Desafios de Pesquisa em Tecnologias Persuasivas Voltadas para Acompanhamento de Pessoas com Diabetes

  • Fernanda P. Mota UFPEL
  • Giuliana O. de M. Leon UFPEL
  • José Felipe M. Pauletti UFPEL
  • Adenauer Yamin UFPEL
  • Tatiana A. Tavares UFPEL
  • Ana M. Pernas UFPEL

Resumo


Tecnologias que são utilizadas para o acompanhamento de pessoas com diabetes têm como desafio a aceitação e adesão dos usuários, exigindo soluções personalizadas e eficazes. Neste contexto, este artigo tem como objetivo identificar pesquisas relacionadas ao uso de Tecnologia Persuasiva (TP) para o acompanhamento de pessoas com diabetes, explorando a Internet das Coisas (IoT). Para tanto, foi realizada uma pesquisa, cujos processos empregados para sua concepção são baseados em uma metodologia de pesquisa conhecida como Revisão Sistemática da Literatura, na qual podemos identificar que existem poucas pesquisas relacionadas ao objetivo deste trabalho, pois apenas um trabalho relaciona os três conceitos, IoT, Ciência de Contexto e TP.

Referências

Bilal, H. S. M., Amin, M. B., Hussain, J., Ali, S. I., Razzaq, M. A., Hussain, M., Turi, A. A., Park, G. H., Kang, S. M., and Lee, S. (2020). Towards user-centric intervention adaptiveness: Influencing behavior-context based healthy lifestyle interventions. IEEE Access, 8:177156–177179.

Brown, S. D., Grijalva, C. S., and Ferrara, A. (2017). Leveraging ehrs for patient engagement: perspectives on tailored program outreach. The American journal of managed care, 23(7):e223.

Campbell, S., Roux, N., Preece, C., Rafter, E., Davis, B., Mein, J., Boyle, J., Fredericks, B., and Chamberlain, C. (2017). Paths to improving care of australian aboriginal and torres strait islander women following gestational diabetes. Primary health care research & development, 18(6):549–562.

Chatterjee, S., Byun, J., Dutta, K., Pedersen, R. U., Pottathil, A., and Xie, H. (2018). Designing an internet-of-things (iot) and sensor-based in-home monitoring system for assisting diabetes patients: iterative learning from two case studies. European Journal of Information Systems, 27(6):670–685.

Deeba, K., Sathishkumar, V., Maheshwari, V., Prasanna, M., and Sukumar, R. (2023). Context-aware for predicting gestational diabetes using rule–based system. In Journal of Physics: Conference Series, volume 2580, page 012040. IOP Publishing.

Deshpande, A. D., Harris-Hayes, M., and Schootman, M. (2008). Epidemiology of Diabetes and Diabetes-Related Complications. Physical Therapy, 88(11):1254–1264.

Endsley, M. R. (1988). Design and evaluation for situation awareness enhancement. In Proceedings of the Human Factors Society annual meeting, volume 32, pages 97–101. Sage Publications Sage CA: Los Angeles, CA.

Hogan, K. (2010). The psychology of persuasion: how to persuade others to your way of thinking. Pelican Publishing.

Katz, D. S., Price, B. A., Holland, S., and Dalton, N. S. (2018). Designing for diabetes decision support systems with fluid contextual reasoning. In Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pages 1–12.

Keele, S. et al. (2007). Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering.

Klaassen, R., Bul, K. C., Op den Akker, R., Van der Burg, G. J., Kato, P. M., and Di Bitonto, P. (2018). Design and evaluation of a pervasive coaching and gamification platform for young diabetes patients. Sensors, 18(2):402.

Lago, R. M., Singh, P. P., and Nesto, R. W. (2007). Diabetes and hypertension. Nature clinical practice Endocrinology & metabolism, 3(10):667–667.

Lopes, J. L. B. (2016). Uma arquitetura para provimento de ciência de situação direcionada às aplicações ubíquas na infraestrutura da internet das coisas.

Okoli, C. et al. (2019). Guia para realizar uma revisão sistemática de literatura. EAD em Foco, 9(1).

Petersen, K., Feldt, R., Mujtaba, S., and Mattsson, M. (2008). Systematic mapping studies in software engineering. Proceedings of the 12th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering, 17.

Quinde, M., Augusto, J. C., Khan, N., and van Wyk, A. (2020). Adapt: Approach to develop context-aware solutions for personalised asthma management. Journal of Biomedical Informatics, 111:103586.

Rajapakse, R., Mudalige, J., Perera, L., Warakagoda, R., and Siriwardana, S. (2021). Mobile based solution to weight loss planning for children (with obesity) in sri lanka. In 2021 3rd International Conference on Advancements in Computing (ICAC), pages 222–227. IEEE.

Sadoughi, F., Behmanesh, A., and Sayfouri, N. (2020). Internet of things in medicine: A systematic mapping study. Journal of Biomedical Informatics, 103:103383.

Temdee, P. and Prasad, R. (2018). Context-Aware Communication and Computing: Applications for Smart Environment. Number 1 in Springer Series in Wireless Technology. Springer International Publishing, Switzerland.

Weiser, M. (1999). The computer for the 21¡sup¿st¡/sup¿ century. SIGMOBILE Mob. Comput. Commun. Rev., 3(3):3–11.
Publicado
21/07/2024
MOTA, Fernanda P.; LEON, Giuliana O. de M.; PAULETTI, José Felipe M.; YAMIN, Adenauer; TAVARES, Tatiana A.; PERNAS, Ana M.. Desafios de Pesquisa em Tecnologias Persuasivas Voltadas para Acompanhamento de Pessoas com Diabetes. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO UBÍQUA E PERVASIVA (SBCUP), 16. , 2024, Brasília/DF. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 141-150. ISSN 2595-6183. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcup.2024.3218.