Eine webbasierte Plattform für risikoarme pränatale Gesundheitsakten, die digitales Versorgungsmanagement und Validierung der Benutzerfreundlichkeit mit Gesundheitsfachkräften integriert

Zusammenfassung

Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung und Validierung der Benutzerfreundlichkeit einer webbasierten Anwendung, die dazu entwickelt wurde, Unterlagen aus risikoarmen pränatalen Konsultationen zu digitalisieren. Das Tool wurde entwickelt, um die Dokumentation klinischer Informationen zu optimieren, geburtshilfliche Berechnungen zu automatisieren und die Kontinuität der mütterlichen Versorgung zu verbessern, wobei die Einschränkungen manueller Dokumentation behoben werden.

Zusammenfassung

Die Qualität und Vollständigkeit der pränatalen Unterlagen sind entscheidend für eine effektive mütterliche und fetale Versorgung. Die herkömmliche Verwendung gedruckter Handbücher zur Dokumentation pränataler Konsultationen bringt jedoch erhebliche Einschränkungen mit sich, darunter unvollständige Einträge, Unleserlichkeit und das Risiko körperlicher Schäden oder Verluste. Diese Einschränkungen können die Kontinuität der Versorgung und die Zuverlässigkeit klinischer Informationen beeinträchtigen. Um diese Probleme zu mindern, stellt diese Arbeit die Entwicklung und vorläufige Usability-Bewertung einer webbasierten Anwendung vor, die darauf ausgelegt ist, pränatale Konsultationsdaten zu digitalisieren und zu optimieren. Ziel des Protokolls ist es, ein strukturiertes und effizientes digitales System zur Erfassung, Beratung und Verwaltung pränataler Daten bereitzustellen, das automatisierte geburtshilfliche Berechnungen und Visualisierungswerkzeuge integriert, um klinische Entscheidungen zu unterstützen. Systemanforderungen wurden durch eine literaturbasierte Analyse bewährter Praktiken in der Dokumentation der pränatalen Versorgung und Gesundheitsinformationssystemen identifiziert. Die vorgeschlagene Lösung wurde als responsive Webanwendung implementiert, die den Usability- und Barrierefreiheitsstandards entspricht, um die Integration in routinemäßige klinische Arbeitsabläufe zu erleichtern. Die Usability-Bewertung umfasste medizinisches Fachpersonal mit vorheriger Erfahrung im Umgang mit dem gedruckten Handbuch. Quantitative Daten wurden mit der System Usability Scale (SUS) erhoben, während qualitative Erkenntnisse durch halbstrukturierte Interviews gewonnen wurden. Der Antrag erreichte einen durchschnittlichen SUS-Wert von 77,50, was auf gute Benutzerfreundlichkeit und Akzeptanz hinweist. Die Teilnehmer hoben die Relevanz des Systems für die klinische Praxis, sein Potenzial zur Fehlerminderung und seine Fähigkeit hervor, die Kontinuität und Qualität der pränatalen Versorgung zu verbessern. Die Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Protokoll vielversprechend ist, um digitale Dokumentation an die operativen Bedürfnisse von pränatalen Gesundheitsfachkräften abzustimmen. Das System erreichte eine durchschnittliche Systemnutzbarkeitsskala von 77,5, was die Branchenschwelle von 68 überschritt und eine gute Akzeptanz der Benutzerfreundlichkeit unter den bewerteten Fachkräften zeigt. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die vorgeschlagene Plattform ein praktikabler und für den Nutzer akzeptabler Ansatz zur Digitalisierung pränataler Gesundheitsakten ist.

Einleitung

In Brasilien ist die pränatale Versorgung eine zentrale öffentliche Gesundheitspolitik zur Förderung des Wohlbefinden von Müttern und Kindern¹. Eine angemessene pränatale Nachsorge umfasst mehrere Aspekte der Versorgung, einschließlich klinischer Maßnahmen wie Untersuchungen und Impfungen sowie Unterstützung für die sozialen und emotionalen Bedürfnisse der Patientin². In diesem Zusammenhang dient das Gesundheitsregister der schwangeren Frau als offizielles Dokument, das zur Erfassung und Überwachung klinischer Daten während der^{Schwangerschaft 3} verwendet wird.

Trotz ihrer Bedeutung weist die gedruckte Version der Gesundheitsakte erhebliche Einschränkungen auf, darunter fehleranfällige handschriftliche Einträge, Unvollständigkeit, Unlesbarkeit und Probleme im Zusammenhang mit Dokumentenverlust oder -schäden⁴. Diese Mängel belasten das Gesundheitspersonal mit administrativen Aufgaben und behindern die Kontinuität der Versorgung. Die schlechte Qualität der pränatalen Daten wirkt sich negativ auf die Patientensicherheit und fundierte Entscheidungsfindung aus und verringert letztlich die Wirksamkeit der primären Gesundheitsmaßnahmen. Frühere Studien haben einen direkten Zusammenhang zwischen der Qualität der pränatalen Versorgung und den neonatalen Ergebnissen gezeigt, was zeigt, dass unzureichende Nachbeobachtung mit Frühgeburten und niedrigem Geburtsgewicht^korreliert.

