josepazetti@gmail.com

hugo.melo@outlook.com

gabrielfreitasdesouza97@gmail.com

william.cruz6@fatec.sp.gov.br

mariclau79@gmail.com

milenaroque@hotmail.com

vtessutti@gmail.com

ftmancini@unifesp.br

liu.unifesp@gmail.com

*Doutorado Interdisciplinar em Ciências da Saúde

Graduado em Ciências da Computação pela Universidade Católica de Santos (Unisantos)

Mestrado em Gestão de Negócios (Unisantos)

Docente da Universidade Paulista (Unip)

e Universidade Metropolitana de Santos (Unimes)

**Graduado em Comunicação - Propaganda e Marketing (ESAMC)

Graduando em Análises e Desenvolvimento de Sistemas (FATECSP)

***Faculdade de Tecnologia do Estado de São Paulo (FATEC-SP)

Graduando em Análises e Desenvolvimento de Sistemas (FATECSP)

****Graduada em Direito (PUCSP)
Graduanda em Análises e Desenvolvimento de Sistemas (FATECSP)
Graduanda em Banco de Dados (Universidade Cruzeiro do Sul)
*****Graduada em Fisioterapia (UNIMAR)
Mestre em Designer-Ergonomia (UNESP)
Aluna Especial do Programa de Pós-Graduação

em Ciências do Movimento Humano e Reabilitação (Unifesp)
******Mestre em Ciências da Saúde pelo Programa

de Pós Graduação em Ciências da Reabilitação (USP)

Graduado em Esporte pela Universidade de São Paulo (USP)
Doutorando do Programa de Pós-Graduação Interdisciplinar em Ciências da saúde (Unifesp)
Docente do curso de Educação Física do Centro Universitário Ítalo Brasileira.
*******Doutor em Ciências (Unifesp)

Graduado em Ciências da Computação pelo Centro Universitário São Camilo

Docente da Universidade Aberta do Brasil (Unifesp).

********Doutora em Ciências
Graduada em Fisioterapia pela Universidade Cidade de São Paulo
Mestre em Reabilitação e Doutorado em Ciências da Saúde (Unifesp)

Pós Doutorado em Ciências da Reabilitação (USP)
Docente do Curso de Fisioterapia da Unifesp

(Brasil)

Recepção: 03/07/2020 - Aceitação: 03/11/2020

1ª Revisão: 11/09/2020 - 2ª Revisão: 27/09/2020

Documento acessível. Lei N° 26.653. WCAG 2.0

Citação sugerida: Pazetti, J.A.T., Melo, H.S. de, Souza, G.F. de, Cruz, W.S. da, Ribeiro, M.C.I., Rumaquella, M.R., Tessutti, V., Mancini F., & Yi, L.C. (2020). Desenvolvimento do aplicativo móvel KnowFoot para a avaliação da postura dos pés. Lecturas: Educación Física y Deportes, 25(271), 126-142. Recuperado de: https://doi.org/10.46642/efd.v25i271.2394

 

Resumo

    O KnowFoot é um aplicativo desenvolvido com o intuito de transformar a avaliação da postura do pé um processo rápido, dinâmico e permitindo em tempo real obter o resultado da classificação do pé. Durante a construção da ferramenta foi levado em consideração o seu baixo custo, a facilidade de acesso do público, a facilidade no uso, além da interface intuitiva. O KnowFoot baseou-se nos instrumentos de avaliação clínica Foot Posture Indexe Navicular Drop Test. O objetivo do estudo foi apresentar o processo de criação da ferramenta, as tecnologias aplicadas, a descrição do método usado para avaliar a postura do pé e o resultado dessas aplicações através da apresentação do aplicativo desenvolvido.

    Unitermos: Aplicativo móveis. Postura. Pé.

 

Abstract

    KnowFoot is an application developed with the aim of transforming the assessment of foot posture into a fast and dynamic process. During the construction of the tool, was taken into account the low cost, easy access, facility of use, in addition to the intuitive interface were considered. KnowFoot was based on the Foot Posture Index and Navicular Drop Test clinical assessment instruments. Therefore, the aim of the study was to present the process of the tool construction, the technologies applied in it, the description of the method used to access the foot posture and the result of the developed application.

