O impacto do chatbot-aid na promoção da autogestão da saúde masculina na era pós-COVID-19

1. Antecedentes e objetivos:

   Após os 50 anos de idade, a saúde dos homens pode ser afetada por vários distúrbios, como sintomas do trato urinário inferior (LUTS) e disfunção erétil (DE). Devido à falta de compreensão e consciência, os pacientes muitas vezes não conseguem reconhecer os primeiros sinais e não seguem o conselho médico. Por hesitarem em discutir essas questões relacionadas à micção e à função erétil, evitam procurar ajuda médica, principalmente devido às restrições e preocupações trazidas pela pandemia de COVID-19. Consequentemente, o agravamento dos sintomas pode afetar adversamente sua qualidade de vida e dignidade. Estudos descobriram que fornecer aos homens programas de saúde de autogerenciamento resulta em melhor gerenciamento de sintomas e decisões médicas. Portanto, o trabalho está em andamento para desenvolver plataformas de inteligência artificial (IA) para permitir que os homens gerenciem sua saúde antes de consultar um médico. Os chatbots são usados ​​para várias decisões médicas e gerenciamento de saúde e agora podem fornecer aos homens várias informações de saúde para ajudar a melhorar a eficácia do autocuidado e dos tratamentos médicos no período pós-COVID-19.

   O objetivo deste estudo é explorar o impacto da intervenção de ajuda do chatbot de IA no aprimoramento do autogerenciamento e da autoeficácia de decisão entre homens com sintomas do trato urinário inferior (LUTS) devido ao aumento da próstata, com ou sem disfunção erétil (DE). na era pós-COVID-19.

2. Materiais e métodos:

2.1. Desenho do estudo e aprovação ética

Este foi um estudo randomizado controlado (RCT) de dois grupos 1:1 com design experimental pré e pós-teste. Este estudo foi aprovado pelo Conselho de Revisão Institucional (IRB) do Cheng Hsin General Hospital em Taipei, Taiwan (número de aprovação CHGH-IRB (988)111A-66-2) e os participantes receberam consentimento informado. Ambos os grupos tinham dados demográficos semelhantes. Cem pacientes do sexo masculino serão recrutados do ambulatório de Urologia, sendo 50 pacientes randomizados para o grupo experimental e 50 pacientes para o grupo controle.

2.2 Participantes

Pacientes diagnosticados com doenças relacionadas à saúde por urologistas foram incluídos neste estudo. As condições foram as seguintes: (1) homem, (2) idade entre 45-80 anos, (3) aumento da próstata com sintomas do trato urinário inferior, (4) precisa de um telefone celular e deseja baixar o chatbot da linha. O critério de exclusão foi história de psicose.

2.3 Intervenção

O estudo usa um chatbot em colaboração com a Taiwan Urological Association (TUA) e a Taiwan Continence Society (TCS), que é implantado no aplicativo de linha para dispositivos móveis. O chatbot usa um modelo de IA integrado à plataforma do desenvolvedor de linha para prever riscos para as condições de saúde dos homens, como sintomas urinários e disfunção erétil. Os pacientes podem acessar o chatbot gratuitamente escaneando um código QR. Ele fornece conselhos de autogestão em questões como aumento da próstata, sintomas urinários e disfunção erétil. Ele também fornece auxiliares de tomada de decisão centrados no paciente que apoiam e encorajam os pacientes, especialmente na melhora da micção e da disfunção erétil.

2.4 Instrumentos de pesquisa

Os pacientes em ambos os grupos foram solicitados a preencher um formulário básico de informações pessoais, bem como vários questionários, incluindo o International Prostate Symptom Score (IPSS), Índice Internacional de Função Erétil-5 (IIEF-5), Men's Health Knowledge Score, Partners in Saúde (PIH) e Escala de Autoeficácia de Decisão (DSES) antes e 2-4 semanas depois de receber as medidas de intervenção. Dados de exames adicionais, como antígeno específico da próstata (PSA), urofluxometria e ultrassonografia da próstata, foram coletados dos prontuários médicos. Um questionário de satisfação também foi aplicado aos pacientes.

2.5 Métodos estatísticos

O SPSS foi usado para análise estatística, incluindo o teste de McNemar e o teste t de amostra independente foi usado para comparar e analisar a diferença na pontuação de conhecimento, autogerenciamento e autoeficácia na tomada de decisão entre o grupo experimental e o grupo controle antes e depois A intervenção; teste t pareado foi usado para comparar os indivíduos antes e depois de receber as medidas de intervenção; A correlação de Pearson foi utilizada para analisar a relação entre LUTS, escore de conhecimento, autogerenciamento e autoeficácia de decisão; Por fim, análise de regressão múltipla para analisar o impacto do uso do chatbot na satisfação.