Pompilos: a social aware model for preventive care of non communicable diseases
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Barbosa, Jorge Luis Victória | |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/6754464380129137 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Vianna, Henrique Damasceno | |
| Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes) | http://lattes.cnpq.br/8808986873417346 | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2019-10-04T15:16:59Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2019-10-04T15:16:59Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2019-08-12 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | According to the World Health Organization, non-communicable diseases accounted for 68% of global deaths in 2012. Care for this type of diseases transcends patient engagement, extending to their family, friends and, acquaintances, who may influence their treatment posi- tively or negatively. Social support can be understood as the ability that social networks have in alleviating the harmful effects of stress and other health risks. Social support in the care of non- communicable diseases is assisted by computing mainly through information systems such as discussion forums, blogs, wikis and video sharing tools, which aim for increasing patients’ and families’ prevention and care of these diseases. However, few studies explore the big amount of data that are currently generated by smartphones, wearables, smart devices, and social media. Such data, if properly explored, can serve as a means for improving social support in the preven- tion and care of non-communicable diseases by recommending new beneficial health contacts, or by presenting the influence that individuals make on the health of others as a way of aware them about their habits and the impact of these habits on the lives of their peers. In other words, make computer-aided social support computer aware of the social context. This thesis presents the Pompilos model, which provides social aware preventive care for non-communicable dis- eases. Pompilos explores the data generated by the use of social media, smartphones, wearables and smart devices to infer users’ profiles and social networks. Profiles and social networks are used to account the influence that users exert on others in aspects related to the care and preven- tion of non-communicable diseases, such as food consumption, physical activity or smoking. This influence is used to recommend information that can improve users’ engagement in the prevention of non-communicable diseases, as well as to show which behaviors influence the health of their peers as a mean of social awareness. A prototype of the Pompilos model was developed and tested in two random experiments by 61 users. A health assistant application which implemented the model was provided to the users who were divided into two groups control and intervention. This application had regular features of noncommunicable diseases prevention as diet, physical activity practice, weight management and, history charts. To the intervention users, an extra feature was provided. This extra feature allowed users to receive messages related to noncommunicable diseases prevention collected from 15 monitored Twitter profiles. The intervention groups on both experiments had improved the use of the history charts when compared to the control group, indicating that they were more concerned in following up their care when receiving messages relating to noncommunicable diseases prevention. Finally, two monitored profiles changed posting behaviors when aware of the use of their messages to aid user on their care. | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | Segundo a Organização Mundial da Saúde, as doenças não transmissíveis foram responsá- veis por 68% das mortes globais em 2012. Os cuidados com esse tipo de doença transcendem o envolvimento do paciente, estendendo-se à família, amigos e conhecidos que podem influen- ciar positivamente ou negativamente no tratamento. O apoio social pode ser entendido como a capacidade que as redes sociais têm para aliviar os efeitos nocivos do estresse e outros riscos à saúde. O apoio social no cuidado de doenças não transmissíveis é auxiliado pela computação, principalmente por meio de sistemas de informação, como fóruns de discussão, blogs, wikis e ferramentas de compartilhamento de vídeos, que visam aumentar a prevenção e o cuidado dessas doenças pelo paciente e suas famílias. No entanto, poucos estudos exploram a grande quantidade de dados gerados atualmente por smartphones, wearables, dispositivos inteligentes e mídias sociais. Tais dados, se devidamente explorados, podem servir como um meio para me- lhorar o apoio social na prevenção e tratamento de doenças não transmissíveis, recomendando novos contatos benéficos à saúde, ou apresentando a influência que os indivíduos exercem so- bre a saúde dos outros como forma de conscientizá-los sobre seus hábitos e o impacto desses hábitos na vida de seus pares. Em outras palavras, tornar o apoio social auxiliado por compu- tador ciente do contexto social. Esta tese apresenta o modelo Pompilos, que fornece cuidados preventivos através da consciência social para dar suporte ao cuidado de doenças não transmis- síveis. Pompilos explora os dados gerados pelo uso de mídias sociais, smartphones, wearables e dispositivos inteligentes para inferir perfis de usuários e redes sociais. Perfis e redes sociais são utilizados para contabilizar a influência que os usuários exercem sobre os outros em aspectos relacionados ao cuidado e prevenção de doenças não transmissíveis, como consumo alimentar, atividade física ou tabagismo. Essa influência é usada para recomendar informações que pos- sam melhorar o engajamento dos usuários na prevenção de doenças não transmissíveis, bem como para mostrar quais comportamentos influenciam a saúde de seus pares como um meio de conscientização social. Um protótipo do modelo Pompilos foi desenvolvido e testado em dois experimentos aleatórios por 61 usuários. Uma aplicação de assistente de saúde que imple- mentou o modelo foi fornecida aos usuários que foram divididos em dois grupos de controle e intervenção. Esta aplicação teve características comuns de prevenção de doenças não trans- missíveis como dieta, prática de atividade física, controle de peso e histórico. Para os usuários da intervenção, um recurso extra foi fornecido. Esse recurso extra permitiu que os usuários recebessem mensagens relacionadas à prevenção de doenças não transmissíveis coletadas de 15 perfis monitorados do Twitter. Os grupos de intervenção em ambos os experimentos aumen- taram o uso dos históricos quando comparados ao grupo controle, indicando que eles estavam mais preocupados em acompanhar seus cuidados ao receber mensagens relativas à prevenção de doenças não transmissíveis. Por fim, dois perfis monitorados modificaram os comportamen- tos de postagem quando souberam do uso de suas mensagens para ajudar o usuário em seus cuidados. | pt_BR |
| Agência de fomento (dc.description.sponsorship) | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/8866 | |
| Idioma (dc.language) | pt_BR | pt_BR |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| País da Instituição (dc.publisher.country) | Brasil | pt_BR |
| Departamento (dc.publisher.department) | Escola Politécnica | pt_BR |
| Sigla da Instituição (dc.publisher.initials) | Unisinos | pt_BR |
| Programa (dc.publisher.program) | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada | pt_BR |
| Direitos de acesso ao documento (dc.rights) | openAccess | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Doenças crônicas não transmissíveis | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Suporte social | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Sistemas Multi-Agentes | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Modelo de computação | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Non-communicable diseases | en |
| Assunto (dc.subject) | Social support | en |
| Assunto (dc.subject) | Multi-Agent systems | en |
| Assunto (dc.subject) | Computing model | en |
| Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq) | ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação | pt_BR |
| Título (dc.title) | Pompilos: a social aware model for preventive care of non communicable diseases | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | Tese | pt_BR |
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