    Keywords: Mobile application. Posture. Foot.

 

Resumen

    KnowFoot es una aplicación desarrollada con el objetivo de transformar la evaluación de la postura del pie en un proceso rápido, dinámico y que permita en tiempo real obtener el resultado de la clasificación del pie. Durante la construcción de la herramienta, se tuvo en cuenta su bajo costo, la facilidad de acceso público, facilidad de uso, además de la interfaz intuitiva. KnowFoot se basó en los instrumentos de evaluación clínica Foot Posture Indexe Navicular Drop Test. El objetivo del estudio fue presentar el proceso de creación de la herramienta, las tecnologías aplicadas, la descripción del método utilizado para evaluar la postura del pie y el resultado de estas aplicaciones a través de la presentación de la aplicación desarrollada.

    Palabras clave: Aplicación móvil. Postura. Pie.

 

Lecturas: Educación Física y Deportes, Vol. 25, Núm. 271, Dic. (2020)

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Introdução 

 

    Serviços e processos tradicionais na prestação de serviços e assistência à saúde estão experenciando uma mudança drástica para atender as novas necessidades das pessoas (Banos et al., 2015). Nesse contexto, os aplicativos de software específicos para dispositivos móveis (apps), vêm substituindo algumas funções que antes demandavam de grande especificidade para serem realizadas, com a utilidade de facilitar a realização de determinadas tarefas que necessitam de um maior nível de acerto, aumento de produtividade e potencial redução de custos (Putzer, & Park, 2010; Kumar et al., 2013). Emergindo os campos de eHealth, serviços de saúde e informação médica, fornecidos ou aprimorados pela internet e tecnologias relacionadas (Gunther, 2001) e o mHealth, serviços de eHealth disponibilizados por tecnologias móveis. (Kay, Santos, & Takane, 2011)

 

    O aumento de popularidade de tecnologias móveis está expandindo o paradigma de mHealth, onde as informações de saúde estão disponíveis a qualquer momento e local (Mackert, Mabry-Flynn, Champlin, Donovan, & Pounders, 2016). Entre os dispositivos portáteis, atualmente, o Smartphone ganha lugar de destaque (Mallinson, 2015). O Brasil, em 2020, já conta com 230 milhões de celulares inteligentes ativos (Meirelles, 2020). Dado isso, já existem diversos aplicativos com os mais variados fins dentro da área da saúde como: “Drink Less”, um aplicativo desenvolvido com o objetivo de que as pessoas reduzissem o consumo de álcool (Garnett, Crane, West, Browne, & Michie, 2019), outros como o “FITGEN”, que foi desenvolvido com o intuito de apoiar a prática esportiva e a dieta de atletas (Messias, 2005), até a utilização do App “Pedometer” ™ para análise da velocidade da marcha e da cadência em indivíduos com hipertensão e diabetes (Rodrigues, Agostini, Guimarães, & Damasio, 2019) e o “Ecofisio” que busca desenvolver competências profissionais em estudantes da área saúde na avaliação e diagnóstico de patologias relacionadas a esportes, usando imagens de ultrassom. (Lozano-Lozano et al., 2020)

 

    Mas existe igual demanda em relação a alguns fatores que podem ter uma facilidade na informação de saúde, mais especificamente na postura do pé, que se faz necessária para diversos públicos como professores de educação física, fisioterapeutas, médicos e até mesmo vendedores de calçados.

 

    Muitas vezes para a compra de um calçado é importante ter-se a informação da postura do citado segmento, pois as características morfológicas do pé, associadas à biomecânica alterada na realização de determinada tarefa funcional como a marcha e a corrida, podem ser fatores de risco para desencadear lesões (Cowan, Jones, & Robinson, 1993). Por conta disso, a classificação da postura do pé pode auxiliar no direcionamento de ações na prevenção de lesões, auxilio no melhor posicionamento do pé, para a realização de tarefas funcionais, por meio de indicação e ou customização de palmilhas, orientação ao profissional da saúde, quanto ao entendimento do alinhamento do membro inferior a partir da postura do pé (Lee, Yoon, & Cynn, 2017). Observando esta demanda e para auxiliar essa tarefa foi desenvolvido o KnowFoot, aplicativo direcionado a profissionais da área da saúde (profissional de educação física, fisioterapeuta, médico, podólogo) ou de outras áreas de formação, com o objetivo de classificar a postura do pé, informação esta, que pode ser utilizada para fins terapêuticos e comerciais, além de permitir posterior análise multidimensional baseado nos dados dos pacientes.

