Desenvolver, demonstrar e avaliar um artefato metodológico para diagnosticar condições de adoção de Sistemas de Gestão de Dados de Saúde Pessoal (PHD), integrando o framework NASSS e Design Science Research, de modo a apoiar decisões de implementação, sustentabilidade e mitigação de riscos.
Aborda desafios de adoção de Sistemas de Gestão de Dados de Saúde Pessoal. Sua originalidade está na integração do framework NASSS às características dos PHDs e na proposição de um artefato diagnóstico para apoiar as deciões de implementação.
A pesquisa adota Design Science Research, com foco nas etapas de desenvolvimento, demonstração e avaliação do artefato. Foram realizados dois estudos de caso em startups de saúde digital, utilizando entrevistas, análise documental, observação participante e triangulação de evidências.
Evidenciadas barreiras recorrentes relacionadas à interoperabilidade, governança, segurança e sustentabilidade dos Sistemas de Dados de Saúde Pessoal. O artefato permitiu diagnosticar e priorizar condições de adoção, diferenciando contextos e apoiando decisões. Sua avaliação confirmou utilidade, aplicabilidade e aderência ao contexto organizacional.
A pesquisa contribui teoricamente ao adaptar e estender o framework NASSS ao contexto dos Sistemas de Dados de Saúde Pessoal. Metodologicamente, transforma essa estrutura conceitual em um artefato diagnóstico, integrando Condições de Adoção, análise de complexidade, priorização e avaliação empírica.
Oferecer suporte à gestão na identificação e priorização de riscos relacionados à adoção de Sistemas de Dados de Saúde Pessoal, contribuindo para decisões fundamentadas, alocação de recursos e sustentabilidade das soluções Socialmente, favorece tecnologias mais acessíveis, integradas e centradas no paciente.
Develop, demonstrate, and evaluate a methodological artifact for diagnosing the adoption conditions of Personal Health Data (PHD) Management Systems, integrating the NASSS framework and Design Science Research, in order to support implementation, sustainability, and risk mitigation decisions.
It addresses the challenges involved in the adoption of Personal Health Data (PHD) Management Systems. Its originality lies in integrating the NASSS framework with the specific characteristics of PHDs and proposing a diagnostic artifact to support implementation decisions.
The research adopts a Design Science Research approach, focusing on the development, demonstration, and evaluation stages of the artifact. Two case studies were conducted in digital health startups, using interviews, document analysis, participant observation, and evidence triangulation.
Recurring barriers related to interoperability, governance, security, and sustainability were identified. The artifact enabled the diagnosis and prioritization of adoption conditions across contexts, supporting decision-making. Its evaluation confirmed its usefulness, applicability, and alignment with organizational needs and implementation requirements.
The research contributes theoretically by adapting and extending the NASSS framework to the context of Personal Health Data Systems. Methodologically, it transforms this conceptual structure into a diagnostic artifact, integrating Adoption Conditions, complexity analysis, prioritization, and empirical evaluation.
Support management in identifying and prioritizing risks related to the adoption of Personal Health Data Systems, contributing to evidence-based decisions, resource allocation, and solution sustainability. Socially, it promotes more accessible, integrated, and patient-centered technologies.