Datadrevne stol: Hvordan bruksanalyse kan forbedre helseutfall

Moderne elektriske rullestoler med tilkoblingsmuligheter genererer en mengde data som går langt utover batterinivåer. Når disse dataene brukes strategisk, kan de gi objektive innsikter i en brukers aktivitetsmønstre, overholdelse av terapiprotokoller og til og med tidlige advarseltegn på helseendringer, og dermed omgjøre stolen til en partner i proaktiv helse.

Terapeuter og klinikere kan dra stor nytte av objektive aktivitetsrapporter. I stedet for å måtte stole på pasientens minne, kan de se på data om daglig tilbakelagt distanse, tid brukt i stol, hyppighet av setefunksjonsbruk (som vinkeljustering for trykkavlastning) og bevegelsesmønstre. Dette avdekker om en bruker blir mer aktiv eller mer stillsittende, og om de følger anbefalte trykkavlastningsskjema. Det muliggjør datadrevne justeringer av rehabiliteringsplaner eller seteinnstillinger.

For brukere med tilstander som hjertesvikt eller kronisk obstruktiv lungesykdom (KOLS), kan trender i aktivitetsdata korreleres med helsestatus. Et plutselig, uforklarlig fall i daglig mobilitet kan gå forut for en klinisk forverring, og fungere som et tidlig varsel for brukeren eller omsorgsteamet om å gripe inn tidligere. På samme måte kan data om hyppigheten av å bevege seg på skråninger eller vanskelig terreng informere samtaler om teknikker for energibesparelse.

Dette krever et bevisst samarbeid mellom bruker, kliniker og utstyrsleverandør, med tydelig samtykke og protokoller for deling av data. Forslaget er en overgang fra reaktiv til prediktiv og forebyggende omsorg. Rullestolen utvikler seg fra et passivt verktøy til en aktiv sensplatform som bidrar med verdifulle longitudinelle data som gir et klarere bilde av brukerens helse og funksjonsnivå i deres reelle miljø.