Asistencia con IA para la Atención Integrada para Promover la Realización de Colonoscopias

Realizaremos un ensayo controlado aleatorizado por conglomerados de dos brazos para evaluar la efectividad de un modelo de atención integrada asistida por IA (AICC) en la mejora de la tasa de aceptación de colonoscopia entre individuos de alto riesgo de 40 a 64 años. A esto le seguirá un estudio pragmático de ciencias de la implementación para evaluar la participación de los usuarios con AICC e identificar los facilitadores y barreras para su implementación en el mundo real.

El cálculo del tamaño de la muestra, basado en detectar un aumento en la aceptación de colonoscopia del 15% al 30% con un poder del 80% (α=0.05, bilateral), un CCI de 0.05 y 10 participantes por conglomerado, indica una necesidad de 18 conglomerados por brazo. Permitiendo un 10% de deserción, el tamaño de la muestra final se determina en 20 conglomerados por brazo. Por lo tanto, el tamaño de la muestra total es de 400 participantes de 40 conglomerados.

El reclutamiento de participantes se llevará a cabo en 40 pueblos/comunidades de tres condados/ciudades representativos en China. Un bioestadístico independiente asignará aleatoriamente estos pueblos/comunidades dentro de cada condado/ciudad a los brazos del estudio en una proporción 1:1. El procedimiento del estudio implica primero identificar a individuos de alto riesgo para CCR mediante un cuestionario inicial de evaluación de riesgo y una prueba inmunoquímica fecal (FIT). Aquellos que cumplan con los criterios recibirán luego la intervención correspondiente al grupo de estudio asignado a su pueblo.

Los participantes en el grupo de intervención recibirán AICC. Esto incluye una recomendación de colonoscopia de un especialista del condado tanto para los participantes como para sus familias, seguida de una introducción y registro guiado para un chatbot educativo sobre CCR con un tutorial inicial de 5 minutos. Posteriormente, los médicos de cabecera realizarán tres seguimientos mensuales cara a cara, cada uno compuesto por un breve recordatorio de la colonoscopia y un uso guiado del chatbot educativo sobre CCR. El grupo de control recibirá solo una recomendación de colonoscopia de un especialista del condado, con acceso al chatbot otorgado solo después del final del período de estudio de 6 meses. Posterior a la intervención, todos los participantes completarán un cuestionario que evalúa el conocimiento sobre el cribado de CCR, las creencias de salud y la intención conductual. La aceptación de la colonoscopia se recopilará a través del sistema de información hospitalaria en el seguimiento a los 3 y 6 meses.

El análisis primario seguirá el principio de intención de tratar (ITT). El resultado primario es la aceptación y el momento de la colonoscopia a los 3 y 6 meses después de la intervención. Los resultados secundarios abarcaron varios dominios: conocimiento, creencias e intención sobre el cribado de CCR; usabilidad y participación del usuario con el chatbot; y costos de la intervención. Las comparaciones entre grupos para variables continuas y categóricas utilizarán pruebas t y pruebas de chi-cuadrado. Para tener en cuenta posibles factores de confusión, se empleará la ecuación de estimación generalizada (GEE) para obtener estimaciones de efecto robustas. El momento de la aceptación de la colonoscopia se analizará utilizando curvas de supervivencia de Kaplan-Meier y pruebas de log-rank, y los efectos de la intervención sobre el tiempo hasta el evento se cuantificarán con un modelo de riesgos proporcionales de Cox. Se realizarán análisis de subgrupos para dilucidar la heterogeneidad del efecto en poblaciones estratificadas por características basales.