技术在康复中的应用探索性研究

研究设计 基于上述用户场景，将进行探索性定性研究，调查患者和医疗保健专业人员在开发智能设备时的建议和要求。 焦点小组将在 UZ Brussel 和 AZ Sint Maria Halle 组织，以收集参与者的数据。 将组织这些讨论，直到达到数据饱和为止。 根据预期，研究人员估计每个用户场景平均需要 3 个焦点小组。 这些焦点小组讨论中提出的建议将在实验室中进行分析和测试，以确定哪些智能设备有资格进行康复。 这些数据还将用于开发将在智能设备中实施的人工智能算法。

用户场景 第一个场景侧重于空间忽视患者上肢运动的注册和触发。 目的是开发一种低成本的智能设备，可以刺激和分析受影响一侧的运动，并在需要时提供反馈。

第二个用户场景旨在结合不同的智能设备和人工智能算法来创建一个可以放在助行器上的移动设备。 该智能设备将通过视觉和听觉提示提供步幅和步频方面的反馈。 传感器分析和计算机视觉的结合将监测患者的步态模式并在需要时进行纠正。 这些传感器还将包含一个跌倒检测系统，该系统会在检测到跌倒时发出信号。

第三个也是最后一个场景描述了一个智能静脉 (IV) 杆，它可以监测患者相对于 IV 杆的位置，并在患者行走时自动跟随患者。 该设备由放置在患者身上的跟踪器和加速度计，以及跟随患者并通过计算机视觉避开障碍物的电动输液架组成。 此外，还将集成跌倒检测系统以监测跌倒情况。

程序 首先，关于 Sars-COV-2 大流行，在进行焦点小组讨论时将遵循所有强制性预防措施。 所有参与者和研究人员都将戴上口罩，保持距离（1.5 米）并经常使用含酒精的洗手液消毒双手。 此外，将保持房间的充分通风。 如有必要，将使用 Microsoft Teams（Microsoft，美国）在线组织焦点小组讨论。

在焦点小组开始之前，将要求所有参与者填写一份关注社会人口特征（年龄、性别、职业……）的表格。 收集此表格后，焦点小组开始。

每个焦点小组讨论将由一名主持人和一名助理主持。主持人指导讨论并确保所有参与者都参与其中。 另一方面，观察者记录对话，重点关注语言和非语言符号、参与者的座位和意外中断。 此外，观察员还观察了大约一小时的时间限制（关于有限的集中时间），并确保没有遗漏任何关键问题。 在获得参与者的道德认可后，将记录所有焦点小组。 如前所述，数据收集将在达到数据饱和后完成，并且不会从参与者收集新数据。

焦点小组讨论以介绍开始，主持人介绍他或她自己和观察者，并解释研究的目的。 其次，要求参与者简短地自我介绍并描述他们之前在康复计划中使用智能设备或技术的任何经验（什么是好的，什么本可以更好，......）。 第三，给出了一个简短的演示，创建了用户场景的全局图。 最后，参与者和主持人之间的讨论是按照问题指南开始的。 如有必要，可以使用附带问题来重新聚焦对话并避免偏离主题的讨论。

分析 首先，将使用 SPSS 27（IBM，美国）根据填写的表格对参与者的社会人口特征进行描述性分析。

其次，将分析焦点小组讨论的数据。 记录的焦点小组将使用 Word（微软，美国）逐字转录。 研究人员将使用 NVivo（美国 QRS 国际）进行主题内容分析。 对于此分析，将遵循 Braun 和 Clarke（2006 年）的六个步骤。 首先，研究人员将通过反复阅读数据来熟悉数据。 其次，随着研究人员开始记录相关数据项，将生成初始代码。 对整个数据集进行编码后，研究人员将开始整理数据，为第三步做准备。 对于下一步，研究人员将扫描整理后的数据并记下所有可能与形成专题地图相关的主题。 主题分析的第四步涉及审查主题。 该审查将在每个主题内以及不同主题之间进行。 将检查主题内的所有代码以确保与主题的适当契合，并且将根据整个数据集评估所有单独的主题，以查看专题地图是否准确地表示数据。 在第五步中，研究人员将定义每个主题。 此外，对于每个主题，将描述其对更广泛研究主题的重要性。 最后，将根据前面的所有步骤编写最终分析。 研究人员将首先单独分析数据。 之后，两位研究人员将比较他们的分析并进行调整，直到达成一致。 数据将存储在 Erasmushogeschool Brussel 安全且锁定的服务器上，并将在研究结果最终公布后保存五年。