst grootschalig ingezet kunnen worden. We bespreken de voors en tegens met hen zoals ze deze ook met hun studenten voortdurend reflecteren op de voor- en nadelen van data-analyse.


Met behulp van smartwatches stresslevels meten kan van enorme meerwaarde zijn in bijvoorbeeld de dementiezorg. Gebruikt de zorgprofessionals deze data in combinatie met informatie uit observaties, dan heeft die goud in handen. Zo kan onbegrepen gedrag ten gevolge van stress voorkomen worden, in plaats van steeds te de-escaleren. Dat is prettiger voor zorgprofessionals én cliënt.

Voor: data zijn goud waard

Stresslevels meten of er tijdig op inspelen, kan een hoop zorgen voorkomen. Bijvoorbeeld bij mensen met dementie die door bepaalde triggers onbegrepen gedrag vertonen. Of bij mensen met autisme die ergens specifiek op reageren. Als je meet wanneer de stresswaarden stijgen, dan kun je precies pinpointen welke gebeurtenis tot stress leidt. Zo kun je vroegtijdig de angel eruit halen én inspelen op de situatie voordat die escaleert. Manon: "Zonder meting weten zorgprofessionals lang niet altijd wat de oorzaak van gedrag is en blijft het zich steeds herhalen. Data van deze metingen verhelderen de situatie. Daardoor kunnen bijvoorbeeld mantelzorgers beter het gesprek aangaan: met objectieve data kunnen zij het gedrag beter duiden en erover praten."

Tegen: data alleen zijn niets

De data uit stressmetingen met wearables zijn van enorme waarde, mits in de juiste context geplaatst. Want alleen data zijn niets, waarschuwen Eveline en Manon. "Aan de data zie je alleen wanneer stresswaarden stegen. Maar stress is niet altijd negatief. Wanneer je iets leuks gaat doen, stijgt je hartslag ook en ziet een wearable dat ook als stress. Daarom is de meting pas nuttig als je de data combineert met observaties." Dat is ook precies wat het onderzoek beoogt: het toetst hoe zorgprofessionals wearables in de toekomst kunnen inzetten. "Plat gezegd kun je aan de meting zien of iemand over een uur onbegrepen gedrag gaat vertonen. Daarbij is het van belang om het gedrag ook te observeren, zodat je weet wat er voorafgaand aan dat gedrag gebeurt. Als de zorgprofessionals dat helder hebben, kunnen ze de zorg erop aanpassen en dergelijke situaties voorkomen."

Voor: anticiperen in plaats van de-escaleren

Zoals uitgelegd kunnen de data in goede handen en met de juiste context escalatie voorkomen. De zorgprofessionals hoeven niet langer te de-escaleren, maar kunnen de patiënten bijvoorbeeld uit een situatie halen waarin ze stress krijgen. Ook krijgen zorgprofessionals inzicht in wat hun eigen gedrag met de patiënten doet. Daarbij geldt wederom: met deze informatie kan worden geanticipeerd in plaats van gede-escaleerd.

Tegen: zelf diagnosticeren en positieve stress

We zeiden het al: data alleen zijn niets. Want stress is niet altijd iets negatiefs. Een wearable kan geen onderscheid maken tussen positieve en negatieve stress. Wanneer patiënten gebruikmaken van wearables, kan daarom het risico ontstaan dat er verkeerde conclusies getrokken worden. Eveline: “Onze pilots met gezonde mensen leidden tot interessante inzichten. Zo bleek dat de wearables bij iemand de hele dag al hoge stress signaleerden. Daarom besloot die persoon 's avonds het sporten maar over te slaan, want de stress was al zo hoog. Daaruit leren wij dat de data niet op zichzelf staan. Dat is natuurlijk niet de bedoeling en ook direct het risico van beschikbare data zonder juiste kennis of context.”

Voor: het bevordert samenwerking tussen disciplines

Eveline en Manon zien ook potentie in meer samenwerking tussen verschillende disciplines. Zo hoeven zorgprofessionals het ook weer niet helemaal over een andere boeg te gooien. Eveline: “Je mag accepteren dat je niet weet wat de ruwe data zeggen. Graag zelfs. Ik denk dat dat geruststellend is voor zorgprofessionals: ze hoeven niet óók IT’er te worden. In plaats daarvan zien wij mogelijkheden in samenwerking tussen ICT’ers en zorgprofessionals. Sterker nog: in ons onderzoek zien we die samenwerking al tot stand komen onder onze studenten", vult Manon aan. "Volgens mij verrijkt het je werk als je andere competenties aanhaakt en toegeeft dat je het niet helemaal alleen kunt. Bij dit soort technieken is juridische én technische kennis vereist. Verschillende disciplines versterken elkaar juist."

