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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Não Informado

Departamento: Não Informado

Dimensão Institucional: Pesquisa

Dimensão ODS: Social

Tipo do Documento: Projeto de Pesquisa

Título: ESTUDOS DE PROSPECÇÃO DE PROSPECÇÃO TECNOLÓGICA E CIENTÍFICA DE APLICATIVOS MÓVEIS EM SAÚDE.

Coordenador
  • DANIELA COUTO CARVALHO BARRA
Participante
  • ANA GRAZIELA ALVAREZ (D)
  • DANIELA COUTO CARVALHO BARRA (D)
  • ELISIANE LORENZINI (D)
  • JOÃO ANTÔNIO PALMA SETTI

Conteúdo

Introdução: estudos de prospecção tecnológica, ...introdução: estudos de prospecção tecnológica, caracterizados como mapeamento de desenvolvimentos tecnológicos e científicos especializados, são considerados ferramentas úteis para apresentar o estado da arte de determinada área tecnológica. a prospecção tecnológica possibilita aos pesquisadores a incorporação de dados e informações ao processo de desenvolvimento, gestão e inovação de tecnologias, predizendo possíveis estados futuros e/ou condições e/ou evolução de determinados segmentos tecnológicos. neste cenário tecnológico destacam-se os aplicativos móveis, nomeadamente os aplicativos voltados para a área da saúde. a utilização de smartphones e dos aplicativos móveis colaboram para a construção de uma nova modalidade de cuidado e educação em saúde, colocando a comunicação, conectividade com a internet e configurações sofisticadas nas mãos de profissionais e pacientes em tempo real e/ou remoto. objetivo geral: realizar a prospecção tecnológica e científica de aplicativos móveis na área da saúde referente às linhas de pesquisa do laboratório de produção tecnológica – grupo de pesquisa clínica, tecnologias e informática em saúde e enfermagem (lapetec-giate/ufsc). objetivos específicos: i) analisar as patentes de aplicativos móveis existentes nas modalidades de invenção ou modelo de utilidade nas áreas de terapia intensiva, médico-cirúrgica, emergência, atenção primária e segurança do paciente; ii) mapear e analisar os aplicativos móveis e/ou protótipos desenvolvidos e publicados em bases de dados nacionais e internacionais nas áreas de terapia intensiva, médico-cirúrgica, emergência, atenção primária e segurança do paciente; iii) mapear e analisar os aplicativos móveis disponibilizados pelos principais sistemas operacionais nas áreas de terapia intensiva, médico-cirúrgica, emergência, atenção primária e segurança do paciente. métodos: pesquisa de natureza quantitativa, do tipo aplicada, exploratória e descritiva. estudos de prospecção tecnológica utilizam atividades e/ou métodos de captação, tratamento e análise de informações para subsidiar os processos de tomada de decisão. neste projeto de pesquisa serão adotadas quatro fases: i) fase preparatória: definição da área temática dos aplicativos móveis, objetivos e escopo. as áreas temáticas dos apps m-health definidas foram terapia intensiva, emergência, clínica cirúrgica, segurança e cultura de segurança do paciente e atenção primária. conforme os objetivos específicos mencionados previamente, serão mapeados e analisados os apps m-health patenteados, estudos científicos publicados nas bases de dados nacionais e internacionais e disponibilizados nas lojas virtuais. ii) fase pré-prospectiva: detalhamento da metodologia e levantamento nas bases de dados. patentes: pesquisas nos bancos de patentes, world intellectual property organization (wipo), united states patent and trademark office (uspto), european patent office (epo), google patents e instituto nacional de propriedade industrial (inpi), a partir de descritores e/ou palavras-chaves específicas para cada área temática escolhida, em língua portuguesa e inglesa. estudos científicos: pesquisas nas bases de dados medical literature and retrieval system online (medline/pubmed®) via national library of medicine; scopus (elsevier); web of science, cumulative index to nursing&allied health literature (cinahl); literatura latino-americana e do caribe em ciências da saúde (lilacs) e base de dados em enfermagem (bdenf). os descritores controlados, específicos de cada área temática, serão selecionados no mesh (medical