Weltweit betont die Weltgesundheitsorganisation (WHO), dass die digitale Transformation der Müttergesundheit eine strategische Priorität zur Erreichung der Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) ist, insbesondere das SDG 3, das darauf abzielt, gesunde Leben zu gewährleisten und das Wohlbefinden aller ^6,7 zu fördern. Die Digital Health Strategy 2020–2025 der WHO setzt sich für die Einführung interoperabler digitaler Systeme ein, um die Koordination der Versorgung, die Datenqualität und die Kontinuität über Gesundheitsdienste hinweg zu verbessern. In mehreren Ländern wurden elektronische Mütterkrankenakten erfolgreich implementiert, um datenbasierte Entscheidungsfindung, Früherkennung von Komplikationen und Integration zwischen Primär- und Fachversorgung zu verbessern ^8,9.

Die Implementierung solcher Technologien trägt dazu bei, die Mütter- und Neugeborenensterblichkeit zu senken, die trotz globaler Bemühungen in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen weiterhin hoch ist. Digitale Werkzeuge ermöglichen den Echtzeit-Datenaustausch, automatisierte Benachrichtigungen für Hochrisikoschwangerschaften und standardisierte Berichterstattung, die entscheidend sind, um die Qualität und Sicherheit der pränatalen Versorgung zu verbessern. Darüber hinaus werden nutzerzentriertes Design und die Validierung der Benutzerfreundlichkeit als entscheidende Komponenten anerkannt, um die Einführung und langfristige Nachhaltigkeit von Gesundheitsinformationssystemen^{sicherzustellen 10,11}.

Angesichts dieser globalen und nationalen Herausforderungen ist die Entwicklung technologischer Systeme zur Optimierung des klinischen Informationsmanagements zunehmend relevant geworden. Solche Werkzeuge zielen darauf ab, medizinisches Fachpersonal von manuellen Aktenführungsaufgaben zu entlasten, sodass sie sich auf die direkte Patientenversorgung konzentrieren^können. Diese Studie präsentiert die Entwicklung und vorläufige Usability-Bewertung eines webbasierten Softwareprototyps zur Digitalisierung der Gesundheitsakten schwangerer Frauen, der speziell für Risikoschwangerschaften entwickelt wurde. Das System wurde mit Schwerpunkt auf der Organisation und Barrierefreiheit klinischer Daten entwickelt, basierend auf einer klaren Architektur¹³ und einem benutzerzentrierten Designansatz¹⁴. Ziel ist es, die mit medizinischem Fachpersonal durchgeführten Ergebnisse der Usability-Tests zu präsentieren, um die Patientenaufnahme, Konsultationsabläufe und individuelle Nachsorgeprozesse zu validieren.

Nach bestem Wissen der Autorin ist dies eine der ersten Studien, die eine domänenorientierte, klinisch fundierte Softwarearchitektur auf Basis von Domain-Driven Design und Hexagonal Architecture mit einem strukturierten Usability-Evaluationsprotokoll kombiniert, das speziell auf die Digitalisierung der Gesundheitsakte der brasilianischen Schwangeren in risikoarmen pränatalen Einrichtungen angewendet wird. Zu den Hauptbeiträgen dieser Arbeit gehört die Entwicklung eines webbasierten pränatalen Versorgungssystems, das darauf ausgelegt ist, die Gesundheitsakte der schwangeren Frau für Risikoschwangerschaften zu digitalisieren und so das Management, die Zugänglichkeit und Zuverlässigkeit klinischer Daten in primären Gesundheitsumgebungen zu verbessern. Darüber hinaus präsentiert die Studie eine vorläufige Usability-Bewertung, die mit medizinischem Fachpersonal durchgeführt wurde, wobei die Ergebnisse darauf hindeuten, dass das System die Effizienz des Arbeitsablaufs verbessern, Dokumentationsfehler reduzieren und eine patientenzentriertere sowie datengetriebene Mutterversorgung unterstützen kann.

Protokoll

Diese Studie beinhaltete eine Usability-Bewertung, bei der medizinisches Fachpersonal professionelle Meinungen zu einem Softwareprototyp abgab. Es wurden keine persönlichen, klinischen oder identifizierbaren Daten von den Teilnehmern erhoben, und alle während der Sitzungen verwendeten Patientenakten waren fiktiv. Da die Studie kein Risiko für die Teilnehmer darstellte und keine sensiblen Daten sammelte, galt sie als von der formellen Überprüfung des Ethikkomitees ausgenommen. Alle Teilnehmer wurden über die Ziele der Studie informiert und gaben mündliche Zustimmung vor der Teilnahme.

Die in dieser Arbeit vorgeschlagene methodische Webschnittstelle wurde so strukturiert, dass ein reproduzierbarer Prozess für Design, Entwicklung und Bewertung der vorgeschlagenen toolbasierten pränatalen Versorgungsanwendung gewährleistet ist. Der Prozess war in aufeinanderfolgende Phasen organisiert, darunter Anforderungsanalyse¹⁵, Prototyping, Systemarchitektur-Definition, Implementierung und Usability-Evaluation. Diese vorgeschlagene Struktur ermöglichte die Entwicklung eines robusten, benutzerorientierten und kontextbewussten digitalen Tools zur Unterstützung der Optimierung der pränatalen Versorgungsdokumentation und klinischen Entscheidungsfindung, siehe Abbildung 1.

