Evaluación de Usabilidad del Chatbot de Nutrición Basado en IA Generativa para Mujeres Embarazadas

Objetivos: Este estudio tiene como objetivo principal evaluar la usabilidad de un chatbot de IA de nutrición para mujeres embarazadas comparando las puntuaciones de la Escala de Usabilidad del Sistema (SUS) entre los grupos de intervención y control.
Los objetivos secundarios incluyen evaluar la aceptación de la tecnología (Modelo de Aceptación de Tecnología), patrones de compromiso, calidad de la información (precisión, comprensibilidad, coherencia) y cambios en el conocimiento nutricional.

Diseño: Se empleará un diseño cuasi-experimental con dos grupos paralelos (n=50 cada uno).
Mediante autoselección, los participantes elegirán inscribirse en el grupo de intervención (acceso a un chatbot de IA más atención rutinaria) o en el grupo de control (acceso a un servicio de información estandarizado de WeChat más atención rutinaria).
La atención rutinaria para todos los participantes incluye visitas prenatales estándar en la clínica y materiales nutricionales impresos.

El servicio de WeChat para el grupo de control será operado por un asistente de investigación capacitado utilizando un guion predefinido durante dos ventanas programadas diariamente, proporcionando información citada de los folletos nutricionales oficiales.
Esto aísla el modo de entrega de información (IA versus mensajería facilitada por humanos) como la variable principal.

Participantes: Criterios de inclusión: mujeres embarazadas de edad ≥18 años, capaces de dar consentimiento, que posean un teléfono inteligente con acceso a internet.
Criterios de exclusión: inscripción en otras intervenciones nutricionales o condiciones de salud mental graves que dificulten el uso de tecnología.
Una submuestra intencional de 20 participantes (10 por grupo) completará entrevistas cualitativas.

Tamaño de la muestra: Basado en una puntuación SUS media esperada de 78 (DE=12) en el grupo de intervención y 65 (DE=15) en el grupo de control (d de Cohen=0,95), se requieren 23 participantes por grupo para un poder del 90% con alfa=0,05.
Teniendo en cuenta una deserción del 50%, se reclutarán 50 participantes por grupo.
Se aplicará emparejamiento por puntuación de propensión para reducir el sesgo de selección utilizando variables que incluyen edad, edad gestacional, paridad, educación y uso de tecnología basal.

Mediciones: El resultado principal, usabilidad, se medirá utilizando la Escala de Usabilidad del Sistema (SUS) y el Cuestionario de Usabilidad del Chatbot (CUQ) a las 12 semanas.
La aceptación de la tecnología se evaluará utilizando el Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM).
El conocimiento nutricional se evaluará al inicio y a las 12 semanas utilizando un cuestionario de 15 ítems y la Lista de Verificación de Nutrición de la FIGO.
La precisión y coherencia de la información serán evaluadas por un panel de expertos calificando 150 respuestas del chatbot y el envío repetido de 20 preguntas de prueba.
El compromiso se analizará mediante registros de uso de la aplicación midiendo adherencia, intensidad y persistencia.
Las entrevistas semiestructuradas explorarán en profundidad las experiencias de los usuarios.

Análisis de datos: Los datos cuantitativos se analizarán utilizando principios de intención de tratar.
El análisis principal comparará las puntuaciones medias de SUS entre grupos utilizando pruebas t de muestras independientes, con tamaños del efecto calculados como d de Cohen.
Los resultados secundarios se analizarán utilizando enfoques similares, con pruebas de chi-cuadrado para proporciones y modelos lineales mixtos para puntuaciones de cambio en conocimiento nutricional.
Los datos faltantes se abordarán mediante imputación múltiple.
Las transcripciones de entrevistas cualitativas se analizarán mediante análisis temático con codificación independiente dual.

Cronograma del estudio: Los participantes serán inscritos durante un período de 6 meses, y cada participante completará un período de intervención y seguimiento de 12 semanas.