Hodnocení použitelnosti nutričního chatu založeného na generativní umělé inteligenci pro těhotné ženy

Cíle: Tato studie si primárně klade za cíl vyhodnotit použitelnost výživového AI chatbotu pro těhotné ženy porovnáním skóre System Usability Scale (SUS) mezi intervenční a kontrolní skupinou. Sekundární cíle zahrnují hodnocení přijetí technologie (Technology Acceptance Model), vzorců zapojení, kvality informací (přesnost, srozumitelnost, konzistence) a změn ve znalostech o výživě.

Design: Bude použito kvaziexperimentální schéma se dvěma paralelními skupinami (n=50 v každé). Na základě vlastního výběru si účastnice zvolí, zda se přihlásí do intervenční skupiny (přístup k AI chatbotu plus běžná péče) nebo do kontrolní skupiny (přístup ke standardizované službě WeChat plus běžná péče). Běžná péče pro všechny účastnice zahrnuje standardní prenatální návštěvy na klinice a tištěné výživové materiály.

Služba WeChat pro kontrolní skupinu bude provozována školeným výzkumným asistentem pomocí předem definovaného skriptu během dvou naplánovaných časových oken denně, poskytující informace citované z oficiálních výživových letáků. Tím je izolován způsob doručování informací (AI versus zprávy usnadňované člověkem) jako primární proměnná.

Účastnice: Inkluzní kritéria: těhotné ženy ve věku ≥18 let, schopné dát souhlas, vlastnící smartphone s přístupem k internetu. Exkluzní kritéria: zařazení do jiných výživových intervencí nebo závažné duševní zdravotní stavy omezující používání technologie. Úmyslný podsoubor 20 účastnic (10 na skupinu) dokončí kvalitativní rozhovory.

Velikost vzorku: Na základě očekávaného průměrného skóre SUS 78 (SD=12) v intervenční skupině a 65 (SD=15) v kontrolní skupině (Cohenovo d=0,95) je pro 90% sílu při alfa=0,05 potřeba 23 účastnic na skupinu. S přihlédnutím k 50% atrici bude rekrutováno 50 účastnic na skupinu. K omezení výběrového zkreslení bude aplikováno párování na základě skóre sklonu (propensity score matching) pomocí proměnných včetně věku, gestačního věku, parity, vzdělání a základního využívání technologie.

Měření: Primární výsledek, použitelnost, bude měřen pomocí System Usability Scale (SUS) a Chatbot Usability Questionnaire (CUQ) ve 12. týdnu. Přijetí technologie bude hodnoceno pomocí Technology Acceptance Model (TAM). Znalosti o výživě budou hodnoceny na začátku a ve 12. týdnu pomocí 15-položkového dotazníku a FIGO Nutrition Checklist. Přesnost a konzistence informací bude hodnocena panelem expertů, který ohodnotí 150 odpovědí chatbotu a opakovaným odesláním 20 testovacích otázek. Zapojení bude analyzováno prostřednictvím záznamů o používání aplikace měřících adherenci, intenzitu a vytrvalost. Polostrukturované rozhovory podrobně prozkoumají uživatelské zkušenosti.

Analýza dat: Kvantitativní data budou analyzována pomocí principů analýzy v úmyslu léčit (intention-to-treat). Primární analýza porovná průměrná skóre SUS mezi skupinami pomocí t-testů pro nezávislé výběry, s velikostí účinku vypočítanou jako Cohenovo d. Sekundární výsledky budou analyzovány pomocí podobných přístupů, s chí-kvadrát testy pro proporce a lineárními smíšenými modely pro změny skóre znalostí o výživě. Chybějící data budou řešena pomocí vícenásobného imputování. Přepisy kvalitativních rozhovorů budou analyzovány pomocí tematické analýzy s duálním nezávislým kódováním.

Časový harmonogram studie: Účastnice budou zapojovány po dobu 6 měsíců, přičemž každá účastnice dokončí 12týdenní intervenci a následné období.