 

    Portanto, este artigo tem o objetivo de relatar o desenvolvimento sistemático do aplicativo KnowFoot, buscando demonstrara utilização das principais técnicas e ferramentas da atualidade para a adaptação de protocolos manuais de avaliação da postura do pé, para um sistema de dispositivo móvel.

 

Métodos 

 

    Trata-se de um estudo de produção tecnológica de aplicativo sobre classificação da postura dos pés. O desenvolvimento do App consistiu em: (I) Definição inicial dos requerimentos (II) planejamento e desenvolvimento dos requisitos em soluções funcionais dentro de um aplicativo confiável e de fácil utilização. O processo de produção tecnológica se baseou nos princípios do método de desenvolvimento Ágil (Fowler, & Highsmith, 2001) da engenharia de software. Corral, Sillitti, & Succi (2013) apresentam revisões da utilização metodologia Ágil, que tem se sobressaído atualmente no desenvolvimento de Apps para dispositivos móveis. O método possui uma abordagem de desenvolvimento incremental e iterativa, onde o processo completo é dividido em múltiplas etapas que agregam funcionalidades ao projeto principal. Cada etapa teve seu ciclo de desenvolvimento baseado em especificação, análise, construção, testes e implantação. As etapas eram definidas e revisadas em reuniões quinzenais realizadas entre os membros da equipe e o acompanhamento e integração das tarefas no dia-a-dia foram feitos nas ferramentas online colaborativas de gerenciamento de projetos Trello (Trello, 2020) e o repositório de projetos Bitbucket (Bitbucket, 2020). A Figura 1 mostra uma visão geral do processo de desenvolvimento de aplicativos. 

 

 

Fase 1. Definição inicial dos requerimentos 

 

    Na primeira fase do desenvolvimento foi levantado os requisitos iniciais para a construção do projeto.

 

Protocolos para avaliação de postura do pé 

 

    Dada a demanda necessária para a avaliação da postura do pé utilizou-se a postura do pé na condição estática, através de dois métodos: Foot Posture Index (FPI) e Navicular Drop Test (NDT).

 

    O Foot Posture Index (Índice de postura do pé) é um método de avaliação clínica, validada, onde características do pé são analisadas por meio de inspeção de acordo com seis critérios pré-definidos observados em três planos anatômicos: transversal, frontal e sagital, obtendo-se as configurações plantares hiperpronada, pronada, neutra, hipersupinada ou supinada (Redmond, Crosbie, & Ouvrier, 2006; Redmond, Crane, & Menz, 2008). É uma ferramenta amplamente utilizada e aceita na comunidade científica internacional. (Keenan, Redmond, Horton, Conaghan, & Tennant, 2007; Martinez, Oliveira, Vieira, & Yi, 2019)

 

    O Navicular Drop Test (NDT) (teste da queda do osso navicular) é um método clínico, validado, que quantifica o deslocamento vertical da tuberosidade do osso navicular durante a descarga de peso do corpo sobre o pé e pode ser utilizado para avaliar a quantidade de pronação da articulação subtalar. (Picciano, Rowlands, & Worrell, 1993)

 

Exploração de requisitos 

 

    Segundo Sommerville (2011) os requisitos de um sistema são as descrições do que o sistema deve fazer, os serviços oferecem (requisitos funcionais) e as restrições a seu funcionamento (requisitos não funcionais).

 

    Inicialmente foram definidas, de forma abstrata, descrições objetivas das principais funcionalidades que o usuário deveria ser capaz de desempenhar e modelar do diagrama nos padrões de Unified Modeling Language (UML) de caso de uso (Guedes, 2018), como apresentado na Figura 2, e as características de funcionamento do App apresentados na Tabela 1.