Tegen: de zorgprofessionals moeten hun werk veranderen

Veranderingen zoals deze roepen weerstand op. Dat onderkennen beide onderzoekers ook. Eveline: “Dat het werk van zorgprofessionals verandert, zien we de kaatste jaren steeds duidelijker. Patiënten hebben zoveel toegang tot informatie dat ze eigenlijk zelf al hebben gezocht naar wat er aan de hand kan zijn, en alleen nog maar de bevestiging van de zorgprofessionals willen krijgen. Het kan zomaar gebeuren dat patiënten zelf op basis van de data uit wearables ideeën voor hun behandeling hebben, terwijl ze geen medische kennis hebben. Zorgprofessionals zullen daarop moeten anticiperen en de juiste inzichten moeten verschaffen om de data te duiden. Ze moeten die inzichten dus zelf ook hebben.”


Publinova besteedde eerder al aandacht aan zorg op afstand. Klik hier

persoon

Eveline Wouters

partij

Fontys

Hogeschool

Fontys
partij

Lectorenplatform Inzet Technologie voor Gezondheid en Zorg (PIT)

Consortium

Lectorenplatform Inzet Technologie voor Gezondheid en Zorg (PIT)
persoon

M. Peeters


Projecten

    project

    Voorspelling van probleemgedrag via wearables

    Door de hartslag, het slaapritme of stress te meten, proberen we gedrag van mensen te voorspellen. Het meten doen we via zogenoemde 'wearables'. Deze kleine digitale apparaten, zoals een fitbit of smartwatch, doen de hele dag door metingen.Doel Ons streven is om individuen met sterk probleemgedrag zelf inzicht te geven in het moment dat hun gedrag echt een probleem dreigt te worden. Het ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport geeft aan dat ze streven naar zelfmeting bij 75% van de chronische patiënten binnen 5 jaar. Resultaten Dit onderzoek loopt nog. Na afronding vind je hier een samenvatting van de resultaten. Looptijd 01 januari 2018 - 01 februari 2021 Aanpak In samenwerking met andere projecten verzamelen we data over niet gewenst gedrag en andere sociale relaties. Er is een ICT-platform opgezet om de inzet van 'wearables te vergroten. Verschillende partijen gebruiken het platform. Ook voor vervolgonderzoek wordt het ingezet.

    Afgerond

Producten

    product

    Embodiment of Wearable Technology: Qualitative Longitudinal Study

    Background:Current technology innovations, such as wearables, have caused surprising reactions and feelings of deep connection to devices. Some researchers are calling mobile and wearable technologies cognitive prostheses, which are intrinsically connected to individuals as if they are part of the body, similar to a physical prosthesis. Additionally, while several studies have been performed on the phenomenology of receiving and wearing a physical prosthesis, it is unknown whether similar subjective experiences arise with technology.Objective:In one of the first qualitative studies to track wearables in a longitudinal investigation, we explore whether a wearable can be embodied similar to a physical prosthesis. We hoped to gain insights and compare the phases of embodiment (ie, initial adjustment to the prosthesis) and the psychological responses (ie, accept the prosthesis as part of their body) between wearables and limb prostheses. This approach allowed us to find out whether this pattern was part of a cyclical (ie, period of different usage intensity) or asymptotic (ie, abandonment of the technology) pattern.Methods:We adapted a limb prosthesis methodological framework to be applied to wearables and conducted semistructured interviews over a span of several months to assess if, how, and to what extent individuals come to embody wearables similar to prosthetic devices. Twelve individuals wore fitness trackers for 9 months, during which time interviews were conducted in the following three phases: after 3 months, after 6 months, and at the end of the study after 9 months. A deductive thematic analysis based on Murray’s work was combined with an inductive approach in which new themes were discovered.Results:Overall, the individuals experienced technology embodiment similar to limb embodiment in terms of adjustment, wearability, awareness, and body extension. Furthermore, we discovered two additional themes of engagement/reengagement and comparison to another device or person. Interestingly, many participants experienced a rarely reported phenomenon in longitudinal studies where the feedback from the device was counterintuitive to their own beliefs. This created a blurring of self-perception and a dilemma of “whom” to believe, the machine or one’s self.Conclusions:There are many similarities between the embodiment of a limb prosthesis and a wearable. The large overlap between limb and wearable embodiment would suggest that insights from physical prostheses can be applied to wearables and vice versa. This is especially interesting as we are seeing the traditionally “dumb” body prosthesis becoming smarter and thus a natural merging of technology and body. Future longitudinal studies could focus on the dilemma people might experience of whether to believe the information of the device over their own thoughts and feelings. These studies might take into account constructs, such as technology reliance, autonomy, and levels of self-awareness.

