Avaliação Terapêutica Personalizada

Responda a algumas perguntas simples para receber recomendações personalizadas baseadas no perfil do seu doente.

1

Perfil do Doente

2

Estado do Tratamento

3

Considerações Especiais

💻 Documentação Técnica da Implementação

Lógica Frontend

Wizard progressivo com 3 passos sequenciais
Estado gerido via classe AssessmentEngine (ES6)
Validação de seleção antes de avançar
Animações CSS para transições suaves
LocalStorage para persistência entre sessões

Arquitetura de Dados

Decision tree mapeada em objeto JSON (contentDatabase.js)
Regras condicionais baseadas em lógica AND/OR
Separação de concerns: UI (Stimulus), Lógica (Engine), Dados (JSON)
Content mapping por combinações de respostas
Fallback para casos não mapeados

Integração Backend/CMS

API endpoint: GET /api/recommendations
POST para logging de interações (analytics)
CMS pode gerir conteúdo via JSON config
Caching de regras para performance
Autenticação para tracking por profissional

Alternativas Técnicas

Abordagem A: Pure client-side (atual) - rápida, sem backend
Abordagem B: Server-side rendering - SEO, conteúdo dinâmico
Abordagem C: Headless CMS (Contentful/Drupal) - gestão fácil
Abordagem D: ML/IA para personalização avançada
Abordagem E: Chatbot conversacional (LLM)