 

 

Requisitos não funcionais

Curva de aprendizado para uso do App pequena Avaliação do paciente de forma remota Usuário deve acessar seus dados em qual quer instalação do App Manter o máximo de funcionalidades possíveis sob restrição de conexão à Internet

Privacidade dos dados armazenados deve ser garantida aos seus produtores

Acessível ao maior número de smartphones

Baixo custo de desenvolvimento, manutenção e suporte

Acesso a câmera do dispositivo

Fonte: Elaboração própria

 

Fase 2. Planejamento e construção dos requerimentos em um App 

 

    A segunda fase do desenvolvimento exigiu definição da arquitetura e tecnologias do aplicativo, adaptação e tradução das metodologias de avaliação selecionadas e os outros requerimentos em etapas que pudessem formar um App de resultados confiáveis e atrativo para o uso.

 

Arquitetura e tecnologias 

 

    No desenvolvimento de softwares para dispositivos móveis existem diversos fatores que devem ser ponderados para a atingir o objetivo final (Castensøe-Seidenfaden et al., 2017; Ahmad et al., 2018). Atualmente existem diversos fabricantes de Smartphones no mercado (Statcounter, 2020), cada fabricante utiliza uma plataforma específica para gerenciar os recursos de seus aparelhos. Estas plataformas são um software base chamado Sistema Operacional (SO) (Tanenbaum, 2016). Dois principais SOs são responsáveis por 99% do mercado global de dispositivos móveis: Android (Google) 72,5%, e iOS (Apple) 26,8%, em maio de 2020 (Statcounter, 2020). Os Apps são instalados no SO e estendem a funcionalidade dos Smartphones. Porém os dois principais SOs não são compatíveis, isso significa que os códigos de programação desenvolvidos para o App são diferentes em cada plataforma, sendo necessário utilizar software development kit (SDK) (conjunto de softwares de desenvolvimento), contendo ambiente de desenvolvimento integrado (Integrated Development Environment - IDE), linguagens de programação, frameworks, application program interfaces (APIs) e lojas de distribuição de Apps, específicos de cada fornecedor de plataforma (Fling, 2009). Objetivando o funcionamento em ambas as plataformas sema necessidade de dobrar o trabalho no desenvolvimento de Apps, emergiu uma solução que se tornou bastante popular: os apps híbridos (El-Kassas, Abdullah, Yousef, & Wahba, 2017). A principal diferença é que Apps híbridos são desenvolvidos usando tecnologias web de código livre como Hypertext Markup Language (HTML), Cascading Style Sheets (CSS) e Javascript (Jacobs, Jaffe, & Le Hégaret, 2012), ao invés das linguagens proprietárias ou especializadas usadas pelo iOS e Android. Um App híbrido é, em essência, um website projetado para smartphones - Web App (Biørn-Hansen, Majchrzak, & Grønli, 2017), embutido em aplicação de navegador de Internet simplificada, chamado Webview (Imamura, Uekawa, Ishihara, Sato, & Yamauchi, 2018)

 

    A Webview é executada em formato de tela cheia sendo invisível para o usuário, e fornece, através de Interface de Programação de Aplicativos (API), acesso a elementos de hardware do smartphone como por exemplo a câmera e o acelerômetro. A principal vantagem é que o App se torna acessível em todas as plataformas independente de SO, chamado assim de desenvolvimento cross-platform. Como desvantagem, o uso do webview pode diminuir performance (Willocx, Vossaert, & Naessens, 2016) comparado ao um App desenvolvido com código nativo, não sendo indicado para aplicações que necessitem de alta performance, ou pode ocorrer a não acessibilidade de algum componente de hardware pela API, além do App ficar com dependência do mantenedor do framework utilizado para o desenvolvimento. Um framework popular para o desenvolvimento de Apps híbridos, no momento de escrita deste artigo, chama-se Ionic, é de código aberto, gratuito, possui extensa documentação e está em constante aprimoramento. (Ionic, 2020)

 