Abbildung 1: Entwicklungsprozessmodell, das die fünf aufeinanderfolgenden Phasen in dieser Studie veranschaulicht. (1) Anforderungsanalyse, bestehend aus Literaturübersicht und Co-Design-Sitzungen mit einem Fachexperten; (2) Prototyping, bei dem Drahtgitter-Validierung mit niedriger Genauigkeit durchgeführt wird; (3) Architekturdefinition, basierend auf domänenorientiertem Design und hexagonalen Architekturprinzipien; (4) Implementierung, Abdeckung von Frontend-, Backend- und Datenbankentwicklung; und (5) Usability Testing, durchgeführt mit fünf Gesundheitsfachkräften unter Verwendung der System Usability Scale und des Think-aloud-Protokolls. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Systemanforderungen
Die Phase der Systemanforderungen zielte darauf ab, die funktionalen und operativen Anforderungen zu identifizieren, die für die Entwicklung der vorgeschlagenen Anwendung für pränatale Versorgung unerlässlich sind. Der Prozess der Anforderungserhebung kombinierte eine strukturierte Literaturübersicht mit Co-Design-Sitzungen, die mit einer geburtshilfefachärztlichen Spezialistin für primäre pränatale Versorgung durchgeführt wurden. Die Überprüfung wurde in SciELO, PubMed/MEDLINE und Scopus durchgeführt, wobei Suchstränge kombiniert wurden: ("pränatale Versorgung" ODER "pränatale Versorgung") UND ("digitale Gesundheit" ODER "elektronische Patientenakte" ODER "Gesundheitsinformationssystem") UND ("Benutzerfreundlichkeit" ODER "benutzerzentriertes Design"). Studien, die auf Englisch und Portugiesisch veröffentlicht wurden und digitale Werkzeuge zur pränatalen Dokumentation oder zur Usability-Bewertung von Gesundheitsinformationssystemen untersuchten, wurden berücksichtigt. Die Literaturübersicht informierte die Identifizierung von Einschränkungen in der papierbasierten Gesundheitsakte und legte die zu digitalisierenden klinischen Parameter fest. Die Co-Design-Sitzungen umfassten strukturierte Interviews und kollaboratives Low-Fidelity-Prototyping, bei denen der Domänenexperte die logische Abfolge der Dateneingabe und die klinische Relevanz jeder Systemfunktion vor der Implementierung validierte. Ein zentrales Ergebnis dieses Prozesses war die Etablierung einer allgegenwärtigen Sprache, eines gemeinsamen Vokabulars zwischen dem Entwicklungsteam und dem klinischen Experten, wodurch domänenspezifische Begriffe wie "Patientenaufnahme", "Gestationsalter", "Gebärmutterhöhe" und "fetale Herzfrequenz" sowohl in der Benutzeroberfläche als auch im Systemmodell konsequent widergespiegelt wurden. Dieser Ansatz verringerte die Lücke zwischen klinischen Anforderungen und der implementierten Lösung und validierte die beiden Kernmodule.

Für dieses System wird eine Risikoschwangerschaft gemäß den Richtlinien des brasilianischen Gesundheitsministeriums definiert (auf Portugiesisch: Cadernos de Atenção Básica). Nr. 32, 2012) als Schwangerschaft ohne vorbestehende mütterliche Erkrankungen (z. B. Bluthochdruck, Diabetes mellitus, Autoimmunerkrankungen), ohne geburtshilfliche Komplikationen während der pränatalen Nachsorge und ohne bei Konsultationen festgestellte fetale Anomalien. Patienten, die als Hochrisikopatienten eingestuft werden, fallen außerhalb des Geltungsbereichs dieses Systems und sollten an eine spezialisierte mütterlich-fetale Versorgung überwiesen werden.

Auf Grundlage der Ergebnisse wurden zwei Hauptmodule festgelegt: (i) das Konsultationsmodul und (ii) das Folgemodul. Jedes Modul wurde so gestaltet, dass es praxisnahe klinische Routinen widerspiegelt und eine intuitive Navigation sowie eine effiziente Dateneingabe während der Patientenversorgung fördert. Das Konsultationsmodul umfasst mehrere zentrale Anwendungsfälle, die mit dem typischen pränatalen Konsultationsprozess übereinstimmen. Die Patientenaufnahmefunktion ermöglicht die Registrierung neuer Patienten durch Eingabe ihres vollständigen Namens, der nationalen Gesundheitskartennummer (CNS) und des letzten Menstruationsdatums (LMP). Feldspezifikationen, Formatanforderungen und Validierungsregeln, die sowohl auf Client- als auch auf Serverebene angewendet werden, sind in Tabelle 1 detailliert dargestellt. Um die Datenintegrität zu gewährleisten, verhindert das System automatisch doppelte Einträge basierend auf der CNS-Kennung. Die Start Consultation-Funktion ermöglicht es Gesundheitsfachkräften, eine neue Beratung für einen bereits registrierten Patienten einzuleiten und den Nutzer auf die Konsultationsoberfläche weiterzuleiten.

Spielfeld	Format	Validierungsregel	Beispiel
Patientenname	Freitext	Mindestens 3 Zeichen; Nur alphabetische Zeichen und Leerzeichen.	"Maria da Silva"
CNS (National) Gesundheitskarte)	15 numerische Ziffern	Validiert mit einem Luhn-basierten Algorithmus; Muss für jeden Patienten einzigartig sein.	“70000000 0000001”
LMP-Datum	DD/MM/YYYY	Es darf kein zukünftiges Datum sein und muss innerhalb von 42 Wochen liegen Vor dem aktuellen Datum.	“01/01/2026”

Tabelle 1: Spezifikationen des Patientenaufnahmefeldes, Formatanforderungen und Validierungsregeln. Die Felder sind nach demografischen, identifikations- und klinischen Registrierungsanforderungen organisiert, um eine standardisierte Patientenaufnahme und Datenkonsistenz während der pränatalen Aufnahme sicherzustellen.