subject headings), no decs (descritores em ciências da saúde) e emtree (terminologia cinahl), nos idiomas português, inglês e espanhol. app em lojas virtuais: pesquisa sistemática nas lojas virtuais dos principais sistemas operacionais: play store (android, google) e app store (ios, apple). a busca se dará por meio de dois dispositivos móveis: iphone 10, compatível com ios e samsung galaxy s10, compatível com android ou em versões mais atualizadas. iii) fase prospectiva: coleta e análise dos dados e informações nesta fase serão adotados, além dos descritores controlados e não controlados, os critérios de inclusão e exclusão estipulados para cada objetivo específico delineado. para o objetivo específico 1 (patentes de apps m-health) serão coletadas informações referentes ano de depósito, país de depósito, tipo de publicação, área da saúde a que a patente pertence e a classificação internacional de patentes (cip). serão excluídas patentes que não tratarem da temática em questão, patentes duplicadas e patentes voltadas para a saúde de animais. os dados e informações serão tabulados e organizados nos softwares microsoft excel 2016 e microsoft word 2016, ou versão superior. a análise se dará por meio de estatística descritiva e, quando aplicável, estatística inferencial. para o objetivo específico 2 (estudos científicos publicados) serão adotadas as etapas de estudo de revisão integrativa da literatura, para cada área temática de interesse, assim especificadas: a) elaboração da questão de pesquisa; b) estabelecimento de critérios para inclusão de estudos e busca na literatura; c) apresentação dos recursos dos estudos primários revisados; d) interpretação dos resultados; e) apresentação dos resultados e síntese do conteúdo. a coleta de dados será realizada a partir de um instrumento contendo os seguintes itens: título, periódico, país do estudo, ano de publicação, categoria do estudo, natureza do estudo, tema/escopo do aplicativo desenvolvido, método de desenvolvimento do aplicativo, contribuições do aplicativo móvel para a área temática escolhida, considerações finais\conclusões. os resultados serão sistematizados a partir do fluxograma prisma e agrupados por similaridade de conteúdo para a realização da prospecção tecnológica. os dados serão analisados a partir da estatística descritiva e/ou estatística inferencial, bem como, à luz de referências bibliográficas de cada tema. para o terceiro objetivo específico, os apps m-health disponibilizados em lojas virtuais serão mapeados e analisados a partir de 6 critérios, assim especificados: design, usabilidade, linguagem, instruções, segurança e transferência. os aplicativos selecionados para análise receberão um escore que poderá variar de 6 a 30 pontos, bem como, o número de estrelas (1 a 5) recebidas pelos usuários (avaliação dos consumidores). outros dados e informações serão coletados e analisados: tamanho, downloads, categorias, entre outros. iv) fase pós-prospectiva: comunicação/divulgação dos resultados. elaboração dos manuscritos para submissão em periódicos nacionais e internacionais, envio de resumos e resumos expandidos para eventos científicos de áreas afins, apresentação e discussão dos resultados em reuniões do grupo de pesquisa e divulgação nas mídias sociais oficiais dos lapetec-giate/ufsc. resultados esperados e metas: evidenciar os aplicativos móveis e/ou protótipos desenvolvidos para a área da saúde e suas contribuições para a promoção, prevenção, tratamento e recuperação em saúde. contribuir com novas perspectivas de desenvolvimento de aplicativos móveis. publicação de artigos em periódicos conceituados, resumo e/ou resumos expandidos em eventos científicos das áreas de interesse.

Índice de Shannon: 1.11132

Índice de Gini: 0.293943

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
0,39% 0,56% 83,59% 0,63% 0,52% 0,41% 0,37% 0,35% 8,24% 0,40% 0,81% 0,58% 0,46% 0,71% 0,77% 1,21%
ODS Predominates
ODS 3
ODS 1

0,39%

ODS 2

0,56%

ODS 3

83,59%

ODS 4

0,63%

ODS 5

0,52%

ODS 6

0,41%

ODS 7

0,37%

ODS 8

0,35%

ODS 9

8,24%

ODS 10

0,40%

ODS 11

0,81%

ODS 12

0,58%

ODS 13

0,46%

ODS 14

0,71%

ODS 15

0,77%

ODS 16

1,21%