    No desenvolvimento de funcionalidades de retaguarda de software vale destacar a constante evolução das telecomunicações, tornando o serviço de conexão à Internet cada vez mais robusto e acessível (Statista, 2020). Os navegadores de Internet, programas responsáveis por acessar e apresentar informações da internet, também evoluem em performance e funcionalidades (Anand, & Saxena, 2013), sendo capazes de executar programas complexos com performance próxima a programas nativos (Biørn-Hansen et al., 2017). Atrelada a essas evoluções, empresas identificaram oportunidades. Disponibilizaram diversos produtos e serviços inovadores utilizando a internet como canal de distribuição. Um serviço que emergiu neste cenário foi a computação em nuvem-cloud computing (Varghese, & Buyya, 2018), tecnologia que permite o uso remoto de recursos de computação sob demanda. Atualmente, as empresas de computação em nuvem oferecem uma ampla variedade de serviços, ferramentas e funcionalidades. O Firebase (Google) (Firebase, 2020), disponibiliza uma plataforma de cloud com produtos otimizados para o suporte a Apps para dispositivos móveis, entre as soluções estão: banco de dados, armazenamento de arquivos e autenticação de usuários.

 

 

    Após análise dos requisitos a equipe de desenvolvimento definiu arquitetura para o software mais indicada as especificações, apresentado na figura 3. Foi definida a utilização da integração dos frameworks Ionic e Angular (Angular, 2020) desenvolvidos para sistema web e dispositivos móveis. Foram utilizadas as linguagens de programação HTML5, Sassy Cascading Style Sheets (SCSS) e Typescript. Para persistência de dados e autenticação de usuários foi definida a utilização e integração da plataforma de nuvem do Google Firebase.

 

Ambiente de desenvolvimento 

 

    A fim de mitigar as chances de incompatibilidades e consequentes erros durante a produção do App, foi criado uma unidade padrão de software para o ambiente de desenvolvimento em um container Docker (Merkel, 2014) contendo todos os softwares adicionais e códigos dependentes, que foram usadas no desenvolvimento do App. Com isso o ambiente de desenvolvimento manteve-se constante e portátil, independentemente da plataforma do computador pessoal que estava sendo usado.

 

Adaptação e tradução das metodologias de avaliação e requerimentos em etapas 

 

    Houve a necessidade de adaptação do método FPI para 5 critérios, sendo excluído o item de palpação da cabeça do tálus pela necessidade de realizar a palpação da região para a avaliação, tornando possível a avaliação de forma remota. Os outros 5 itens tiveram suas pontuações ajustadas de acordo com definição de comitê com especialistas em tornozelo e pé, formado por duas fisioterapeutas e um educador físico, todos com pelo menos 20 anos de experiência na área. Informações necessárias para realização de cadastro de usuário, assim como da ficha do paciente e conteúdo da ajuda também foram definidos pelo comitê de especialistas.

 

    A equipe de desenvolvedores modelou diagramas conceituais, para criar representações visuais da estrutura e funcionalidade das telas do aplicativo móvel, utilizando a ferramenta online de design colaborativo Figma (Figma, 2020). Os modelos, depois de aprovados pelo grupo, foram codificados nas linguagens de programação definidas para o App e o código documentado para consultas futuras. Reuniões frequentes entre os membros foram realizadas a fim de assegurar que os requisitos estavam sendo traduzidos em processos de fácil compreensão para os usuários e que estavam alinhados com as especificações iniciais.

 

Testes e iterações 

 

    As entregas das funcionalidades em etapas de intervalos regulares, permitiu o teste das funcionalidades ao longo das integrações a caminho do App ser completado. Os testes foram um processo extenso e iterativo que avaliou se todos os elementos funcionavam de maneira correta da perspectiva de um usuário. As funcionalidades passaram por algumas iterações entre a descrição inicial dos requisitos e a versão final do App. Ações que exigiam entrada do usuário foram testadas com dados fictícios e o aplicativo foi minuciosamente examinado para verificar erros de programação antes de chegar a última versão. Testes informais foram realizados por membros da equipe de pesquisa, seus amigos e familiares. Os testes incluíram assertividade e entendimento do texto, elementos de design, funcionalidades do aplicativo, o processo de cadastro e autenticação, segurança da informação, fidelidade do armazenamento de dados e funcionamento com restrições de conectividade a Internet.

