Acceso de los pacientes con ACV a la telesalud: ¿cuáles son las principales barreras y cómo se explican desde el modelo teórico UTAUT? Una revisión sistemática
DOI:
https://doi.org/10.1590/1809-2950/e22009023ptPalabras clave:
Barreras de Acceso a los Servicios de Salud, Telerrehabilitación, Accidente Cerebrovascular, Modalidades de FisioterapiaResumen
El accidente cerebrovascular (ACV) como una condición
de salud requiere de monitoreo. En este contexto, la telesalud
emerge como una posibilidad que permite un mejor acceso a los
servicios de salud. Sin embargo, dado que esta modalidad está
relacionada con el uso de la tecnología, se pueden surgir nuevas
barreras. El objetivo de esta investigación fue identificar, mediante
una revisión sistemática de la literatura, las barreras percibidas
por los pacientes con ACV con respecto al acceso a la telesalud
y conceptualizarlas dentro del modelo de la Teoría Unificada de
Aceptación y Uso de la Tecnología (UTAUT). La revisión sistemática
se realizó en las siguientes bases de datos electrónicas: PubMed,
MEDLINE, SciELO, LILACS y PEDro; a partir de la combinación
de los descriptores “barreras de acceso a la atención médica”,
“telerrehabilitación”, “telesalud”, “accidente cerebrovascular”
y “modalidades de fisioterapia”. Inicialmente, se encontraron
298 artículos, de los cuales se obtuvieron 295 mediante la búsqueda
en la base de datos y tres por la búsqueda activa; de estos, solo seis
artículos se incluyeron en la revisión. Los artículos revelaron la
percepción de más de 220 sujetos que sufrieron ACV y ocho tipos
de barreras; la mayoría de ellas relacionadas con las dimensiones
Expectativa de Esfuerzo y Condiciones Facilitadoras del modelo
UTAUT. Las barreras de la dimensión Expectativa de Esfuerzo,
relacionadas con el conocimiento en el uso de tecnologías, se
pueden superar mediante una capacitación previa antes de utilizar
la telesalud. Sin embargo, las barreras asociadas con la dimensión
de las Condiciones Facilitadoras respecto a los aspectos financieros,
de Internet y el contexto del hogar son difíciles de superar y,
por lo tanto, pueden interferir en la aceptación del uso de la
telesalud por parte del usuario
Descargas
Referencias
Krishnamurthi RV, Ikeda T, Feigin VL. Global, regional and
country-specific burden of ischaemic stroke, intracerebral
haemorrhage, and subarachnoid haemorrhage: a systematic
analysis of the Global Burden of Disease Study 2017.
Neuroepidemiology. 2020;54(2):171-9. doi: 10.1159/000506396.
Copstein L, Fernandes JG, Bastos GAN. Prevalence and risk factors
for stroke in a population of Southern Brazil. Arq Neuropsiquiatr.
;71(5):294-300. doi: 10.1590/0004-282X20130024.
Duncan PW, Zorowitz R, Bates B, Choi JY, Glasberg JJ,
et al. Management of adult stroke rehabilitation care:
a clinical practice guideline. Stroke. 2005;36(9):e100-43
doi: 10.1161/01.STR.0000180861.54180.FF.
Furlan L. Potential barriers and promising opportunities for stroke
rehabilitation in Brazil. Int J Stroke. 2014;9(Suppl A100):144.
doi: 10.1111/ijs.12338.
Sarfo FS, Adamu S, Awuah D, Sarfo-Kantanka O, Ovbiagele B.
Potential role of tele-rehabilitation to address barriers to
implementation of physical therapy among West African stroke
survivors: a cross-sectional survey. J Neurol Sci. 2017;381:203-8.
doi: 10.1016/j.jns.2017.08.3265.
Silva MA, Santos MLM, Bonilha LAS. Users’ perceptions of
outpatient physiotherapy in the public healthcare system in
Campo Grande (MS, Brazil): problem-solving capacity and
difficulties. Interface Comun Saude Educ. 2014;18(48):75-86.
Lieneck C, Herzog B, Krips R. Analysis of facilitators and
barriers to the delivery of routine care during the COVID-19
global pandemic: a systematic review. Healthcare (Basel).
;9(5):528. doi: 10.3390/healthcare9050528.
Caetano R, Silva AB, Guedes ACCM, Paiva CCN, Ribeiro GR,
et al. Challenges and opportunities for telehealth during the
COVID-19 pandemic: ideas on spaces and initiatives in the
Brazilian context. Cad Saude Publica. 2020;36(5):e00088920.
doi: 10.1590/0102-311X00088920.
