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Alfabetización Sanitaria Digital

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Visión general

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Resultados de aprendizaje

Debes ser capaz de:

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• Identificar la importancia de la ASD en la atención sanitaria actual y futura.
• Explicar los obstáculos a los que se enfrentan los pacientes con ASD limitada.
• Describir las características de la ASD efectiva en la práctica de la fisioterapia.

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Tecnologías sanitarias digitales

Imagen 1

Aplicación en la atención sanitaria

Aplicación en la fisioterapia

Ventajas de las tecnologías de salud digitales (1)

• Conveniencia de la accesibilidad a la información disponible, independientemente del momento/lugar (Kloek et al., 2018).
• Permite una asistencia centrada en el paciente (Button et al., 2018; Hinman et al., 2017).
• Resolución de problemas fuera del ámbito clínico.
• Reducción de los gastos de transporte (Cottrell et al., 2020; Nelson et al., 2021; Pastora-Bernal et al., 2018; Tousignant et al., 2015).
• Mejorar la comunicación entre el paciente y el profesional sanitario (Dunn & Hazzard, 2019) .
• Compromiso cognitivo y emocional para la terapia (Lam et al., 2017).
• Posibilidad de monitorizar el estado/comportamiento de salud de los pacientes (Cai et al., 2017; O’Malley et al., 2014).

Ventajas de las tecnologías de salud digitales (2)

Mejora la AS y la ASD

Uso de tecnologías digitales 🡪 Más control/acceso a la propia salud

Ampliación de las formas de difundir la información

Definición de ASD (1)

Definición de ASD (2)

Factores que influyen en el nivel individual de ASD (1)

El nivel individual de ASD está predeterminado e influenciado por varios factores:

• Edad del paciente (Neter & Brainin, 2012)
• Nivel educativo (Neter & Brainin, 2012)
• Estatus socioeconómico (Neter & Brainin, 2012)
• Disposición para utilizar tecnologías digitales (Krebs & Duncan, 2015)

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Factores que influyen en el nivel individual de ASD (2)

Individuos con ASD limitada:

• Tienen dificultades para acceder a servicios y seguros de asistencia sanitaria (Neter & Brainin, 2012).
• Sufren con más frecuencia enfermedades crónicas (Neter & Brainin, 2012).
• Hacen un uso limitado de los recursos digitales (Neter & Brainin, 2012).

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Imagen 2

Evaluaciones de la ASD (1)

Evaluaciones para un autoinforme:

• eHEALS (Norman & Skinner 2006)
• DHLI (van der Vaart & Drossaert 2017)
• eHLS (Hsu et al. 2014)
• eHLQ (Kayser et al. 2018)
• PRE-HIT (Koopman et al. 2014)
• E-HLS (Seçkin et al. 2016)

Evaluaciones de la ASD (2)

• eHealth Literacy Scale (eHEALS) by Norman & Skinner (2006)
• Mide la capacidad percibida para encontrar, evaluar y aplicar la información sanitaria electrónica a los problemas de salud.
• 8 preguntas en una escala Likert de 5 puntos para el autoinforme, traducidas a 7 idiomas

• Revisión:
• La falta de correlación entre las puntuaciones eHEALS y el rendimiento real de la tarea de buscar información sanitaria online (Quinn et al., 2017; van der Vaart & Drossaert, 2017)
• Podría no abordar suficientemente las habilidades críticas e interactivas de alfabetización sanitaria (Norman, 2011; van der Vaart & Drossaert, 2017)

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Evaluaciones de la ASD (3)

• eHealth Literacy Scale (eHEALS) by Norman & Skinner (2006)

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Ítems de eHEALS de Norman & Skinner (2006)

Evaluaciones de la ASD (4)

• Instrumentos de alfabetización sanitaria digital (DHLI) de van der Vaart & Drossaert (2017)
• Para evaluar no solo las habilidades operativas, sino también de navegación, la calidad de la búsqueda de información, la evaluación de la fiabilidad, la determinación de la relevancia, la adición de contenido autogenerado y la protección de la privacidad.
• 21 preguntas para un autoinforme en una escala de Likert de 4 puntos, en inglés y traducido al holandés.

Extracto del DHLI, versión en inglés, preguntas 4-8, Vaart & Drossaert (2017)

Desafíos éticos

• Promoción de la desigualdad social, p.ej., personas que no pueden permitirse tecnologías digitales, que tienen barreras lingüísticas, etc. Personas con ASD limitada (Kokkinakis, 2022).
• La recopilación de datos y soberanía de datos deben mantenerse (Deutscher Ethikrat, 2018).

