In 1969, the real revolution (internet) was in disguise. It looked like an evolution. Even now, Licklider is hardly known. A regular man. And the revolutionary-looking spacemen of yore, turned out to be part of an evolution. Already in the 17th and 18th centuries people dreamed of a journey to the moon. In retrospect, it’s easy to say that 1969 was the year that the Internet was created and that of course it would radically change humanity....
MULTIFILE
As the Dutch population is aging, the field of music-in-healthcare keeps expanding. Healthcare, institutionally and at home, is multiprofessional and demands interprofessional collaboration. Musicians are sought-after collaborators in social and healthcare fields, yet lesser-known agents of this multiprofessional group. Although live music supports social-emotional wellbeing and vitality, and nurtures compassionate care delivery, interprofessional collaboration between musicians, social work, and healthcare professionals remains marginal. This limits optimising and integrating music-making in the care. A significant part of this problem is a lack of collaborative transdisciplinary education for music, social, and healthcare students that deep-dives into the development of interprofessional skills. To meet the growing demand for musical collaborations by particularly elderly care organisations, and to innovate musical contributions to the quality of social and healthcare in Northern Netherlands, a transdisciplinary education for music, physiotherapy, and social work studies is needed. This project aims to equip multiprofessional student groups of Hanze with interprofessional skills through co-creative transdisciplinary learning aimed at innovating and improving musical collaborative approaches for working with vulnerable, often older people. The education builds upon experiential learning in Learning LABs, and collaborative project work in real-life care settings, supported by transdisciplinary community forming.The expected outcomes include a new concept of a transdisciplinary education for HBO-curricula, concrete building blocks for a transdisciplinary arts-in-health minor study, innovative student-led approaches for supporting the care and wellbeing of (older) vulnerable people, enhanced integration of musicians in interprofessional care teams, and new interprofessional structures for educational collaboration between music, social work and healthcare faculties.
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.
Centre of Expertise, onderdeel van Hogeschool Rotterdam, Hogeschool van Arnhem en Nijmegen, Fontys