Laver KE, Adey-Wakeling Z, Crotty M, Lannin NA, George S,
et al. Telerehabilitation services for stroke. Cochrane
Database Syst Rev. 2020;(1):CD010255. doi: 10.1002/
CD010255.pub3.
Pandian JD, Gall SL, Kate MP, Silva GS, Akinyemi RO, et
al. Prevention of stroke: a global perspective. Lancet.
;392(10154):1269-78. doi: 10.1016/S0140-6736(18)31269-8.
Khatun F, Palas JU, Ray P. Using the unified theory of acceptance
and use of technology model to analyze cloud-based
mHealth service for primary care. Digit Med. 2017;3(2):69-75.
doi: 10.4103/digm.digm_21_17.
Venkatesh V, Morris MG, Davis GB, Davis FD. User acceptance
of information technology: toward a unified view. MIS Q.
;27(3):425-78. doi: 10.2307/30036540.
Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, Hoffmann TC,
et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for
reporting systematic reviews. BMJ. 2021;372:n71. doi: 10.1016/j.
ijsu.2021.105906.
Øra HP, Kirmess M, Brady MC, Sørli H, Becker F. Technical features,
feasibility, and acceptability of augmented telerehabilitation in
post-stroke aphasia—experiences from a randomized controlled
trial. Front Neurol. 2020;11:671. doi: 10.3389/fneur.2020.00671.
Nemeth LS, Jenkins C, Jauch EC, Conway S, Pearlman A, et al.
A community-engaged assessment of barriers and facilitators
to rapid stroke treatment. Res Nurs Health. 2016;39(6):438-48.
doi: 10.1002/nur.21749.
Chen Y, Chen Y, Zheng K, Dodakian L, See J, et al. A qualitative
study on user acceptance of a home-based stroke
telerehabilitation system. Top Stroke Rehabil. 2020;27(2):81-92.
doi: 10.1080/10749357.2019.1683792.
Tyagi S, Lim DSY, Ho WHH, Koh YQ, Cai V, et al. Acceptance of
tele-rehabilitation by stroke patients: perceived barriers and
facilitators. Arch Phys Med Rehabil. 2018;99(12):2472-2477.e2.
doi: 10.1016/j.apmr.2018.04.033.
Chumbler NR, Quigley P, Li X, Morey M, Rose D, et al. Effects
of telerehabilitation on physical function and disability
for stroke patients: a randomized, controlled trial. Stroke.
;43(8):2168-74. doi: 10.1161/STROKEAHA.111.646943.
Wallace SE, Graham C, Saraceno A. Older adults’ use of
technology. Perspect Gerontol. 2013;18(2):50-9. doi: 10.1044/
gero18.2.50.
Chakraborty I, Hu PJH, Cui D. Examining the effects of cognitive
style in individuals’ technology use decision making. Decis
Support Syst. 2008;45(2):228-41. doi: 10.1016/j.dss.2007.02.003.
Martins EF, Sousa PHC, Barbosa PHFA, Menezes LT,
Costa AS. A Brazilian experience to describe functioning
and disability profiles provided by combined use of ICD and
ICF in chronic stroke patients at home-care. Disabil Rehabil.
;33(21-22):2064-74. doi: 10.3109/09638288.2011.560332.
Kauhanen M, Korpelainen J, Hiltunen P, Määttä R, Mononen H,
et al. Aphasia, depression, and non-verbal cognitive impairment
in ischaemic stroke. Cerebrovasc Dis. 2000;10(6):455-61.
doi: 10.1159/000016107.
Aprile I, Guardati G, Cipollini V, Papadopoulou D, Monteleone S,
et al. Influence of cognitive impairment on the recovery
of subjects with subacute stroke undergoing upper limb
robotic rehabilitation. Brain Sci. 2021;11(5):587. doi: 10.3390/
brainsci11050587.
Cumming TB, Marshall RS, Lazar RM. Stroke, cognitive deficits,
and rehabilitation: still an incomplete picture. Int J Stroke.
;8(1):38-45. doi: 10.1111/j.1747-4949.2012.00972.x.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2023 Luana Karoline Castro Silva, Cristian Douglas Dantas de Sousa, Renata Viana Brígido de Moura Jucá, Ramon Távora Viana, Lidiane Andréa Oliveira Lima
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0.