    PDF

    Embodiment of Wearable Technology: Qualitative Longitudinal Study
    product

    Is Wearable Technology Becoming Part of Us? Developing and Validating a Measurement Scale for Wearable Technology Embodiment

    Background: To experience external objects in such a way that they are perceived as an integral part of one's own body is called embodiment. Wearable technology is a category of objects, which, due to its intrinsic properties (eg, close to the body, inviting frequent interaction, and access to personal information), is likely to be embodied. This phenomenon, which is referred to in this paper as wearable technology embodiment, has led to extensive conceptual considerations in various research fields. These considerations and further possibilities with regard to quantifying wearable technology embodiment are of particular value to the mobile health (mHealth) field. For example, the ability to predict the effectiveness of mHealth interventions and knowing the extent to which people embody the technology might be crucial for improving mHealth adherence. To facilitate examining wearable technology embodiment, we developed a measurement scale for this construct. Objective: This study aimed to conceptualize wearable technology embodiment, create an instrument to measure it, and test the predictive validity of the scale using well-known constructs related to technology adoption. The introduced instrument has 3 dimensions and includes 9 measurement items. The items are distributed evenly between the 3 dimensions, which include body extension, cognitive extension, and self-extension.Methods: Data were collected through a vignette-based survey (n=182). Each respondent was given 3 different vignettes, describing a hypothetical situation using a different type of wearable technology (a smart phone, a smart wristband, or a smart watch) with the purpose of tracking daily activities. Scale dimensions and item reliability were tested for their validity and Goodness of Fit Index (GFI). Results: Convergent validity of the 3 dimensions and their reliability were established as confirmatory factor analysis factor loadings45 (>0.70), average variance extracted values40 (>0.50), and minimum item to total correlations50 (>0.40) exceeded established threshold values. The reliability of the dimensions was also confirmed as Cronbach alpha and composite reliability exceeded 0.70. GFI testing confirmed that the 3 dimensions function as intercorrelated first-order factors. Predictive validity testing showed that these dimensions significantly add to multiple constructs associated with predicting the adoption of new technologies (ie, trust, perceived usefulness, involvement, attitude, and continuous intention). Conclusions: The wearable technology embodiment measurement instrument has shown promise as a tool to measure the extension of an individual's body, cognition, and self, as well as predict certain aspects of technology adoption. This 3-dimensional instrument can be applied to mixed method research and used by wearable technology developers to improve future versions through such things as fit, improved accuracy of biofeedback data, and customizable features or fashion to connect to the users' personal identity. Further research is recommended to apply this measurement instrument to multiple scenarios and technologies, and more diverse user groups.

    PDF

    Is Wearable Technology Becoming Part of Us? Developing and Validating a Measurement Scale for Wearable Technology Embodiment
    product

    What it takes to successfully implement technology for aging in place: focus groups with stakeholders

    BACKGROUND: There is a growing interest in empowering older adults to age in place by deploying various types of technology (ie, eHealth, ambient assisted living technology, smart home technology, and gerontechnology). However, initiatives aimed at implementing these technologies are complicated by the fact that multiple stakeholder groups are involved. Goals and motives of stakeholders may not always be transparent or aligned, yet research on convergent and divergent positions of stakeholders is scarce. OBJECTIVE: To provide insight into the positions of stakeholder groups involved in the implementation of technology for aging in place by answering the following questions: What kind of technology do stakeholders see as relevant? What do stakeholders aim to achieve by implementing technology? What is needed to achieve successful implementations? METHODS: Mono-disciplinary focus groups were conducted with participants (n=29) representing five groups of stakeholders: older adults (6/29, 21%), care professionals (7/29, 24%), managers within home care or social work organizations (5/29, 17%), technology designers and suppliers (6/29, 21%), and policy makers (5/29, 17%). Transcripts were analyzed using thematic analysis. RESULTS: Stakeholders considered 26 different types of technologies to be relevant for enabling independent living. Only 6 out of 26 (23%) types of technology were mentioned by all stakeholder groups. Care professionals mentioned fewer different types of technology than other groups. All stakeholder groups felt that the implementation of technology for aging in place can be considered a success when (1) older adults' needs and wishes are prioritized during development and deployment of the technology, (2) the technology is accepted by older adults, (3) the technology provides benefits to older adults, and (4) favorable prerequisites for the use of technology by older adults exist. While stakeholders seemed to have identical aims, several underlying differences emerged, for example, with regard to who should pay for the technology. Additionally, each stakeholder group mentioned specific steps that need to be taken to achieve successful implementation. Collectively, stakeholders felt that they need to take the leap (ie, change attitudes, change policies, and collaborate with other organizations); bridge the gap (ie, match technology with individuals and stimulate interdisciplinary education); facilitate technology for the masses (ie, work on products and research that support large-scale rollouts and train target groups on how to use technology); and take time to reflect (ie, evaluate use and outcomes). CONCLUSIONS: Stakeholders largely agree on the direction in which they should be heading; however, they have different perspectives with regard to the technologies that can be employed and the work that is needed to implement them. Central to these issues seems to be the tailoring of technology or technologies to the specific needs of each community-dwelling older adult and the work that is needed by stakeholders to support this type of service delivery on a large scale. KEYWORDS: aged; eHealth; focus groups; health services for the elderly; implementation management; independent living; project and people management; qualitative research; technology

    LINK



Publicatiedatum