Der Beratungsablauf folgt einem sequentiellen und strukturierten Prozess, der darauf ausgelegt ist, ein effizientes Vorsorgemanagement zu unterstützen. Zunächst greift der Gesundheitsfachmann auf die Hauptpatientenliste ab und sucht den Zielpatienten anhand des Namens oder der CNS-Nummer mithilfe der Suchfunktion. Nach der Auswahl des Patienten leitet der Fachmann die Beratung ein, indem er auf "Konsultation beginnen" klickt. In dieser Phase erstellt das System einen neuen Konsultationsdatensatz, der mit dem ausgewählten Patienten verknüpft ist, und leitet den Benutzer auf die Konsultationsoberfläche weiter, die in vier Abschnitte gegliedert ist: körperliche Untersuchung, Labortests, Ultraschall und Zusammenfassung.

Während der körperlichen Untersuchung dokumentiert der Fachmann allgemeine klinische Parameter wie Gewicht, Körpergröße, Blutdruck und gemeldete Beschwerden sowie geburtshilfliche Parameter, darunter Gebärmuttergröße und fetale Herzfrequenz. Das System berechnet und zeigt automatisch den Body-Mass-Index und das Gestationsalter an, um die klinische Entscheidungsfindung zu unterstützen. Im Bereich Labortests können trimesterbasierte Untersuchungsergebnisse über die entsprechenden Eingabekontrollen erfasst werden, während abgeschlossene und ausstehende Untersuchungen visuell unterschieden werden, um die Überwachung pränataler Protokolle zu erleichtern.

Wenn verfügbar, können auch Ultraschallinformationen in die Beratung einbezogen werden. Der Fachmann kann auf den sonografischen Registrierungsbereich zugreifen und das entsprechende Formular mit den Berichtsdaten ausfüllen. Nachdem alle relevanten Informationen eingegeben wurden, wird die Konsultation über die Einreichungsfunktion abgeschlossen. Das System validiert dann die erforderlichen Felder und leitet, falls der Prozess erfolgreich abgeschlossen wird, den Benutzer zum Nachfolgebildschirm des Patienten weiter.

Der Nachsorgebildschirm bietet einen zusammenfassenden Überblick über die klinische Vorgeschichte des Patienten, einschließlich Trenddiagramme für den Body-Mass-Index und die Gebärmuttergröße sowie eine chronologische Liste früherer Konsultationen. Diese Struktur ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung der mütterlichen Gesundheit während der gesamten Schwangerschaftsversorgung.

Im Konsultationsablauf wurden spezifische Funktionen implementiert, um die Erfassung klinischer und diagnostischer Daten zu unterstützen. Der Bereich der körperlichen Untersuchung ermöglicht die Dokumentation allgemeiner und geburtshilflicher Parameter gemäß standardisierten klinischen Messprotokollen. Das Gewicht wird in Kilogramm (akzeptabler Bereich: 30–200 kg) und Höhe in Metern (akzeptabler Bereich: 1,00–2,50 m) erfasst, wobei der BMI automatisch als Gewicht (kg) / Höhe² (m²) berechnet wird. Der Blutdruck wird in mmHg als systolische/diastolische Werte (z. B. 120/80 mmHg) gemessen, basierend auf der standardmäßigen sphygmomanometrischen Messung mit sitzendem Patienten. Die Gebärmutterhöhe (Fundushöhe) wird in Zentimetern von der Symphyse der Schamhaut bis zum Gebärmutterfundus mit einem nichtelastischen Maßband gemessen, während der Patient sich im dorsalen Dekubitus befindet (akzeptabler Bereich: 16–40 cm, abhängig vom Gestationsalter). Die fetale Herzfrequenz wird in Schlägen pro Minute gemessen (Normalbereich: 110–160 Schläge pro Minute). Weitere Bereiche umfassen die fetale Präsentation (Beckenstoß/Stoßendlage/Transversal) und die Notation von Ödemen oder Exanthemen, sofern vorhanden.

Die Schnittstelle für Labortests ermöglicht die Registrierung trimesterbasierter Testergebnisse, wobei visuelle Indikatoren abgeschlossene und ausstehende Untersuchungen anzeigen, um Redundanzen zu vermeiden. Das System unterstützt die Dokumentation der vom brasilianischen Gesundheitsministerium empfohlenen standardisierten pränatalen Laboruntersuchungen, organisiert nach Gestationstrimester, wie in Tabelle 2 dargestellt. Das Ultraschallmodul ist optional und wird aktiviert, wenn sonografische Untersuchungsdaten zur Dokumentation verfügbar sind. Zu den Feldern gehören Untersuchungsdatum (DD/MM/JJJJ), das Gestationsalter bei der Untersuchung basierend auf LMP (Wochen), das Gestationsalter bestimmt durch Ultraschallbiometrie (Wochen), geschätztes Fetalgewicht (Gramm), Plazenta (anterior/posterior/fundal/lateral) und die Beurteilung des Fruchtwassers. Die Diskrepanz zwischen LMP-basierten und ultraschallbasierten Gestationsalterschätzungen wird im Protokoll erhalten, um die klinische Entscheidungsfindung bezüglich der Überprüfung des geschätzten Geburtstermins zu unterstützen. Alle Fachgebiete außer dem Prüfungstermin sind optional.

