Fitte patiënten hebben na een grote operatie minder kans op complicaties. Fysiotherapie is een goede manier om patiënten te trainen en te begeleiden, zowel voor, tijdens als na een ziekenhuisopname. Professor Raoul Engelbert (Hogeschool Amsterdam en de afdeling Revalidatiegeneeskunde van het AMC) onderzoekt hoe fysiotherapie kan bijdragen aan optimale zorg. “Fysiotherapie is veel meer evidence-based geworden. We kunnen veel beter inspelen op vragen uit de kliniek.”
LINK
Het ontbreekt fysiotherapie aan een breed theoretisch kader (grand theory)en helder omschreven termen die ten dienste staan van praktijk, onderwijs en wetenschappelijk onderzoek. Na een schets van de historische ontwikkeling van fysiotherapie wordt in het artikel onderzocht inhoeverre het MDBB-model en de theorie van het bewegingscontinu'm als een grand theory kunnen worden beschouwd en in hoeverre deze modellen de essentikle elementen van fysiotherapie en hun onderlinge samenhang bevatten.
Patiëntdata uit vragenlijsten, fysieke testen en ‘wearables’ hebben veel potentie om fysiotherapie-behandelingen te personaliseren (zogeheten ‘datagedragen’ zorg) en gedeelde besluitvorming tussen fysiotherapeut en patiënt te faciliteren. Hiermee kan fysiotherapie mogelijk doelmatiger en effectiever worden. Veel fysiotherapeuten en hun patiënten zien echter nauwelijks meerwaarde in het verzamelen van patiëntdata, maar vooral toegenomen administratieve last. In de bestaande landelijke databases krijgen fysiotherapeuten en hun patiënten de door hen zelf verzamelde patiëntdata via een online dashboard weliswaar teruggekoppeld, maar op een weinig betekenisvolle manier doordat het dashboard primair gericht is op wensen van externe partijen (zoals zorgverzekeraars). Door gebruik te maken van technologische innovaties zoals gepersonaliseerde datavisualisaties op basis van geavanceerde data science analyses kunnen patiëntdata betekenisvoller teruggekoppeld en ingezet worden. Wij zetten technologie dus in om ‘datagedragen’, gepersonaliseerde zorg, in dit geval binnen de fysiotherapie, een stap dichterbij te brengen. De kennis opgedaan in de project is tevens relevant voor andere zorgberoepen. In dit KIEM-project worden eerst wensen van eindgebruikers, bestaande succesvolle datavisualisaties en de hiervoor vereiste data science analyses geïnventariseerd (werkpakket 1: inventarisatie). Op basis hiervan worden meerdere prototypes van inzichtelijke datavisualisaties ontwikkeld (bijvoorbeeld visualisatie van patiëntscores in vergelijking met (beoogde) normscores, of van voorspelling van verwacht herstel op basis van data van vergelijkbare eerdere patiënten). Middels focusgroepinterviews met fysiotherapeuten en patiënten worden hieruit de meest kansrijke (maximaal 5) prototypes geselecteerd. Voor deze geselecteerde prototypes worden vervolgens de vereiste data-analyses ontwikkeld die de datavisualisaties op de dashboards van de landelijke databases mogelijk maken (werkpakket 2: prototypes en data-analyses). In kleine pilots worden deze datavisualisaties door eindgebruikers toegepast in de praktijk om te bepalen of ze daadwerkelijk aan hun wensen voldoen (werkpakket 3: pilots). Uit dit 1-jarige project kan een groot vervolgonderzoek ‘ontkiemen’ naar het effect van betekenisvolle datavisualisaties op de uitkomsten van zorg.
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.
Beweegrichtlijnen geven aan hoeveel beweging nodig is voor een goede gezondheid van jong tot oud. Voor een gezonde leefstijl van kinderen zijn bewegen, samen spelen, samen leren en samen werken van groot belang, maar dat geldt ook voor ouderen. Picoo brengt het belang van bewegen en samenzijn bij elkaar. Dat zorgt voor een goede ontwikkeling van het kind, het welzijn van ouderen en het verstevigen van het bewegen en samenzijn in de maatschappij. Project: Actief Plezier met Picoo: Jong en Oud in Beweging! Vraag: Draagt Picoo bij aan meer beweging en verbinding tussen kinderen en ouderen door samen te bewegen? Doel: Het inzetten van Picoo leidt tot meer samen beweging, waardoor welzijn van ouderen en ontwikkeling van het kind en meer beweging wordt vergroot. Methode: Mixed method observatieonderzoek /survey/kort gesprek Kinderen tot 18 jaar en senioren 65 plus met een zorgvraag T0: kinderen en ouderen krijgen uitleg over het gebruik van Picoo Interventie: Picoo is een controller en spelcomputer ineen, ontwikkeld om kinderen (maar ook volwassen) interactief buiten te laten spelen.6 Tijdens de actieve games heeft elke deelnemer een eigen controller. De controllers staan met elkaar in verbinding. T1 Tijdens het spel wordt d.m.v. een observatielijst gekeken hoe jong en oud reageren op het samen spelen met Picoo. T2 Na het spel geven kinderen en ouderen door middel van Visual Analogue Scale (smileys) wat hun ervaringen zijn. T3 Na het spel gaan kinderen en ouderen kort met elkaar in gesprek over hun ervaringen Uitvoering: Interdisciplinaire mix van studenten Verpleegkunde, Fysiotherapie, Mens en Techniek en Social Work Eindproduct: Nieuwe testcase en input voor doorontwikkeling Picoo richting verbinding jong en oud. Kennis over mogelijkheden/ervaringen over verbinding door beweging wordt gedissemineerd naar de praktijk en onderwijs. Resultaten worden gerapporteerd en gepubliceerd op relevante sites zoals bijvoorbeeld kenniscentrum sport en bewegen, zorginstellingen en scholen.
