Diseño de herramienta gamificada para la recogida de encuestas de Calidad de Vida (EORTC) dirigida a pacientes supervivientes de cáncer de mama
Se desarrolla una aplicación multiplataforma (android, iOS y web) utilizando técnicas de gamificación dirigida a pacientes supervivientes de cáncer de mama. Se trata de una aplicación que recogerá encuestas clínicas EORTC sobre calidad de vida que contienen diferentes tipos de preguntas sobre la vid...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/147999 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/147999 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | gamificación cáncer de mama calidad de vida Breast--Cancer -- TFM Mama--Càncer -- TFM |
| Sumario: | Se desarrolla una aplicación multiplataforma (android, iOS y web) utilizando técnicas de gamificación dirigida a pacientes supervivientes de cáncer de mama. Se trata de una aplicación que recogerá encuestas clínicas EORTC sobre calidad de vida que contienen diferentes tipos de preguntas sobre la vida diaria de una paciente, generando valoraciones que ayudan al profesional médico a descubrir problemas como ansiedad, depresión, soledad, neurotoxicidad, etc. Uno de los fenómenos de la gamificación, es que los usuarios / participantes realizan las actividades o retos que el gamificador propone, obtenido logros y satisfacción personal al completarlos. Hacemos uso de tecnología con y sin gamificación para permitir la realización de comparativas y análisis posteriores, lo que en investigación clínica se conoce como Prueba Controlada Aleatoria (RCT). Este proyecto pretende servir de base para la realización de un estudio de tipo Investigación Tecnológica (IT) el que se contrastará si el uso de técnicas de gamificación pueden dar soporte al problema planteado: recoger encuestas clínicas con un grado de participación lo suficientemente alto para generar un “dataset” (conjunto de datos) seguro y anonimizado, suficientemente potente para la realización de estudios (científicos, tecnológicos, sociales) y finalmente, analizarlos mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial. |
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