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Nuevo vocabulario: Big data, RWD, IoT, wearables...

La digitalización progresiva de nuestro mundo ha provocado la generación masiva de datos. Empezaron generando datos las empresas y sus grandes computadoras (mainframes). Con la llegada de los ordenadores personales y la comunicación digital, la informática entró en las casas y se empezó a generar datos en el entorno doméstico. El despliegue de redes telemáticas y el progreso tecnológico permitió el crecimiento del parque de teléfonos inteligentes y que fueran los individuos los que generasen datos. Y, dando un paso más, llegamos a la internet de las cosas (IoT según sus siglas en inglés) donde los dispositivos electrónicos se añaden como fuentes de datos. Y a la ingente cantidad de datos que generamos, heterogénea y diversa, se la bautiza como BIG DATA.

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APPS para la gestión del estrés, basadas en evidencias científicas

HamsterEl estrés crónico representa un problema creciente que debe afrontar la asistencia sanitaria. Las Apps para teléfonos inteligentes podrían ser de ayuda en la gestión de la situación. Los investigadores del estudio que comentamos esta semana decidieron investigar el tema. Para ello buscaron Apps en el App Store de iOS que explicaran qué estrategias de reducción del estrés, basadas en la evidencia, utilizaban. Los investigadores seleccionarían aquellas Apps (1) cuyo contenido fuera basado en la evidencia; (2) hubiera transparencia en el desarrollo de la aplicación; y (3) la funcionalidad de la interfaz de aplicación fuera correcta.

Para ello realizaron una búsqueda sistemática, seleccionando aplicaciones que en las descripciones del App Store incluyesen terminología y al menos una estrategia de gestión del estrés basada en la evidencia, y componentes de cambio de comportamiento. Las Apps descargadas fueron evaluadas por dos investigadores independientes en los tres dominios: contenido basado en la evidencia, transparencia , y funcionalidad.

Uso de wearables entre adultos mayores de 50 años

FitKit 23.50.34El objetivo de la investigación que revisamos esta semana, era examinar la facilidad de uso y la utilidad de los seguidores de actividad, wearables, para los adultos mayores de 50 años que viven con una enfermedad crónica.

Para ello los investigadores seleccionaron a una muestra intencional de 32 participantes mayores de 50 años, que habían sido previamente diagnosticados con una enfermedad crónica, como la enfermedad vascular, diabetes, artritis o osteoporosis. Los participantes tenían entre 52 y 84 años de edad (media 64); entre los participantes  23 (72%) eran mujeres y  de media tenían el índice de masa corporal en 31 kg/m .

Los participantes probaron 5 wearables: un podómetro sencillo y  4 rastreadores de actividad portátiles (tipo Fitbit) en orden aleatorio. Los dispositivos seleccionados representaban la gama de productos y características portátiles disponibles en el mercado canadiense en 2014. Los participantes usaron cada dispositivo durante al menos 3 días, tras los cuales se evaluaron usando un cuestionario desarrollado a partir del Modelo de Aceptación de Tecnología. 

¿Que es lo que hace que sigamos utilizando una App de salud?

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Este estudio explora los procesos psicológicos que llevan a las personas a seguir usando aplicaciones de salud, a lo largo del tiempo. Para el análisis, los autores se basaron en una serie de teorías psicológicas. respecto a la adopción de innovaciones tecnológicas, de finales de los años ochenta, tales como las de del Modelo de la Adopción Tecnológica (MAT) y el modelo de aceptación posterior (PAM).

Para el estudio se contó con la respuesta a una encuesta en línea de 343 adultos coreanos que estaban usando aplicaciones de salud en los teléfonos inteligentes. Posteriormente se realizó un análisis para poner a prueba el modelo propuesto, compuesto por los principales factores de las teorías PAM y MAT.

Como resultados, los investigadores asociaron tres factores, de forma significativa, con la intención de continuidad de uso de las aplicaciones: la utilidad y la facilidad de uso percibidas, y la satisfacción que su utilización producía. Estos resultados quedan muy alineados con las propuestas del Modelo de la Adopción Tecnológica (MAT) y muestra que es útil utilizar sus principios para el desarrollo y el examen de las tecnología aplicadas en el ámbito de la salud, al explicar el proceso básico de motivar a los usuarios de apps de salud para que las sigan usando.

The impact of post-adoption beliefs on the continued use of health apps

Technology Acceptance Model

Fecha de Publicación: 28-2-2016  Autor/a: Redacción

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