 

Resultados 

 

    O desenvolvimento resultou em um aplicativo de smartphone multiplataforma para avaliar a postura dos pés, baseado em duas metodologias para definição do diagnóstico e possui as funcionalidades principais de (I) Avaliação do pé do paciente, (II) Cadastro e Gerenciamento de ficha do paciente com informações pessoais, anamnese e histórico de avaliações. Os dados são armazenados em cachê no dispositivo durante um período e persistidos em servidor na nuvem de forma privada, sendo necessário todo o usuário obter registro e autenticar-se para armazená-los e acessá-los a partir de qualquer dispositivo com o App instalado, além de ter acesso as sessões de Ajuda do App. Exemplos de capturas de tela do aplicativo são mostrados na Figura 4.

 

 

Principais funcionalidades 

 

    Cada funcionalidade foi dividida em uma ou mais etapas de design e codificação.

 

Avalição do pé do paciente 

 

    A estratégia utilizada para a avaliação foi permitir ao usuário escolher qual o método (FPI ou NDT) e pé será avaliado (direito, esquerdo ou ambos).

 

FPI 

 

    São apresentados, em sequência, 5 critérios para que o usuário avalie o pé do paciente. Para cada critério são apresentadas 5 imagens de possíveis características anatômicas do pé variando de uma condição neutra (valor 0) a mais duas posições, para ambos os lados. Em cada critério o usuário deve escolher, pelo toque na tela, a característica (dentre cinco opções) mais semelhante ao pé do paciente avaliado. Há ainda a opção de tirar uma foto do pé do paciente na posição de avaliação, em vistas posterior ou medial. Caso haja alguma dúvida sobre o que deve ser avaliado pode-se visualizar texto de "ajuda" sobre o que observar em cada característica. Após seu correto preenchimento é apresentado o resultado da avaliação e opção de avaliar o outro pé. 

 

    O resultado a ser apresentado ao avaliador é a resposta do pé em forma categórica (neutro, pronado, hiperpronado, supinado ou hipersupinado), conforme pontuação mostrada na Tabela 2.

 

Pontuação	Resultado
-04 a -10	Altamente Supinada
-01 a -03	Supinada
00 a +04	Normal
+05 a +08	Pronada
+09	Altamente Pronada

Fonte: Elaboração própria

 

Navicular Drop Test 

 

    As medidas do Navicular Drop Teste são obtidas a partir do osso navicular até o solo com uma régua, considerando a unidade de grandeza em milímetros, duas medidas são previamente feitas pelo usuário: uma na posição sentada e outra na posição em pé. Na sequência, estas informações são inseridas no aplicativo, nos seguintes campos: "medida da altura do osso navicular na posição sentada" e "medida da altura do osso navicular na posição em pé". Em seguida o resultado da postura do pé será apresentado, além de ser oferecido ao usuário a opção de avaliar o outro pé.

 

Cadastro e gerenciamento de ficha do paciente 

 

    Findada a avaliação é apresentada a da ficha do paciente para preenchimento, que deverá conter: nome, estatura, massa corporal, membro inferior dominante, lesões que apresenta, esportes que pratica, tempo e frequência da prática esportiva. O teste realizado e resultado obtido, ficam vinculados a ficha do paciente.

 

    O gerenciamento das fichas dos pacientes tem acesso pela tela inicial, onde o usuário obtém a lista de todos os pacientes cadastrados.Na ficha de cada paciente estão disponíveis os dados de cadastroeanamnesee todas as avaliações realizadas, além da possibilidade de iniciar uma nova avaliação para o paciente, que pode ser para um único pé ou os dois. Todos os dados têm a possibilidade de edição.

 

Registro e autenticação 

 

    Todos os usuários, ao iniciar o App, tem a opção de registrar uma nova conta de acesso, que demanda o preenchimento de formulário contendo os campos de: nome, ano de nascimento, profissão, escolaridade, e-mail, senha e confirmação de senha, além de permitir a autenticação por meio de e-mail e senha de uma conta já registrada.