Imagen 3

Consideraciones generales para una ASD eficaz en la práctica de la fisioterapia

Uso de información actual, estandarizada, comprensible, legible y concisa que sea fácil de navegar

Proporcionar información en diferentes formatos (por ej., vídeo, audio)

Utilizar las experiencias personales y preferencias del paciente

Considerar las características del paciente (por ej., edad, creencias en materia de salud, nivel de idiomas, etc.)

Enfoque adaptado a pacientes con AS limitada y DHL

Tipos de tecnologías digitales

Ejemplos de DHL en la práctica de la fisioterapia (1)

Rehabilitación online

https://www.youtube.com/watch?v=352QhUXDtWQ

Sistemas de automonitorización

https://www.youtube.com/watch?v=ARj_8_f4uiE

Imagen 4

Imagen 5

Ejemplos de DHL en la práctica de la fisioterapia (2)

Inteligencia artificial

https://www.youtube.com/watch?v=6HVMdkAkUfI

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Prótesis electrónicas y otros dispositivos de apoyo

https://www.youtube.com/watch?v=zeySwhjdgj8

Realidad virtual/augmentada

https://www.youtube.com/watch?v=hocvsEMnWrA

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Imagen 6

Imagen 7

Imagen 8

Referencias

Imagen 1: Brain neural stimulation chip implants installation rehabilitation by marcovector, free license by freepik

Imagen 2: Adapted from Flat young and old people slip on wet floor or stumble elderly with cane fall down by redgreystock, free license by freepik

Imagen 3: Business ethics concept illustration by freepik, free license by freepik

Imagen 4: Free vector online doctor flat design by freepik, free license by freepik

Imagen 5: Free vector healthcare trackers wearables and sensors abstract concept illustration by vectorjuice, free license by freepik

Imagen 6: Klinik für manuelle Therapie, 2021, Trailer zur Dokumentation HAL-System, https://youtu.be/zeySwhjdgj8?t=138

Imagen 7: Free vector people using vr glasses illustration by pikisuperstar, free license by freepik

Imagen 8: Free vector wireframe robot. ai artificial intelligence in robotic hand. machine learning and cyber mind domination concept by iuriimotov, free license by freepik

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Literature (1)

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• Button, K., Nicholas, K., Busse, M., Collins, M., & Spasić, I. (2018). Integrating self-management support for knee injuries into routine clinical practice: TRAK intervention design and delivery. Musculoskeletal science & practice, 33, 53–60. https://doi.org/10.1016/j.msksp.2017.11.002

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• Cai, R. A., Beste, D., Chaplin, H., Varakliotis, S., Suffield, L., Josephs, F., Sen, D., Wedderburn, L. R., Ioannou, Y., Hailes, S., & Eleftheriou, D. (2017). Developing and Evaluating JIApp: Acceptability and Usability of a Smartphone App System to Improve Self-Management in Young People With Juvenile Idiopathic Arthritis. JMIR mHealth and uHealth, 5(5), e121. https://doi.org/10.2196/mhealth.7229

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• Cottrell, M. A., & Russell, T. G. (2020). Telehealth for musculoskeletal physiotherapy. Musculoskeletal science & practice, 48, 102193. https://doi.org/10.1016/j.msksp.2020.102193

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Literature (2)

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• Jimenez, N., Fuentes, M., Moore, M., Rivara, F., Frias-Garcia, M., & Crawley, D. (2020). Transitions to outpatient care after traumatic brain injury for hispanic children. Hospital Pediatrics, 10(6), 509–515. https://doi.org/10.1542/hpeds.2019-0304

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• Kayser, L., Karnoe, A., Furstrand, D., Batterham, R., Christensen, K. B., Elsworth, G., & Osborne, R. H. (2018). A Multidimensional Tool Based on the eHealth Literacy Framework: Development and Initial Validity Testing of the eHealth Literacy Questionnaire (eHLQ). Journal of medical Internet research, 20(2), e36. https://doi.org/10.2196/jmir.8371

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• Kloek, C., Bossen, D., Spreeuwenberg, P. M., Dekker, J., de Bakker, D. H., & Veenhof, C. (2018). Effectiveness of a Blended Physical Therapist Intervention in People With Hip Osteoarthritis, Knee Osteoarthritis, or Both: A Cluster-Randomized Controlled Trial. Physical therapy, 98(7), 560–570. doi:10.1093/ptj/pzy045

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• Koopman, R. J., Petroski, G. F., Canfield, S. M., Stuppy, J. A., & Mehr, D. R. (2014). Development of the PRE-HIT instrument: patient readiness to engage in health information technology. BMC family practice, 15, 18. https://doi.org/10.1186/1471-2296-15-18

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Literature (3)

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• Quinn, S., Bond, R., & Nugent, C. (2017). Quantifying health literacy and eHealth literacy using existing instruments and browser-based software for tracking online health information seeking behavior. Computers in Human Behavior, 69, 256–267. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.12.032

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