Avaliação de Usabilidade de Chatbot de Nutrição Baseado em IA Generativa para Mulheres Grávidas

Objetivos: Este estudo tem como principal objetivo avaliar a usabilidade de um chatbot de IA nutricional para mulheres grávidas, comparando as pontuações da Escala de Usabilidade do Sistema (SUS) entre grupos de intervenção e de controlo.
Os objetivos secundários incluem a avaliação da aceitação da tecnologia (Modelo de Aceitação da Tecnologia), padrões de envolvimento, qualidade da informação (precisão, compreensibilidade, consistência) e alterações no conhecimento nutricional.

Desenho: Será utilizado um desenho quase-experimental com dois grupos paralelos (n=50 cada).
Através de auto-seleção, as participantes escolherão inscrever-se no grupo de intervenção (acesso a um chatbot de IA mais cuidados de rotina) ou no grupo de controlo (acesso a um serviço de informação padronizado no WeChat mais cuidados de rotina).
Os cuidados de rotina para todas as participantes incluem consultas pré-natais padrão e materiais nutricionais impressos.

O serviço WeChat para o grupo de controlo será operado por um assistente de investigação treinado, utilizando um script pré-definido durante duas janelas programadas diariamente, fornecendo informação citada dos folhetos nutricionais oficiais.
Isto isola o modo de entrega da informação (IA versus mensagens facilitadas por humanos) como a variável principal.

Participantes: Critérios de inclusão: mulheres grávidas com idade ≥18 anos, capazes de consentir, possuidoras de um smartphone com acesso à internet.
Critérios de exclusão: inscrição noutras intervenções nutricionais ou condições graves de saúde mental que prejudiquem a utilização da tecnologia.
Uma subamostra intencional de 20 participantes (10 por grupo) completará entrevistas qualitativas.

Tamanho da Amostra: Com base numa pontuação média esperada do SUS de 78 (DP=12) no grupo de intervenção e 65 (DP=15) no grupo de controlo (d de Cohen=0,95), são necessárias 23 participantes por grupo para um poder de 90% com alfa=0,05.
Considerando uma taxa de desistência de 50%, serão recrutadas 50 participantes por grupo.
Será aplicada correspondência por pontuação de propensão para reduzir o viés de seleção, utilizando variáveis incluindo idade, idade gestacional, paridade, educação e utilização de tecnologia na linha de base.

Medidas: O desfecho primário, usabilidade, será medido utilizando a Escala de Usabilidade do Sistema (SUS) e o Questionário de Usabilidade do Chatbot (CUQ) às 12 semanas.
A aceitação da tecnologia será avaliada utilizando o Modelo de Aceitação da Tecnologia (TAM).
O conhecimento nutricional será avaliado na linha de base e às 12 semanas utilizando um questionário de 15 itens e a Lista de Verificação de Nutrição da FIGO.
A precisão e consistência da informação serão avaliadas por um painel de especialistas que classificarão 150 respostas do chatbot e a submissão repetida de 20 perguntas-teste.
O envolvimento será analisado através de registos de utilização da aplicação, medindo a adesão, intensidade e persistência.
Entrevistas semiestruturadas explorarão em profundidade as experiências dos utilizadores.

Análise de Dados: Os dados quantitativos serão analisados utilizando princípios de intenção de tratar.
A análise primária comparará as pontuações médias do SUS entre grupos utilizando testes t de amostras independentes, com tamanhos de efeito calculados como d de Cohen.
Os desfechos secundários serão analisados utilizando abordagens semelhantes, com testes qui-quadrado para proporções e modelos lineares mistos para pontuações de mudança no conhecimento nutricional.
Os dados em falta serão tratados através de imputação múltipla.
As transcrições das entrevistas qualitativas serão analisadas utilizando análise temática com codificação dupla independente.

Cronograma do Estudo: As participantes serão recrutadas ao longo de um período de 6 meses, com cada participante a completar um período de intervenção e seguimento de 12 semanas.