 

Ajuda, tutorial e dicionário de termos 

 

    A "ajuda" foi dividida em duas sessões, além de incorporada nos testes do FPI e NDT. Em "tutoriais" existe uma breve descrição de cada método de avaliação e uma série de perguntas e respostas com instruções de como realizá-los. Na sessão dicionário de termos se encontram definições e explicações de termos técnicos da área de saúde utilizados no aplicativo. Durante um teste é possível acessar a ajuda sobre o critério de avaliação que está sendo analisado. Estas opções podem ser acessadas durante toda navegação no App, possibilitando um maior interação e suporte em possíveis dúvidas durante sua execução.

 

Discussão 

 

    O presente estudo teve o objetivo de demonstrar o desenvolvimento de uma ferramenta digital que, por meio de um sistema de semelhança com uma imagem base para comparação, fornecida pelo aplicativo ou pelo cálculo da diferença de medições, avaliou-se a postura do pé, através de duas reconhecidas ferramentas (FPI e NDT). Um ponto a ser enaltecido é a existência de destaques na informação a ser observada durante a avaliação nos 5 itens no FPI.

 

    A existência de uma ferramenta tão reconhecida na literatura cientifica, como é o caso do FPI e do NDT, validam o método avaliativo do KnowFoot, fazendo com que o aplicativo seja uma forma segura, no que se diz respeito a questão de validação teórica da ferramenta, assim como de um possível diagnóstico da postura do pé.

 

    Existem diversos aplicativos que auxiliam a manutenção de um estilo de vida mais saudável, como o caso do Drink Less, um aplicativo desenvolvido com o objetivo de redução no consumo de álcool (Garnett et al., 2019), assim como o “FITGEN”, desenvolvido com o intuito de apoiar a prática esportiva e a dieta de atletas (Messias, 2005), fazendo com que o público tenha um maior controle sobre sua saúde e bem estar. Além de aplicativos que auxiliam estudantes e profissionais a avaliar e diagnosticar, como o e o App “Ecofisio” (Lozano-Lozano et al., 2020). Da mesma forma, o KnowFoot apresenta a possibilidade de entregar ao avaliador e avaliado a informação de postura do pé, informação está, necessária para orientação de tratamento e prescrição de exercícios físicos, e até mesmo, na compra de um calçado, principalmente os esportivos.

 

    Segundo Rocha, Santana, Silva, Carvalho, & de Queiroz Carvalho (2017), a utilização de Apps na área da saúde é uma ótima condição dada a fatores inerentes à tecnologia como acessibilidades, mobilidades, capacidades de transmissão de informações, geralmente em tempo real, permitindo elementos de multimídia e, até mesmo de geolocalização. Destaca-se ainda a estes fatores a possibilidade de criação de bancos de dados para melhor caracterização da população ou da doença ou lesão estudada. Essa nova forma, mais tecnológica, de obter uma vida saudável e a facilidade em termos diagnósticos abre um universo de possibilidades, não apenas como um forma de obter informações, mas podendo ser aplicado também como forma de enxergar os padrões da manifestação de doenças, traumas ou outras informações onde haja necessidade de análise para definição de políticas de combate às mazelas ou de orientação à população.

 

    Um exemplo atualizado de ferramentas em smartphones é o App Monitora com o objetivo de qualificar e monitorar os casos confirmados, suspeitos ou em isolamento domiciliar por conta do Covid-19. Permite a interação de paciente para identificação remota dos casos (telemedicina), permite georreferenciar, mapear e classificar cada caso, facilitando o planejamento de ações públicas alinhados à realidade epidemiológica da pandemia que o país passa na atualidade. (Monitora, 2020)

 

    Uma recente meta-análise de Linardon, Cuijpers, Carlbring, Messer, & Fuller-Tyszkiewicz (2019) demonstram que ansiedade, stress e a depressão podem ser trabalhados por meio de aplicativos ligados à área da saúde mental. Os autores demonstraram que o uso de App apresentado pelos estudos levantados, em linhas gerais, podem ser bastante efetivos no tratamento dos males citados, sendo algumas vezes mais efetivos que o modo tradicional (cara a cara), meios farmacológicos e computadorizados.