Prüfung	1. Platz Trimester	2. Platz Trimester	3. Platz Trimester
ABO/Rh	Erforderlich	–	–
Nüchternblutzucker	Erforderlich	–	–
Oraler Glukosetoleranztest	Erforderlich	–	–
Syphilis — Schnelltest	Erforderlich	–	–
VDRL	Erforderlich	–	–
Indirekter Coombs-Test	Erforderlich	–	–
HIV / Anti-HIV	Erforderlich	Wiederholen Sie sich	–
Hepatitis B (HBsAg)	Erforderlich	Wiederholen Sie sich	–
Toxoplasmose	Erforderlich	Wiederholen Sie sich	Wiederholen Sie sich
Hämoglobin / Hämatokrit	Erforderlich	Wiederholen Sie sich	Wiederholen Sie sich
Urinanalyse (EAS)	Erforderlich	Wiederholen Sie sich	Wiederholen Sie sich
Urinkultur	Erforderlich	Wiederholen Sie sich	Wiederholen Sie sich

Tabelle 2: Standard-pränatale Laboruntersuchungen, unterstützt vom System, organisiert nach Schwangerschaftstrimester. Die Untersuchungen werden nach empfohlenen pränatalen Nachsorgezeiten gruppiert, um die Einhaltung des Protokolls zu unterstützen und die longitudinale Überwachung der mütterlichen Gesundheit zu erleichtern.

Abschließend konsolidiert und speichert die Endkonsultationsfunktion alle aufgezeichneten Daten, wodurch der Fachmann automatisch zum Patienten-Nachbeobachtungsbildschirm weitergeleitet wird, wo eine integrierte Zusammenfassung der Gesundheitsinformationen des Patienten verfügbar ist. Der Nachsorgebericht bietet einen zusammenfassenden Überblick über die klinische Anamnese, Laborergebnisse und grafische Trends zu Schlüsselparametern wie dem Body-Mass-Index (BMI) und der Gebärmutterhöhe und unterstützt eine kontinuierliche und datenbasierte mütterliche Versorgung.

Das System berechnet automatisch drei wichtige geburtshilfespezifische Parameter aus dem letzten Menstruationszeitraum (LMP), das bei der Aufnahme eingegeben wurde. Die Gestationsalter (GA) in Wochen wird als Differenz in Tagen zwischen dem aktuellen Datum und dem LMP geteilt durch sieben berechnet: GA = (Aktuelles Datum − LMP) / 7. Das geschätzte Fälligkeitsdatum (EDD) wird ermittelt, indem 280 Tage (40 Wochen) zum LMP addiert werden: EDD = LMP + 280 Tage. Der Body-Mass-Index (BMI) wird aus Gewicht (kg) und Größe (m) berechnet, die während der körperlichen Untersuchung erfasst werden:

(1)

Diese Berechnungen werden bei der Dateneingabe automatisch durchgeführt, wodurch manuelle Berechnungen eliminiert und Transkriptionsfehler reduziert werden.

Technologien und Systemarchitektur
Das System wurde nach einer Client-Server-Architektur entwickelt, bei der ein webbasiertes Frontend über eine RESTful API¹⁷ mit einem Backend-Dienst interagiert. Dieser Ansatz ermöglicht Modularität, Skalierbarkeit und Interoperabilität, sodass das System in Zukunft erweitert oder integriert werden kann mit anderen Gesundheitsinformationssystemen. Abbildung 2 zeigt das Entität-Beziehungs-(ER)-Diagramm der Anwendung und hebt die Haupteinheiten, Patienten, Konsultation, Untersuchung und Ultraschall sowie deren jeweilige Zusammenhänge hervor. Die Patientenentität bildet den Kern des Modells und speichert persönliche und identifikationsbezogene Daten, die mit mehreren Konsultationen verknüpft sind. Jede Konsultationsaufzeichnung ist wiederum mit einer Reihe von Untersuchungen und optionalen Ultraschalleinträgen verknüpft, was eine detaillierte Längsverfolgung der mütterlichen Gesundheitsparameter ermöglicht. Diese relationale Struktur ermöglicht eine kohärente Organisation klinischer Daten und unterstützt die Erstellung konsolidierter Nachbeobachtungsberichte, wodurch ein umfassendes und kontinuierliches Management der pränatalen Versorgung ermöglicht wird. Jede Entität verwendet einen UUID-Primärschlüssel und implementiert eine weiche Löschung über ein dediziertes gelöschtes At.- Feld, um die Rückverfolgbarkeit der Daten ohne dauerhafte Löschung zu gewährleisten. Wichtige Einschränkungen sind: Das CNS-Feld in der Patientenentität wird auf Datenbankebene als eindeutig durchgesetzt, was eine doppelte Patientenregistrierung verhindert; Konsultations-Vitalzeichen (Gewicht, Körpergröße, Gebärmutterhöhe) werden als Dezimaltypen gespeichert, um die klinische Präzision zu gewährleisten; und die Ultraschall-Entität ist vollständig optional und durch Identifikator mit einem Patienten verknüpft, ohne eine obligatorische Fremdschlüsselbeschränkung. Die vollständige Schema-Definition, einschließlich aller Feldtypen und Einschränkungen, ist im öffentlichen Repository unter https://github.com/caderneta-digital-da-gestante/api verfügbar.

