Suporte de IA a Pedido Via Assistente GPT Baseado em LINE para Melhorar a Resiliência Emocional e Reduzir o Burnout Entre Enfermeiros Clínicos (Nurse-AI-CARE)

1. Design do Estudo e Mecanismo de RandomizaçãoEste estudo utiliza um Design de Intervenção Paralela Pré-Pós.Para aumentar a validade interna, minimizar o viés de seleção e considerar características a nível da unidade, é empregada uma abordagem de Randomização por Conglomerados Estratificados.As unidades clínicas são estratificadas em três níveis com base na intensidade de trabalho avaliada: Alta Intensidade (ex.: UCI e Serviço de Urgência), Intensidade Média (ex.: enfermarias médicas e cirúrgicas) e Baixa Intensidade (ex.: enfermarias psiquiátricas e de reabilitação).Dentro de cada estrato, a unidade de enfermagem ou enfermaria serve como o conglomerado.Os conglomerados são então atribuídos aleatoriamente (proporção 1:1) ao Grupo de Intervenção ou ao Grupo de Controlo, garantindo que todos os enfermeiros dentro de uma única unidade pertençam ao mesmo braço do estudo.O tamanho total planeado da amostra é N=120, distribuído por aproximadamente 18 conglomerados.2.Protocolo de Intervenção (Período de 4 Semanas)O período de intervenção abrange quatro semanas (28 dias).A ferramenta central é um modelo de diálogo GPT personalizado integrado com a plataforma LINE Official Account (LINE OA), amplamente utilizada pela população-alvo.Grupo de Intervenção (Suporte AI Interativo)Os participantes recebem uma intervenção diária de duas partes: uma mensagem push diária e acesso a uma interação AI bidireccional.Eles são encorajados a envolver-se ativamente num diálogo de apoio psicológico de forma livre com o assistente LINE GPT.A lógica de resposta da AI é rigorosamente definida através de Prompt Engineering para se focar no stress do trabalho clínico, no coping emocional e em estratégias de promoção da resiliência.Crucialmente, a AI está programada com salvaguardas éticas para redirecionar suavemente os utilizadores de volta ao eixo do stress clínico se se desviarem para tópicos não relacionados com o trabalho ou sensíveis, e proibir estritamente a prestação de qualquer aconselhamento médico, diagnóstico ou terapêutico.Grupo de Controlo (Controlo de Mensagem Estática)Os participantes no grupo de controlo recebem mensagens de texto estáticas diárias.Os temas do conteúdo são idênticos às mensagens push recebidas pelo grupo de intervenção, mas o canal carece de qualquer capacidade de resposta AI interativa.3.Procedimentos do Estudo e Cronograma de Recolha de DadosO estudo completo abrange um mínimo de seis semanas, estruturado em três fases distintas.O processo começa nas Semanas 1-2 com o recrutamento e avaliação de base.Após consentimento informado, os participantes são orientados sobre a plataforma do estudo (LINE OA) e completam o Questionário Pré-Teste.Esta avaliação de base, que demora aproximadamente 25-30 minutos, captura todas as variáveis demográficas/ocupacionais e as pontuações iniciais para todas as escalas de resultados primárias e secundárias (ProQOL, GSE, PSS-10, BRS).Imediatamente após a avaliação de base, o período de intervenção de 4 semanas começa, abrangendo aproximadamente da Semana 3 à Semana 6.Ao longo deste período, tanto o grupo de intervenção como o grupo de controlo recebem as suas respetivas mensagens diárias.Para acompanhar o envolvimento e a experiência subjetiva, todos os participantes são obrigados a completar semanalmente um breve "Formulário Simples de Feedback de Utilização de AI", que demora aproximadamente 5 minutos.Após a conclusão das quatro semanas, o estudo entra na fase de Pós-Teste no final da Semana 6.Todos os participantes completam a mesma bateria de escalas de resultados (remedição de ProQOL, GSE, PSS-10, BRS) e o Questionário de Satisfação de Utilização de AI.O Grupo de Intervenção é adicionalmente solicitado a completar um Questionário de Feedback Aberto para fornecer dados qualitativos ricos sobre a sua experiência com o assistente GPT.4.Plano de Análise EstatísticaOs dados serão anonimizados utilizando IDs de estudo únicos antes da análise.Devido à randomização por conglomerados estratificados, a análise empregará métodos adequados para estruturas de dados em conglomerados para considerar a Correlação Intra-Conglomerado (ICC).A Análise Primária utilizará Equações de Estimativas Generalizadas (GEE) para modelar a mudança nos resultados ao longo do tempo, testando especificamente a interação "Tempo $\times$ Grupo" para avaliar o efeito da intervenção.A unidade/enfermaria de enfermagem será especificada como a variável de conglomerado no modelo GEE.Modelos Lineares de Efeitos Mistos (LMM) podem ser utilizados para análise suplementar ou de sensibilidade.Covariáveis como tempo de serviço em enfermagem e níveis de stress de base serão incluídas nos modelos para ajustamento e análise exploratória.Os dados qualitativos do feedback aberto serão analisados utilizando Análise de Conteúdo para categorizar temas emergentes.