 

    Mais especificamente sobre app direcionados à postura, foram identificados por Moreira et al. (2020) cerca de 25 app direcionados à esta área que tiveram seus resultados publicados em revistas científicas entre os anos de 2010 e 2020. Todos eles relacionados à verificação de desvios posturais da coluna onde alguns ainda analisavam quadril e joelho, mas nenhum deles avaliava o pé, onde 18 deles eram estudos de avaliação e validação do mesmo. Par as medições foram utilizados como sensores os acelerômetros em 18 destes trabalhos, e o Giroscópio em 3 deles. Em tempos de se evitar contato com pacientes, somente 5 permitiam a medição sem o contato com o paciente, os demais tinham contato direto ou indireto. Somente 6 utilizaram a imagem como referência de avaliação como o app aqui apresentado. Nesta revisão Sistemática, os estudos foram avaliados e 23 deles obtiveram nota de avaliação de sua qualidade acima de 8.

 

    Ainda pode ter um efeito educacional proporcionando uma condição de autoconhecimento e capacidade de controle sobre posturas indesejadas. Posturas estas que podem ter consequências maiores nas articulações superiores ao pé, como joelho, quadril e coluna, quando a postura do pé não é a mais adequada. Mas para que este efeito educacional seja efetivo é importante a validade destas aplicações móveis. Moreira e colaboradores (2020) destacam a validade destas ferramentas para demonstrar mudanças angulares nos segmentos corporais, com desempenho similar aos métodos manuais. Dada esta necessidade o KnowFoot está com a sua validação já em curso.

 

    Da mesma forma que hoje tem-se conhecimento de lesões propicias de cada praticante de uma atividade pode-se, por meio dessa ferramenta, a definição de um padrão postural do pé comum a grupos específicos.

 

    Pode-se observar esse tipo de análise de padrão em casos como os apresentados por Oliveira (2009), onde é analisado a padronização das lesões em jovens ainda em fase crescimento, o que nos faz repensar a forma de como o corpo deve ser tratado durante certos períodos ou fases da vida.

 

    Abre-se também a possibilidade futura, como no estudo de Hirasawa et al. (2018), de análise do banco de imagens juntamente com as respectivas classificações de postura do pé, para desenvolvimento de uma aplicação onde o reconhecimento de imagem por inteligência artificial desempenharia a avaliação e diagnóstico da postura. Dentro disso, abre-se também a potencialidade de análise da base de dados gerada com a finalidade de associar a classificação do pé com ao perfil dos pacientes.

 

    Por fim, a facilidade em obter diagnósticos pode servir como base para novos estudos que busquem traçar um comportamento comum, podendo ser identificados por essa ferramenta tão promissora como o smartphone e seus aplicativos.

 

    A última versão do KnowFoot será direcionada para futuros estudos com o intuito de avaliar a confiabilidade intra e inter avaliadores, verificando se diferentes avaliadores avaliam de forma semelhante um mesmo pé e após um mesmo período de tempo, além disso, verificar a responsividade da ferramenta e sua sensibilidade para identificar mudança na postura dos pés após intervenções realizadas.

 

Conclusões 

 

    De acordo com a proposta que foi apresentada com a descrição do desenvolvimento de um aplicativo para smartphone, independente do SO, que pudesse facilitar e democratizar duas ferramentas de detecção de postura do pé, pode-se demonstrar a efetividade na construção deste aplicativo para a área da saúde. Este pode oferecer informações suficientemente importantes para algumas intervenções relacionadas à educação física e fisioterapia, e até mesmo, do ponto de vista comercial, com sua utilização por vendedores de calçados. O aplicativo apresenta as funcionalidades necessárias para uma avaliação fácil e segura, transformando um protocolo manual em uma sistematização para dispositivos móveis, de ferramenta para classificação da postura dos pés.

 

Referências 

 

Ahmad, A., Li, K., Feng, C., Asim, S. M., Yousif, A., & Ge, S. (2018). An empirical study of investigating mobile applications development challenges. IEEE Access, 6, 17711-17728. Recuperado de: https://doi.org/10.1155/2019/5743892

 

Anand, V., & Saxena, D. (2013, December). Comparative study of modern web browsers based on their performance and evolution. In 2013 IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research (pp. 1-5). IEEE. Recuperado de: https://doi.org/10.1109/ICCIC.2013.6724273

 

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