Abbildung 2: Entität-Beziehungs-(ER)-Diagramm der Systemdatenbank. Vier Haupteinheiten sind vertreten: Patient (speichert Identifikations- und geburtshilfliche Basisdaten, einschließlich ZNS-Nummer und Endetermindatum), Konsultation (verknüpft an jeden Patientenbesuch), Untersuchung (trimesterbasierte Laborergebnisse zu jeder Konsultation) und Ultraschall (optionale sonografische Daten zu jeder Konsultation). Ein Patient kann mehrere Konsultationen haben; jede Konsultation kann mit mehreren Untersuchungen und null oder einem Ultraschallprotokoll verbunden sein. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Das Backend wurde mit Node.js als Laufzeitumgebung implementiert, kombiniert mit dem Express.js-Framework für eine effiziente Verwaltung von Routen und HTTP-Anfragen. Die Datenpersistenz wurde über das PostgreSQL-Relationaldatenbankverwaltungssystem gehandhabt, das wegen seiner Robustheit und Einhaltung der ACID-Prinzipien ausgewählt wurde. Um den Datenbankzugriff zu erleichtern und die Typsicherheit zu gewährleisten, wurde die Prisma-ORM-Bibliothek übernommen, die eine effiziente und wartbare Interaktion zwischen der Anwendungslogik und der Datenschicht¹⁸ ermöglicht.

Das Frontend wurde mit React in Verbindung mit dem Next.js-Framework entwickelt, um eine schnelle, reaktionsschnelle und suchmaschinenoptimierte Weboberfläche bereitzustellen. Benutzerinteraktion und Formularbearbeitung wurden mit React Hook Form für das Zustandsmanagement und Zod für schemabasierte Validierung implementiert, um Datenkonsistenz sicherzustellen und Eingabefehler zu reduzieren. Client-seitige Datenabrufe und -caching wurden von TanStack Query verwaltet, was optimierte Leistung und Echtzeit-Datensynchronisation mit dem Backend ermöglichte.

Für Versionskontrolle und Bereitstellung nutzte das Projekt Git und Github, wobei sie sich an den konventionellen Commits-Standard hielten, um eine klare und nachverfolgbare Entwicklungshistorie zu gewährleisten. Der Einsatz folgte einem containerisierten Ansatz. Voraussetzungen sind Docker 27.x, ein Vercel-Konto (Frontend) und ein Render-Konto (Backend und Datenbank). Das Backend benötigt eine .env-Datei mit zwei Umweltvariablen: DATABASE_URL (PostgreSQL-Verbindungsstring bereitgestellt von Render) und DIRECT_URL (direkte Verbindungs-URL für Prisma-Migrationen). Um das Backend bereitzustellen, wird das Docker-Image mit docker build -t cdg-api erstellt und als Webservice in Render übertragen, wobei der Startbefehl node dist/index.js und die API_PORT Umgebungsvariable gesetzt ist. Das Frontend wird auf Vercel bereitgestellt, indem das gitHub-Repository über das Vercel-Dashboard verbunden wird; die Variable NEXT_PUBLIC_API_URL environment muss auf die Render-Backend-URL gesetzt werden. Datenbank-Migrationen werden über Prisma Migrate Deployment beim ersten Deployment durchgeführt.

Bezüglich Datensicherheit und Datenschutz implementiert der aktuelle Prototyp keine Endnutzer-Authentifizierung, was ihre frühe Phase widerspiegelt. Patientendaten werden in einer PostgreSQL-Datenbank gespeichert, die auf der Cloud-Infrastruktur von Render gehostet wird, wobei der Datenbankzugriff durch zugangsdaten auf Umgebungsebene eingeschränkt ist, die im Quellcode nicht verfügbar sind. Für die Zwecke dieser Usability-Studie waren alle während der Testsitzungen verwendeten Patientenakten fiktiv; Es wurden keine echten Patientendaten gesammelt oder verarbeitet. Authentifizierung und Zugriffskontrolle sind als Anforderungen für eine zukünftige produktionsbereite Version identifiziert, zusammen mit der Einhaltung der Einhaltung gemäß dem brasilianischen Datenschutzgesetz (LGPD — Gesetz Nr. 13.709/2018).

Das System implementiert sowohl clientseitige als auch serverseitige Validierung. Im Frontend verhindert React Hook Form mit Zod-Schemata die Einreichung des Formulars, wenn erforderliche Felder leer oder falsch formatiert sind, wodurch Inline-Fehlermeldungen angezeigt werden. Im Backend werden alle eingehenden Anfragen durch Zod-Schemata analysiert und validiert, bevor sie die Domänenschicht erreichen; ungültige Eingaben geben HTTP 400 mit einer strukturierten Fehlerantwort zurück, die das betroffene Feld und die Nachricht angibt. Die Validierung auf Domänenebene wird durch Wertobjekte durchgesetzt: Das CNS-Feld wird hinsichtlich Länge, Ziffernformat und Prüfsummenalgorithmus validiert (unterstützt sowohl permanente CNS beginnend mit den Ziffern 1–2 als auch provisorische CNS ab 7–9). Duplikate CNS-Einträge werden auf Datenbankebene über eine eindeutige Einschränkung abgelehnt. Im Falle von Domainfehlern gibt die API HTTP 400 mit einer beschreibenden Fehlermeldung zurück; erfolgreiche Operationen geben HTTP 201 (Erstellung) oder HTTP 200 (Abruf) zurück.

Usability-Tests
Die Usability-Bewertung des Systems erfolgte mit der System Usability Scale (SUS), um eine quantitative Messung der Nutzerzufriedenheit und der Gesamtnutzbarkeit ^19,20 zu erhalten. Repräsentative Szenarien und Aufgaben wurden auf Basis typischer Aktivitäten mit der Gesundheitsakte der schwangeren Frau entworfen, um sicherzustellen, dass der Test reale klinische Arbeitsabläufe widerspiegelte²¹.

Die Bewertung umfasste acht Aufgaben, die den gesamten Ablauf der pränatalen Konsultationen abdeckten, wie in Tabelle 3 beschrieben.

Aufgabe	Instruktion an den Teilnehmer	Erfolgskriterien
1	Wie würden Sie eine Beratung für Patient X beginnen?	Finden Sie den Patienten in der Liste oder Suchleiste → klicken Sie auf "Konsultation beginnen".
2	Welche Schritte würden Sie unternehmen, um die physischen und geburtshilflichen Untersuchungsdaten von Patient X einzugeben?	Greifen Sie auf den Reiter Physische Untersuchung → füllen Sie die erforderlichen Felder aus→ klicken Sie auf Nächst oder gehen Sie zu einem anderen Tab.
3	Welche Schritte würden Sie unternehmen, um während der Beratung eine Laboruntersuchung hinzuzufügen und die eingegebenen Daten zu überprüfen?	Greifen Sie auf den Tab Prüfungen → klicken Sie auf "+" für die Prüfung und das Trimester → füllen Sie das Formular aus → klicken Sie auf Speichern → klicken Sie auf Ansicht.
4	Welche Schritte würden Sie unternehmen, um ein Ultraschallergebnis aufzunehmen?	Öffnen Sie den Ultraschall-Tab → klicken Sie auf "Ultraschall empfangen" → füllen Sie das Formular aus.
5	Welche Schritte würden Sie unternehmen, um die Beratung abzuschließen?	Stellen Sie sicher, dass das Formular gültig ist, → klicken Sie auf Absenden.
6	Wie würden Sie den Ernährungsstatus und die Wachstumskurve der Gebärmutter von Patient Y überwachen?	Kehren Sie zur Hauptseite zurück → Patient Y finden → klicken Sie auf "Caderneta" → auf den Info-Tab zugreifen → die Akten ansehen.
7	Können Sie mir zeigen, welche Laboruntersuchungen bereits für Patient Y durchgeführt wurden?	Greifen Sie auf die Caderneta von Patient Y zu→ zum Reiter Untersuchungen navigieren.
8	Wie viele Konsultationen hatte Patient Y, und können Sie die Details eines einsehen?	Navigieren Sie zum Reiter Konsultationen → klicken Sie auf "Details anzeigen".

Tabelle 3: Aufgaben zur Usability-Bewertung und Erfolgskriterien. Die Aufgaben sind so strukturiert, dass sie die Kernfunktionen des Systems bewerten, einschließlich Patientensuche, Konsultationsworkflow, Dateneingabe und Nachkontrolle, mit vordefinierten Kriterien für einen erfolgreichen Abschluss.

Insgesamt wurden fünf medizinische Fachkräfte durch Snowball-Sampling rekrutiert, basierend auf drei Kriterien: Verfügbarkeit, vorherige praktische Erfahrungen mit der ausgedruckten Gesundheitsakte der schwangeren Frau in einer pränatalen Versorgungseinrichtung und Überweisung durch Fachkräfte, die in der Phase der Anforderungsenthebung oder zuvor rekrutierte Teilnehmer beteiligt sind. Es wurde kein formeller demografischer Fragebogen durchgeführt; Die Sammlung strukturierter demografischer Daten wird als Einschränkung dieser Studie und als Ziel für zukünftige Bewertungen identifiziert. Diese Stichprobengröße entspricht den etablierten Richtlinien für formative Usability-Studien, die darauf hinweisen, dass fünf Teilnehmer ausreichen, um die meisten kritischen Usability-Probleme in einer Schnittstelle^{zu identifizieren 22}. Obwohl diese Zahl die statistische Verallgemeinerbarkeit einschränkt, ist sie für die explorative Natur dieser vorläufigen Bewertung angemessen. Während der Testsitzungen wurden die Teilnehmer eingeladen, die Webanwendung zu erkunden und die vordefinierten Aufgaben während lauter Gedanken auszuführen. Vor der Sitzung wurden die Teilnehmer kurz durch eine Aufwärmübung, die nichts mit dem System zu tun hatte, kurz mit der Think-Aloud-Technik vertraut gemacht. Sie wurden angewiesen, ihre Gedanken, Handlungen und Schwierigkeiten während der gesamten Aufgaben kontinuierlich zu äußern, ohne die Unterstützung des Bewerters einzuholen. Während der Aufgabenausführung wurde kein korrektives Feedback gegeben. Ein geschulter Beobachter zeichnete strukturierte Feldnotizen an, die beobachtete Schwierigkeiten, Zögerlichkeiten und mündliche Kommentare für jede Aufgabe^{dokumentierten 23}.

Am Ende jeder Sitzung füllten die Teilnehmer den SUS-Fragebogen auf brasilianischem Portugiesisch aus. Die Standard-SUS-Aufgaben wurden kontextuell an den Bereich der pränatalen Versorgung angepasst, zum Beispiel indem generische Verweise auf 'das System' durch spezifische Verweise auf klinische Arbeitsabläufe ersetzt wurden, wie zum Beispiel: "Registrieren und konsultieren Sie die Daten der schwangeren Frau", "Nachbeobachtung mit niedrigem Risiko pränataler Frau". Diese Anpassungen bewahrten die ursprüngliche Bewertungsstruktur und verbesserten gleichzeitig die Relevanz für die Zielgruppe. Das SUS besteht aus 10 Aussagen, die auf einer 5-Punkte-Likert-Skala bewertet werden (1 = stark widersprechend, 5 = stark übereinstimmen), wobei zwischen positiven und negativen Elementen abwechselnd bewertet wird. Die Punkte wurden nach der Standardmethode berechnet: Für ungerade Zahlen ist der Beitrag die Skalenposition minus 1 (R − 1); für gerade Zahlen beträgt der Beitrag 5 minus die Skalenposition (5 − R). Die Summe aller Beiträge wird mit 2,5 multipliziert, was eine Endpunktzahl von 0 bis 100 ergibt, wobei Werte über 68 eine überdurchschnittliche^{Benutzerfreundlichkeit von 24} anzeigen. Zusätzlich wurden zwei offene Fragen gestellt, um qualitatives Feedback zu den Stärken des Systems und Verbesserungsmöglichkeiten zu erhalten. Die Antworten wurden thematisch analysiert: Wiederkehrende Themen aus Teilnehmerantworten und Think-Aloud-Beobachtungen wurden von zwei Forschern unabhängig kodiert und in Kategorien gruppiert. Unstimmigkeiten wurden durch Diskussionen gelöst. Die resultierenden Kategorien – konsolidierte Versorgungsübersicht, Beziehung zwischen Fachkraft und Patient, Versorgungskontinuität, Konnektivitätsabhängigkeit, fehlende Exportfunktionalität und Unterstützungsbedarf der Nutzer – wurden induktiv aus den Antworten der Teilnehmer abgeleitet und in der qualitativen Ergebnistabelle präsentiert.

Die Usability-Sitzungen wurden remote durchgeführt. Jeder Teilnehmer griff über eine öffentlich verfügbare URL mit seinem eigenen Gerät und Standard-Webbrowser auf das System zu; Hardware-Spezifikationen, Betriebssysteme und Browserversionen wurden nicht kontrolliert oder aufgezeichnet. Dies spiegelt eine reale Nutzungsbedingung wider, stellt jedoch eine Einschränkung dar, da Leistungsvariabilität zwischen Geräten das Interaktionserlebnis beeinflusst haben könnte. Zukünftige Bewertungen sollten die Testumgebung standardisieren, um Benutzerfreundlichkeitsprobleme von Hardware- und Konnektivitätsvariablen zu isolieren.

Ergebnisse

Der Ergebnisabschnitt präsentiert die Ergebnisse der Usability-Bewertung, einschließlich quantitativer Messgrößen aus standardisierten Skalen und qualitativem Feedback von Gesundheitsfachkräften. Die Analyse konzentriert sich darauf, die Wirksamkeit, Effizienz und Akzeptanz der webbasierten pränatalen Versorgungsanwendung zu bewerten. Die Benutzerfreundlichkeitsbewertung des Prototyps ergab einen Gesamtwert der System Usability Scale (SUS) von 77,5, was die häufig zitierte Schwelle von 6...

Diskussion

Der digitale Schwangerschaftsrekord-Prototyp erreichte einen durchschnittlichen SUS-Wert von 77,5 (SD = 9,35), was auf eine akzeptable Nutzbarkeit nach etablierten Benchmarks hinweist. Dieses Ergebnis legt nahe, dass die Kombination der Domain-Driven Design-Prinzipien^25,26 und Hexagonal Architecture¹³, indem sie das System eng an reale klinische Arbeitsabläufe ausrichtet, positiv zur wahrgenommenen Benutze...

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien

Name	Unternehmen	Katalognummer	Kommentare
Axios	Axios Contributors	1.8.4	N/A
Backend-Repository	Autor	N/A	N/A
Docker	Docker, Inc.	27.x	N/A
Express.js	OpenJS Foundation	5.1.0	N/A
Frontend-Repository	Autor	N/A	N/A
Next.js	Vercel	15.2.4	N/A
Node.js	OpenJS Foundation	22.x	N/A
PostgreSQL	PostgreSQL Global Dev. Group	15.x	N/A
Prisma ORM	Prisma Data, Inc.	6.5.0	N/A
React	Meta Platforms, Inc.	19.0.0	N/A
React Hook Form	react-hook-form Contributors	7.55.0	N/A
Recharts	recharts Contributors	2.15.3	N/A
Render	Render Services, Inc.	N/A	N/A
TanStack Query	TanStack	5.74.4	N/A
TypeScript	Microsoft	5.8.2	N/A
Vercel	Vercel, Inc.	N/A	N/A
Zod	Colin McDonnell	3.24.2	N/A