Digitala Vetenskapliga Arkivet

Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Visualizing pediatric obesity data to determine treatment strategy effectiveness and improvements
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS).
2023 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Visualisering av data om pediatrisk fetma för att fastställa behandlingsstrategins effektivitet och förbättringar (Swedish)
Abstract [en]

Pediatric obesity is skyrocketing nowadays worldwide. Therefore, helping and supporting clinicians in curing children is needed. As Health IT is soaring thanks to the emergence of a cutting-edge technology, treatments can now be followed closely and daily to give a personalized therapy. Thus, this thesis investigates how to build a clinical decision support tool to address this issue. The study was carried with the company Evira by following the user-centered design thinking method. The user research, carried out with semi-structured interviews at Martina Barnsjukhuset and Capio Vårdcentral Zinkensdamm, provided the users needs. A prototype was developed with considering this user research and requirements. Next, it was tested by experts during task-based and semi-structured interviews. This evaluation phase concluded that the prototype was intuitive and effective. By using different metrics, it allowed clinicians to see the activity of the patients, the irregularities and variation of their weight, their weighting habits, and the gender distribution of the patients. The final tool corrected some of the requests obtained during the evaluation. Thus, the proposed interface could support the decision of clinicians to improve treatment effectiveness and enable better resource planning. Further research can still be carried out in order to fine-tune this tool.  

Abstract [sv]

Fetma hos barn ökar kraftigt i dag över hela världen. Därför behövs det hjälp och stöd till kliniker för att behandla barn. Eftersom hälso- och sjukvårdsinformatik är på frammarsch tack vare framväxten av en banbrytande teknik kan behandlingar nu följas noga och dagligen för att ge en personlig behandling. I denna avhandling undersöks värdet av ett kliniskt beslutsstöd för att lösa detta problem. Studien genomfördes tillsammans med företaget Evira genom att följa metoden för användarcentrerat designtänkande. Användar- forskningen, som genomfördes med semistrukturerade intervjuer på Martina Barnsjukhuset och Capio Vårdcentral Zinkensdamm, gav användarnas behov. En prototyp utvecklades med hänsyn till denna användarundersökning och dessa krav. Därefter testades den av experter under uppgiftsbaserade och semistrukturerade intervjuer. I denna utvärderingsfas konstaterades att prototypen var intuitiv och effektiv. Den gjorde det möjligt för kliniker att se patienternas aktivitet och effektiviteten i behandlingen. Det slutliga verktyget korrigerade några av de önskemål som framkom under utvärderingen. Det föreslagna gränssnittet ökade således behandlingseffektiviteten och möjliggjorde bättre resursplanering. Ytterligare forskning kan fortfarande utföras för att finslipa detta verktyg.

Place, publisher, year, edition, pages
2023. , p. 67
Keywords [en]
Pediatric Obesity Treatment; Clinical Decision Support System; Health Data; Information Visualization; Interaction Design
Keywords [sv]
Barnobesitas Behandling; System För Kliniskt Beslutsstöd; Hälsodata; Informationsvisualisering; Interaktionsdesign;
National Category
Computer Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-337963OAI: oai:DiVA.org:kth-337963DiVA, id: diva2:1804071
External cooperation
Evira AB
Subject / course
Computer Science
Educational program
Master of Science in Engineering - Computer Science and Technology
Supervisors
Examiners
Available from: 2023-10-12 Created: 2023-10-11 Last updated: 2023-10-12Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(7355 kB)359 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 7355 kBChecksum SHA-512
384a54edc86336a871249fb217b0a9b1ceb2febd64c7311ff4af5db377b4b15119f328d2bf97cee985f088e48c5e8de9532f0d74e02df4cab9284b1e1f3dd4b3
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)
Computer Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 360 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 330 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf