Dijital Bakım Yönetimi ve Kullanılabilirlik Doğrulamasını Sağlık Profesyonelleriyle Entegre Eden, Düşük Riskli Doğum Öncesi Sağlık Kayıtları İçin Web Tabanlı Platform

Özet

Bu çalışma, düşük riskli doğum öncesi danışmanlıklardan alınan kayıtları dijitalleştirmek için tasarlanmış web tabanlı bir uygulamanın geliştirilmesi ve kullanılabilirlik doğrulamasını detaylandırmaktadır. Bu araç, klinik bilgilerin dokümantasyonunu optimize etmek, doğum hesaplamalarını otomatikleştirmek ve anne bakımının sürekliliğini artırmak için geliştirildi; böylece manuel kayıt tutmanın kısıtlamaları giderildi.

Özet

Doğum öncesi kayıtların kalitesi ve tamlığı, etkili anne ve fetal bakım sağlamak için kritik öneme sahiptir. Ancak, doğum öncesi danışmanlıkların belgelenmesinde basılı el kitaplarının geleneksel kullanımı, eksik kayıtlar, okunabilirlik ve fiziksel hasar veya kayıp riski gibi önemli sınırlamalar getirir. Bu kısıtlamalar, bakımın sürekliliğini ve klinik bilgilerin güvenilirliğini tehlikeye atabilir. Bu sorunları azaltmak için, bu çalışma, doğum öncesi danışma kayıtlarını dijitalleştirmek ve optimize etmek için tasarlanmış web tabanlı bir uygulamanın geliştirilmesi ve ön kullanılabilirlik değerlendirmesini sunmaktadır. Protokolün amacı, klinik karar alma süreçlerini desteklemek için otomatik doğum hesaplamaları ve görselleştirme araçlarını entegre ederek prenatal verilerin kaydedilmesi, danışmanlığı ve yönetimi için yapılandırılmış ve verimli bir dijital sistem sağlamaktır. Sistem gereksinimleri, doğum öncesi bakım dokümantasyonu ve sağlık bilgi sistemlerinde en iyi uygulamaların literatür temelli analiziyle belirlenmiştir. Önerilen çözüm, rutin klinik iş akışlarına entegrasyonu kolaylaştırmak için kullanılabilirlik ve erişilebilirlik standartlarına uyan duyarlı bir web uygulaması olarak uygulandı. Kullanılabilirlik değerlendirmesi, basılı el kitabını daha önce kullanmış sağlık profesyonellerini içeriyordu. Nicel veriler sistem kullanılabilirlik ölçeği (SUS) kullanılarak toplanırken, niteliksel içgörüler yarı yapılandırılmış mülakatlarla elde edildi. Başvuru, iyi kullanım ve kabul görmeyi gösteren ortalama 77.50 SUS puanı elde etti. Katılımcılar, sistemin klinik uygulamadaki önemini, hataları azaltma potansiyelini ve doğum öncesi bakımın sürekliliğini ve kalitesini artırma kapasitesini vurguladı. Bulgular, önerilen protokolün dijital dokümantasyonu doğum öncesi sağlık profesyonellerinin operasyonel ihtiyaçlarıyla uyumlu hale getirme konusunda etkili bir şekilde umut vaat ettiğini göstermektedir. Sistem, sektördeki 68 eşik olan ortalama sistem kullanılabilirlik ölçeği puanını 77,5 olarak aşarak değerlendirilen profesyoneller arasında iyi bir kullanılabilirlik kabulü göstermiştir. Bu bulgular, önerilen platformun doğum öncesi sağlık kayıtlarının dijitalleştirilmesi için uygulanabilir ve kullanıcı tarafından kabul edilebilir bir yaklaşım olduğunu göstermektedir.

Giriş

Brezilya'da doğum öncesi bakım, anne ve çocuk refahını teşvik etmek için önemli bir halk sağlığı^{politikasıdır 1}. Yeterli doğum öncesi takip, muayeneler ve aşılar gibi klinik işlemler ile hastanın sosyal ve duygusal ihtiyaçlarına destek dahil olmak üzere bakımın birden fazla boyutunu^kapsar. Bu bağlamda, Hamile Kadın Sağlık Kaydı, gebelik boyunca klinik verilerin kaydedilmesi ve izlenmesi için kullanılan resmi belge^{olarak hizmet eder 3}.

Önemine rağmen, basılı sağlık kaydı önemli sınırlamalar sunar; hatalara, eksiklikle, okunabilirlikle ve belge kaybı veya hasarıyla ilgili sorunlar gibi el yazısı kayıtlar^{içerir 4}. Bu eksiklikler, sağlık profesyonellerine idari görevler yük bırakır ve bakımın sürekliliğini engeller. Düşük kaliteli doğum öncesi veriler, hasta güvenliğini ve bilinçli karar alma süreçlerini olumsuz etkiler ve nihayetinde birincil sağlık hizmetlerinin etkinliğini azaltır. Önceki çalışmalar, doğum öncesi bakım kalitesi ile yenidoğan sonuçları arasında doğrudan bir ilişki göstermiş olup, yetersiz takibin erken doğum ile düşük doğum ağırlığıyla ilişkili^{olduğunu göstermiştir 5}.

Dünya Sağlık Örgütü (WHO), anne sağlığında dijital dönüşümün, özellikle sağlıklı yaşamları sağlamak ve herkes için iyi oluşu teşvik etmeyi amaçlayan SDG 3'ün (SDG) gerçekleştirilmesi için stratejik bir öncelik olduğunu^vurguluyor. DSÖ'nin Dijital Sağlık Stratejisi 2020–2025, sağlık hizmetlerinde bakım koordinasyonunu, veri kalitesini ve sürekliliği artırmak için birlikte çalışabilir dijital sistemlerin benimsenmesini savunmaktadır. Birçok ülkede, elektronik anne sağlığı kayıtları veri odaklı karar alma süreçlerini, komplikasyonların erken tespitini ve birinci basamak ile özel bakım arasındaki entegrasyonu geliştirmek için başarıyla^{uygulanmıştır 8,9}.

Bu tür teknolojilerin uygulanması, düşük ve orta gelirli ülkelerde küresel çabalara rağmen yüksek kalan anne ve yenidoğan ölüm oranlarının azalmasına katkıda bulunuyor. Dijital araçlar, gerçek zamanlı veri paylaşımı, yüksek riskli gebelikler için otomatik uyarılar ve standart raporlama sağlar; bunlar doğum öncesi bakımın kalitesini ve güvenliğini artırmak için kritik öneme sahiptir. Ayrıca, kullanıcı odaklı tasarım ve kullanılabilirlik doğrulaması, sağlık bilgi sistemlerinin benimsenmesi ve uzun vadeli sürdürülebilirliğini sağlamak için kritik bileşenler olarak^{kabul edilir 10,11}.

Bu küresel ve ulusal zorluklar göz önüne alındığında, klinik bilgi yönetimini optimize etmek için teknolojik sistemlerin geliştirilmesi giderek daha önemli hale gelmiştir. Bu tür araçlar, sağlık profesyonellerini manuel kayıt tutma görevlerinden kurtarmayı ve doğrudan hasta bakımına odaklanmalarını^{sağlamayı amaçlar 12}. Bu çalışma, düşük riskli gebelikler için özel olarak tasarlanmış hamile kadınların sağlık kayıtlarını dijitalleştirmek için web tabanlı bir yazılım prototipinin geliştirilmesini ve ön kullanılabilirlik değerlendirmesini sunmaktadır. Sistem, klinik veri organizasyonu ve erişilebilirliği vurgusuyla geliştirildi; temiz^{mimari 13} ve kullanıcı odaklı tasarım^{yaklaşımı 14} izlendi. Amaç, sağlık profesyonelleriyle yapılan kullanılabilirlik testlerinin sonuçlarını sunarak hasta alımını, danışma iş akışlarını ve bireysel takip süreçlerini doğrulamaktır.

Yazarın bildiği kadarıyla, bu çalışma, Alan Odaklı Tasarım ve Altıgen Mimariye dayalı alan odaklı, klinik temelli yazılım mimarisini, Brezilyalı hamile kadının sağlık kaydının düşük riskli doğum öncesi bakım ortamlarında dijitalleştirilmesine özel uygulanan yapılandırılmış kullanılabilirlik değerlendirme protokolü ile birleştiren ilk çalışmalardan biridir. Bu çalışmanın başlıca katkıları arasında, düşük riskli gebelikler için hamile kadının sağlık kaydını dijitalleştirmek ve böylece birincil sağlık ortamlarında klinik verilerin yönetimini, erişilebilirliğini ve güvenilirliğini artırmak amacıyla web tabanlı bir doğum öncesi bakım sistemi geliştirilmesi yer almaktadır. Ayrıca, çalışma sağlık profesyonelleriyle yapılan ön kullanılabilirlik değerlendirmesini sunmakta olup, sistemin iş akışı verimliliğini artırabileceğini, dokümantasyon hatalarını azaltabileceğini ve daha hasta odaklı, veri odaklı anne bakımını destekleyebileceğini gösteriyor.

Protokol

Bu çalışma, sağlık profesyonellerinin yazılım prototipi üzerinde profesyonel görüşler sunduğu bir kullanılabilirlik değerlendirmesini içeriyordu. Katılımcılardan kişisel, klinik veya tanımlanabilir veri toplanmadı ve seanslar sırasında kullanılan tüm hasta kayıtları kurgusaydı. Çalışma, katılımcılar için hiçbir risk oluşturmadığı ve hassas veri toplamadığı için, resmi etik komite incelemesinden muaf kabul edildi. Tüm katılımcılar çalışmanın hedefleri hakkında bilgilendirildi ve katılımdan önce sözlü onay verildi.

Bu çalışmada önerilen metodolojik web arayüzü, önerilen araç tabanlı doğum öncesi bakım uygulamasının tasarımı, geliştirilmesi ve değerlendirilmesi için tekrarlanabilir bir süreç sağlamak üzere yapılandırılmıştır. Süreç, gereksinim^{analizi 15}, prototipleme, sistem mimarisi tanımı, uygulama ve kullanılabilirlik değerlendirmesini içeren ardışık aşamalara ayrıldı. Bu önerilen yapı, doğum öncesi bakım dokümantasyonu ve klinik karar alma optimizasyonunu desteklemek için sağlam, kullanıcı odaklı ve bağlama duyarlı bir dijital aracın geliştirilmesini mümkün kılmıştır, bkz. Şekil 1.

Şekil 1: Bu çalışmada benimsenen beş ardışık aşamayı gösteren geliştirme süreci modeli. (1) Gereksinim Analizi, alan uzmanıyla literatür incelemesi ve ortak tasarım oturumlarını içerir; (2) Prototipleme, düşük isabetli tel çerçeve doğrulamasını içerir; (3) Alan Odaklı Tasarım ve Altıgen Mimari prensiplerine dayalı Mimari Tanımı; (4) Ön yüz, arka uç ve veritabanı geliştirmeyi kapsayan uygulama; ve (5) Sistem Kullanılabilirlik Ölçeği ve sesli düşünme protokolü kullanılarak beş sağlık profesyoneli ile yapılan Kullanılabilirlik Testi. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Sistem gereksinimleri
Sistem gereksinimleri aşaması, önerilen doğum öncesi bakım uygulamasının geliştirilmesi için gerekli fonksiyonel ve operasyonel ihtiyaçları belirlemeyi amaçladı. Gereksinim ortaya çıkarma süreci, yapılandırılmış bir literatür incelemesini ve birincil doğum öncesi bakımda bir doğum hemşiresi uzmanıyla yapılan ortak tasarım oturumlarını birleştirdi. İnceleme, SciELO, PubMed/MEDLINE ve Scopus genelinde gerçekleştirildi ve arama dizileri şu aramaları kullanılarak gerçekleştirildi: ("prenatal care" VEYA "antenatal care") VE ("dijital sağlık" VEYA "elektronik sağlık kaydı" VEYA "sağlık bilgi sistemi") VE ("kullanılabilirlik" VEYA "kullanıcı odaklı tasarım"). İngilizce ve Portekizce yayımlanan ve doğum öncesi dokümantasyon veya sağlık bilgi sistemlerinin kullanılabilirlik değerlendirmesi için dijital araçları inceleyen çalışmalar değerlendirildi. Literatür incelemesi, kağıt tabanlı sağlık kaydındaki sınırlamaların belirlenmesini sağladı ve dijitalleştirilecek klinik parametreleri belirledi. Ortak tasarım oturumları, alan uzmanının uygulamadan önce veri girişinin mantıksal sırasını ve her sistem özelliğinin klinik önemini doğruladığı yapılandırılmış mülakatlar ve iş birliğine dayalı düşük hassasiyetli prototipleme içeriyordu. Bu sürecin merkezi bir sonucu, geliştirme ekibi ile klinik uzman arasında ortak bir kelime dağarcığı olan her yerde bulunan bir dilin oluşturulmasıydı; böylece 'Hasta Yaşı', 'Gebelik Yaşı', 'Rahim Yüksekliği' ve 'Fetal Kalp Hızı' gibi alanlara özgü terimlerin hem kullanıcı arayüzünde hem de sistemin alan modelinde tutarlı şekilde yansıtılmasını sağladı. Bu yaklaşım, klinik gereksinimler ile uygulanan çözüm arasındaki farkı azaltmış ve iki temel modülü doğrulamıştır.

Bu sistem amacıyla, düşük riskli bir gebelik, Brezilya Sağlık Bakanlığı yönergelerine (Portekizce: Cadernos de Atenção Básica) uygun olarak tanımlanır. No. 32, 2012) önceden var olan anne rahatsızlıkları (örneğin, hipertansiyon, diyabet, otoimmün hastalıklar) olmadan, doğum öncesi takipte ortaya çıkan doğum komplikasyonları olmadan ve danışma sırasında fetal anomaliler tespit edilmeden gebelik olarak belirtilmiştir. Yüksek riskli olarak sınıflandırılan hastalar bu sistemin kapsamı dışındadır ve özel anne-fetal bakıma yönlendirilmelidir.

Bulgulara dayanarak iki ana modül oluşturuldu: (i) danışma modülü ve (ii) takip modülü. Her modül, hasta bakımı sırasında sezgisel navigasyon ve verimli veri girişini teşvik eden gerçek dünya klinik rutinlerini yansıtacak şekilde tasarlandı. Danışma modülü, tipik doğum öncesi danışma süreciyle uyumlu birkaç temel kullanım durumunu kapsar. Hasta kabul işlevi, yeni hastaların tam isimlerini, ulusal sağlık kartı (CNS) numaralarını ve son adet tarihini girerek kaydedilmesini sağlar. Hem istemci hem de sunucu seviyelerinde uygulanan saha spesifikasyonları, format gereksinimleri ve doğrulama kuralları Tablo 1'de detaylandırılmıştır. Veri bütünlüğünü sağlamak için sistem, CNS tanımlayıcısına dayalı tekrarlanan girişleri otomatik olarak önler. Start Danışma fonksiyonu, sağlık profesyonellerinin zaten kayıtlı bir hasta için yeni bir danışmanlık başlatmasına olanak tanır ve kullanıcıyı danışma arayüzüne yönlendirir.

Saha	Format	Doğrulama Kuralı	Örnek
Hasta Adı	Serbest metin	En az 3 karakter; sadece alfabetik karakterler ve boşluklar.	"Maria da Silva"
CNS (Ulusal Sağlık Kartı)	15 sayısal rakamlar	Luhn tabanlı bir algoritma kullanılarak doğrulanmıştır; Her hasta için benzersiz olmalıdır.	“70000000 0000001”
LMP Tarihi	DD/MM/YYYY	Gelecekteki bir tarih olmamalı ve 42 hafta içinde olmalı mevcut tarihten önce.	“01/01/2026”

Tablo 1: Hasta kabul alanı spesifikasyonları, format gereksinimleri ve doğrulama kuralları. Alanlar, hasta kayıtlarının standartlaştırılması ve doğum öncesi kabul sırasında veri tutarlılığını sağlamak için demografik, tanımlama ve klinik kayıt gereksinimlerine göre organize edilmiştir.

Danışmanlık iş akışı, verimli doğum öncesi bakım yönetimini desteklemek için tasarlanmış ardışık ve yapılandırılmış bir süreci takip eder. İlk olarak, sağlık prozenyonu ana hasta listesine erişir ve hedef hastayı arama fonksiyonu aracılığıyla isme veya CNS numarasıyla bulur. Hasta seçildikten sonra, uzman "konsülsiyona başla" seçeneğine tıklayarak danışmanlığı başlatır. Bu aşamada, sistem seçilen hastaya bağlı yeni bir danışma kaydı oluşturur ve kullanıcıyı dört bölümden oluşan danışma arayüzüne yönlendirir: fizik muayene, laboratuvar testleri, ultrason ve özet.

Fizik muayene aşamasında, uzman kilo, boy, kan basıncı ve bildirilen şikayetler gibi genel klinik parametreleri ve rahim boyu ile fetal kalp atış hızı gibi kadın doğum parametrelerini kaydeder. Sistem, klinik karar alma süreçlerine yardımcı olmak için vücut kitle indeksi ve gebelik yaşını otomatik olarak hesaplar ve gösterir. Laboratuvar testleri bölümünde, ilgili giriş kontrolleri aracılığıyla trimester tabanlı sınav sonuçları kaydedilebilirken, tamamlanan ve bekleyen muayeneler görsel olarak ayırt edilir ve bu da prenatal protokollerin izlenmesini kolaylaştırır.

Mevcut olduğunda, ultrason bilgisi de danışma sürecine dahil edilebilir. Uzman, sonografik kayıt alanına erişebilir ve rapor verileriyle ilgili formu doldurabilir. Tüm ilgili bilgiler girildikten sonra, danışmanlık başvuru fonksiyonu aracılığıyla tamamlanır. Sistem daha sonra gerekli alanları doğrular ve süreç başarılı bir şekilde tamamlanırsa kullanıcıyı hastanın takip ekranına yönlendirir.

Takip ekranı, hastanın klinik geçmişine genel bir bakış sunar; vücut kitle indeksi ve rahim boyu için trend grafikleri ile önceki danışmaların kronolojik listesini içerir. Bu yapı, doğum öncesi bakım boyunca anne sağlığının sürekli izlenmesini sağlar.

Danışma iş akışı içinde, klinik ve tanı verilerinin kaydını desteklemek için özel özellikler uygulandı. Fizik muayene bölümü, standart klinik ölçüm protokollerine uygun olarak genel ve doğum parametrelerinin belgelenmesini sağlar. Ağırlık kilogram cinsinden (kabul edilebilir aralık: 30–200 kg) ve boy metre cinsinden kaydedilir (kabul edilebilir aralık: 1,00–2,50 m), BMI ise otomatik olarak ağırlık (kg) / boy² (m²) olarak hesaplanır. Kan basıncı, hasta otururken standart sfigmomanometrik ölçüm sonrasında mmHg olarak sistolik/diyastolik değerler (örneğin 120/80 mmHg) olarak kaydedilir. Rahim yüksekliği (fundal yükseklik), kasık simfizinden rahim fundusuna kadar olan ölçü ölçüsünü sentiye cinsinden ölçür; hasta dorsal dekubitusta (kabul edilebilir aralık: 16–40 cm, gebelik yaşına bağlı) ve bu ölçü ile ölçülür. Fetal kalp atış hızı dakikada atış hızı ile kaydedilir (normal aralık: 110–160 bpm). Ek alanlar arasında fetal sunum (cephalic/mayak/enle) ve mevcut olduğunda ödem veya ekzantema gösterilmesi bulunur.

Laboratuvar test arayüzü, trimester tabanlı test sonuçlarının kaydedilmesine olanak tanır ve görsel göstergeler tamamlanmış ve bekleyen muayeneleri gösterir ve böylece tekrarı önler. Sistem, Brezilya Sağlık Bakanlığı tarafından önerilen standart prenatal laboratuvar muayenelerinin belgelenmesini destekler; bu muayeneler gebelik trimesterine göre Tablo 2'de detaylandırılmıştır. Ultrason modülü isteğe bağlıdır ve sonografik muayene verileri belgelenmek üzere mevcut olduğunda aktif hale getirilir. Uzmanlar arasında muayene tarihi (DD/MM/YYYY), muayene sırasında LMP'ye göre gebelik yaşı (hafta), ultrason biyometrisiyle belirlenen gebelik yaşı (haftalar), tahmini fetal ağırlık (gram), plasenta konumu (ön/arka/fundal/lateral) ve amniyotik sıvı değerlendirmesi yer alır. LMP tabanlı ve ultrason tabanlı gebelik yaşı tahminleri arasındaki tutarsızlık, tahmini doğum tarihi revizyonu konusunda klinik karar vermeyi desteklemek için kayıtta korunmaktadır. Sınav tarihi hariç tüm alanlar isteğe bağlıdır.

Sınav	1. Trimester	2. Trimester	3. Trimester
ABO/Rh	Gerekli	–	–
Açlık Kan Şekeri	Gerekli	–	–
Oral Glikoz Toleransı Testi	Gerekli	–	–
Frengi — Hızlı Test	Gerekli	–	–
VDRL	Gerekli	–	–
Dolaylı Coombs Testi	Gerekli	–	–
HIV / HIV karşıtı	Gerekli	Tekrar et	–
Hepatit B (HBsAg)	Gerekli	Tekrar et	–
Toksoplazmoz	Gerekli	Tekrar et	Tekrar et
Hemoglobin / Hematokrit	Gerekli	Tekrar et	Tekrar et
İdrar Testi (EAS)	Gerekli	Tekrar et	Tekrar et
İdrar Kültürü	Gerekli	Tekrar et	Tekrar et

Tablo 2: Sistem tarafından desteklenen standart doğum öncesi laboratuvar muayeneleri, gebelik trimesterine göre düzenlenmiştir. Muayeneler, protokole uyumu desteklemek ve anne sağlığının uzunlamasına izlenmesini kolaylaştırmak için önerilen doğum öncesi takip dönemlerine göre gruplandırılır.

Son olarak, son danışma işlevi tüm kaydedilmiş verileri birleştirir ve kaydeder; böylece uzman otomatik olarak hasta takip ekranına yönlendirilir; burada hastanın sağlık bilgilerinin entegre bir özeti mevcuttur. Takip raporu, vücut kitle indeksi (BMI) ve rahim boyu gibi temel parametrelerin klinik geçmişi, laboratuvar sonuçları ve grafik eğilimlerinin konsolide bir genel bakışını sunarak sürekli ve veri odaklı anne bakımını destekler.

Sistem, hasta yatışında girilen son adet dönemi (LMP) tarihinden itibaren üç temel doğum parametresini otomatik olarak hesaplar. Gebelik yaşı (GA) haftalar cinsinden, mevcut tarih ile LMP arasındaki gün farkının yediye bölünmesiyle hesaplanır: GA = (Mevcut Tarih − LMP) / 7. Tahmini doğum tarihi (EDD), LMP'ye 280 gün (40 hafta) ekleyerek elde edilir: EDD = LMP + 280 gün. Vücut kitle indeksi (BMI), fiziksel muayenede kaydedilen kilo (kg) ve boy (m) üzerinden hesaplanır:

(1)

Bu hesaplamalar, veri girişinde otomatik olarak yapılır, böylece manuel hesaplama ortadan kaldırılır ve transkripsiyon hataları azalır.

Teknolojiler ve sistem mimarisi
Sistem, web arayüzü tabanlı ön yüzün RESTful API¹⁷ üzerinden bir backend hizmetiyle etkileşime girdiği bir istemci-sunucu mimarisi izleyerek geliştirilmiştir. Bu yaklaşım, modülerlik, ölçeklenebilirlik ve birlikte çalışabilirlik sağlar ve sistemin gelecekte diğer sağlık bilgi sistemleriyle genişletilmesini veya entegre edilmesini sağlar. Şekil 2 , uygulamanın varlık–ilişki (ER) diyagramını göstermekte olup, ana varlıkları, hastayı, danışmanı, muayeneyi ve ultrasonu ve bunların ilgili bağlantılarını vurgulamaktadır. Hasta kuruluşu, modelin çekirdeği olarak hizmet eder ve çoklu danışmanlıklarla bağlantılı kişisel ve kimlik verilerini korur. Her danışma kaydı, sırasıyla bir dizi muayene ve isteğe bağlı ultrason girişleriyle ilişkilendirilir; böylece anne sağlığı parametrelerinin ayrıntılı uzunlamasına takibi mümkün olur. Bu ilişkisel yapı, klinik verilerin tutarlı bir şekilde organize edilmesini sağlar ve konsolide takip raporlarının oluşturulmasını destekler; böylece kapsamlı ve sürekli doğum öncesi bakım yönetimini kolaylaştırır. Her varlık bir UUID birincil anahtarı kullanır ve özel bir deletedAt. alanı aracılığıyla yumuşak silme uygular, böylece veri izlenebilirliğini garanti eder ve kalıcı kaldırılmadan devam eder. Temel kısıtlamalar şunlardır: hasta varlığındaki CNS alanı, veritabanı düzeyinde benzersiz olarak uygulanır, böylece tekrarlanan hasta kaydı önlenir; Danışma hayati belirtileri (kilo, boy, rahim yüksekliği) klinik hassasiyeti korumak için ondalık tipler halinde saklanır; ve Ultrason varlığı tamamen isteğe bağlıdır, zorunlu yabancı anahtar kısıtlaması olmadan hastaya tanımlayıcı olarak bağlanır. Tüm alan türleri ve kısıtlamaları dahil olmak üzere tam şema tanımı, https://github.com/caderneta-digital-da-gestante/api'daki kamu deposunda mevcuttur.

Şekil 2: Sistem veritabanının Varlık–İlişki (ER) diyagramı. Dört ana varlık temsil edilir: Hasta (kimlik ve doğum başlangıç verilerini, CNS numarası ve LMP tarihi dahil olmak üzere saklar), Danışma (her hasta ziyaretine bağlı), Muayene (her danışma ile ilişkili trimester tabanlı laboratuvar test sonuçları) ve Ultrason (her danışmaya bağlı isteğe bağlı sonografik veriler). Bir hasta birden fazla Konsultasyon yapabilir; her Danışma birden fazla muayene ve sıfır veya bir ultrason kaydıyla ilişkilendirilebilir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Arka uç, Node.js çalışma zamanı ortamı olarak kullanılarak, rotalar ve HTTP isteklerinin verimli yönetimi için Express.js çerçevesi ile birleştirildi. Veri kalıcılığı, dayanıklılığı ve ACID ilkelerine uyumluluğu nedeniyle seçilen PostgreSQL ilişkisel veritabanı yönetim sistemi aracılığıyla yönetildi. Veritabanına erişimi kolaylaştırmak ve tip güvenliğini sağlamak için Prisma ORM kütüphanesi benimsendi; bu da uygulama mantığı ile veri^{katmanı 18} arasında verimli ve sürdürülebilir etkileşimi mümkün kılardı.

Ön yüz, hızlı, duyarlı ve arama motoru için optimize edilmiş bir web arayüzü sağlamak için React ile Next.js çerçevesi kullanılarak oluşturuldu. Kullanıcı etkileşimi ve form işleme, durum yönetimi için React Hook Form ve şema tabanlı doğrulama için Zod kullanılarak uygulandı; veri tutarlılığını sağladı ve giriş hatalarını azalttı. İstemci tarafı veri getirme ve önbellekleme TanStack Query tarafından yönetilir, bu da optimize edilmiş performans ve gerçek zamanlı veri senkronizasyonunu sağlar.

Sürüm kontrolü ve dağıtım için proje, git ve github kullandı; geleneksel commits standardına bağlı kalarak net ve izlenebilir bir geliştirme geçmişi sağladı. Konuşlandırma konteynerli bir yaklaşımla gerçekleştirildi. Ön koşullar arasında Docker 27.x, bir Vercel hesabı (ön uç) ve bir Render hesabı (backend ve veritabanı) yer alır. Arka uç, iki ortam değişkeni olan bir .env dosyası gerektirir: DATABASE_URL (Render tarafından sağlanan PostgreSQL bağlantı dizisi) ve DIRECT_URL (Prisma göçleri için doğrudan bağlantı URL'si). Arka uçu dağıtmak için Docker görüntüsü docker build -t cdg-api ile oluşturulur ve bir web servisi olarak Render'e gönderilir; burada start komutu düğümü dist/index.js ve API_PORT ortam değişkeni ayarlanmıştır. Ön yüz, gitHub deposunu Vercel gösterge paneli üzerinden bağlayarak Vercel'e dağıtılır; NEXT_PUBLIC_API_URL ortam değişkeni Render backend URL'sine ayarlanmalıdır. Veritabanı göçleri, ilk dağıtımda prisma migrate deploy ile uygulanır.

Veri güvenliği ve gizliliği açısından, mevcut prototip son kullanıcı kimlik doğrulamasını uygulamamaktadır; bu da erken aşama doğasını yansıtmaktadır. Hasta verileri, Render'ın bulut altyapısında barındırılan bir PostgreSQL veritabanında saklanır ve veritabanına erişim, kaynak kodunda açığa çıkmayan çevre düzeyindeki kimlik bilgileriyle sınırlandırılır. Bu kullanılabilirlik çalışması kapsamında, test seanslarında kullanılan tüm hasta kayıtları kurgusaldı; gerçek bir hasta veri toplanmadı veya işlemedi. Doğrulama ve erişim kontrolü, Brezilya Genel Veri Koruma Yasası (LGPD — Yasa No13.709/2018) kapsamında uyumluluk değerlendirmesi ile birlikte gelecekteki üretime hazır bir sürüm için gereksinimler olarak tanımlanmıştır.

Sistem hem istemci tarafı hem de sunucu tarafı doğrulamayı uygular. Ön yüzde, Zod şemalı React Hook Formu, gerekli alanlar boş veya yanlış biçimlendirildiğinde form göndermesini engeller ve satır içi hata mesajları gösterir. Arka uçta, gelen tüm istekler alan katmanına ulaşmadan önce Zod şemaları üzerinden analiz edilip doğrulanır; geçersiz girdiler, etkilenen alanı ve mesajı belirten yapılandırılmış hata yanıtıyla HTTP 400 döndürür. Alan düzeyinde doğrulama, değer nesneleri aracılığıyla uygulanır: CNS alanı uzunluk, sadece rakamlı format ve kontrol toplamı algoritması (hem 1–2 rakamlarından başlayan kalıcı CNS'yi hem de 7–9 ile başlayan geçici CNS'yi destekliyor) doğrulanır. Tekrarlanan CNS girişleri, veritabanı düzeyinde benzersiz bir kısıtlama ile reddedilir. Alan hatası durumunda, API tanımlayıcı bir hata mesajıyla birlikte HTTP 400 döner; başarılı işlemler HTTP 201 (oluşturulma) veya HTTP 200 (alım) döner.

Kullanılabilirlik testi
Sistemin kullanılabilirlik değerlendirmesi, kullanıcı memnuniyeti ve genel kullanılabilirlik^19,20 ölçümünün nicel bir ölçümü elde etmek için sistem kullanılabilirlik ölçeği (SUS) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Temsil senaryolar ve görevler, hamile kadının fiziksel sağlık kaydıyla yapılan tipik faaliyetlere dayanarak tasarlandı; böylece testin gerçek klinik iş akışlarını yansıtması^{sağlandı 21}.

Değerlendirme, Tablo 3'te açıklandığı gibi tüm doğum öncesi danışma iş akışını kapsayan sekiz görevden oluşuyordu.

Görev	Katılımcıya verilen talimatlar	Başarı Kriterleri
1	Hasta X için bir danışmanlık nasıl başlarsınız?	Hastayı listede veya arama çubuğunda bulun → "Konsultasyona Başla" seçeneğine tıklayın.
2	Hasta X için fiziksel ve doğum muayene verilerini girmek için hangi adımları atarsınız?	Fizik Muayene sekmesine erişin → gerekli alanları doldurun, → Sonraki'ye tıklayın veya başka bir sekmeye geçin.
3	Danışma sırasında laboratuvar muayenesi eklemek ve girilen verileri doğrulamak için hangi adımları atarsınız?	Sınav ve trimester için Sınavlar sekmesine girin → "+"a tıklayın → formu doldurun → Kaydet'e → Görüntüle'ye tıklayın.
4	Ultrason sonucunu kaydetmek için hangi adımları atarsınız?	Ultrason sekmesine erişin → "Ultrasonu Alın" seçeneğine tıklayın → formu doldurun.
5	Danışmanlığı tamamlamak için hangi adımları atarsınız?	Formun geçerli olduğundan emin olun → Gönder'e tıklayın.
6	Hasta Y'nin beslenme durumu ilerlemesini ve rahim büyüme eğrisini nasıl izlerdiniz?	Ana sayfaya dönün, →hasta Y'yi bulun → "Caderneta"ya tıklayın → Bilgi sekmesine girip → grafikleri görün.
7	Hasta Y için hangi laboratuvar muayenelerinin zaten tamamlandığını gösterebilir misin?	Hasta Y'nin Caderneta'sına erişin → Muayeneler sekmesine gidin.
8	Hasta Y kaç kez danışmanlık geçirdi ve birinin detaylarını görebilir misiniz?	Danışmanlıklar sekmesine gidin → "Detayları Görüntüle"ye tıklayın.

Tablo 3: Kullanılabilirlik değerlendirme görevleri ve başarı kriterleri. Görevler, hasta arama, danışmanlık iş akışı, veri girişi ve takip incelemesi gibi temel sistem işlevlerini değerlendirmek üzere yapılandırılır ve başarılı tamamlama için önceden belirlenmiş kriterler bulunur.

Toplamda beş sağlık profesyoneli, üç kritere göre kar topu örnekleme yoluyla işe alındı: erişilebilirlik, prenatal bakım ortamında basılı hamile kadının sağlık kaydıyla önceden uygulamalı deneyim ve gereksinim belirleme aşamasında yer alan profesyoneller veya daha önce işe alınan katılımcılar tarafından yönlendirilme. Resmi demografik anket uygulanmadı; Yapılandırılmış demografik verilerin toplanması, bu çalışmanın bir sınırlaması ve gelecekteki değerlendirmeler için hedef olarak tanımlanmıştır. Bu örneklem büyüklüğü, biçimlendirici kullanılabilirlik çalışmaları için belirlenmiş yönergelerle uyumludur; bu kılavuzlar, beş katılımcının bir arayüzdeki en kritik kullanılabilirlik sorunlarını tespit etmek için yeterli olduğunu^{gösterir 22}. Bu sayı istatistiksel genellenebilirliği sınırlamakla birlikte, bu ön değerlendirmenin keşif niteliğine uygundur. Test oturumları sırasında katılımcılar web uygulamasını keşfetmeye, önceden tanımlanmış görevleri yüksek sesle düşünmeye davet edildi. Oturumdan önce, katılımcılar sistemle ilgisi olmayan bir ısınma egzersiziyle sesli düşünme tekniğine kısa bir süre tanıtıldı. Görevler boyunca düşüncelerini, eylemlerini ve zorluklarını sürekli olarak değerlendirme uzmanından yardım almadan sözlü olarak ifade etmeleri talimatı verildi. Görev yürütme sırasında düzeltici geri bildirim sağlanmadı. Eğitimli bir gözlemci, her görev için gözlemlenen zorlukları, tereddütleri ve sözlü yorumları belgeleyen yapılandırılmış saha^{notları kaydetti 23}.

Her oturumun sonunda katılımcılar SUS anketini Brezilya Portekizcesi olarak tamamladılar. Standart SUS maddeleri, örneğin 'sistem'e yönelik genel referansların yerine klinik iş akışlarına özel referanslar getirildi; örneğin: "hamile kadının verilerini kaydet ve danış", "düşük riskli prenatal takip". Bu uyarlamalar, orijinal puanlama yapısını korurken hedef kullanıcı grubuna olan ilgisini artırdı. SUS, 5 puanlık Likert ölçeğinde (1 = kesinlikle katılmıyor, 5 = kesinlikle katılıyor) 10 ifadeden oluşur ve pozitif ve olumsuz öğeler arasında dönüşümlü olarak yer alır. Puanlar standart yöntemle hesaplandı: tek numaralı maddeler için katkı ölçek pozisyonu eksi 1 (R − 1)dir; çift numaralı maddeler için katkı 5 çıkar ölçek pozisyonu (5 − R) olur. Tüm katkıların toplamı 2.5 ile çarpılır ve nihai puan 0'dan 100'e kadar olur; 68'in üzerindeki puanlar ise ortalamanın üzerinde^{kullanılabilirlik 24'ü} gösterir. Ayrıca, sistemin güçlü yönleri ve geliştirilmesi gereken alanlar hakkında niteliksel geri bildirim toplamak için iki açık uçlu soru verildi. Yanıtlar tematik analiz kullanılarak analiz edildi: katılımcı cevaplarından ve yüksek sesle düşünce gözlemlerinden gelen tekrarlayan temalar iki araştırmacı tarafından bağımsız olarak kodlandı ve kategorilere ayrıldı. Uyuşmazlıklar tartışma yoluyla çözüldü. Ortaya çıkan kategoriler, konsolide bakım genel bakışı, profesyonel-hasta ilişkisi, bakım sürekliliği, bağlantı bağımlılığı, dışa aktarma işlevinin eksikliği ve kullanıcı destek ihtiyaçları, katılımcı yanıtlarından tümevarımsal olarak türetildi ve nitel sonuçlar tablosunda sunuldu.

Kullanılabilirlik oturumları uzaktan gerçekleştirildi. Her katılımcı, kendi cihazını ve varsayılan web tarayıcısını kullanarak halka açık bir URL üzerinden sisteme erişebiliyordu; donanım özellikleri, işletim sistemleri ve tarayıcı sürümleri kontrol edilmedi veya kaydedilmedi. Bu, gerçek bir kullanım koşulunu yansıtır ancak bir sınırlama oluşturur; çünkü cihazlar arasındaki performans değişkenliği etkileşim deneyimini etkileyebilir. Gelecekteki değerlendirmeler, kullanılabilirlik sorunlarını donanım ve bağlantı değişkenlerinden izole etmek için test ortamını standartlaştırmalıdır.

Sonuçlar

Sonuçlar bölümü, standart ölçeklerden alınan nicel ölçümler ve sağlık profesyonellerinden niteliksel geri bildirimler dahil olmak üzere kullanılabilirlik değerlendirmesinin sonuçlarını sunar. Analiz, web tabanlı doğum öncesi bakım uygulamasının etkinliği, verimliliği ve kullanıcı kabulünü değerlendirmeye odaklanmaktadır. Prototipin kullanılabilirlik değerlendirmesi, genel Sistem Kullanılabilirlik Ölçeği (SUS) puanını 77,5 olarak vererek yaygın olarak belirtilen 68 eşiğini aştı ve bu da t...

Tartışma

Dijital gebelik kaydı prototipi, belirlenmiş ölçütlere göre kabul edilebilir kullanım uygunluğunu gösteren ortalama 77,5 (SD = 9,35) SUS puanı elde etti. Bu sonuç, Alan Odaklı Tasarım^{ilkeleri 25,26} ve Altıgen^{Mimari 13'ün} birleşiminin, sistemi gerçek klinik iş akışlarıyla yakından hizalayarak, algılanan kullanılabilirliğe olumlu katkı sağladığını göstermektedir. Verimlilik ve Hata Önleme alanlarındaki yükse...

Malzemeler

```html

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
Axios	Axios Contributors	1.8.4	N/A
Backend deposu	Yazar	N/A	N/A
Docker	Docker, Inc.	27.x	N/A
Express.js	OpenJS Foundation	5.1.0	N/A
Frontend deposu	Yazar	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 Katkıda Bulunanlar	7.55.0	N/A
Recharts	recharts Katkıda Bulunanlar	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

```