Qual é a taxa de atrito em intervenções de saúde mental entregues por agentes conversacionais e quais fatores estão associados?
Resposta curta: A taxa de atrito em intervenções de saúde mental com agentes conversacionais foi de 21,84% em estudos de curto prazo. Estudos com duração ≤8 semanas tiveram menor atrito (18,05%) que os de longo prazo (26,59%). Ausência de suporte humano, falta de rastreamento de sintomas e comparação com lista de espera associaram-se a maior atrito.
Resposta
Esta revisão sistemática com meta-análise buscou estimar as taxas de atrito em intervenções de saúde mental entregues por agentes conversacionais (CAs) e identificar fatores associados. Foram incluídos 41 ensaios clínicos randomizados que compararam intervenções com CAs a grupos controle. A taxa global de atrito no grupo de intervenção foi de 21,84% (IC 95% 16,74%-27,36%), com alta heterogeneidade (I2=94%).
Estudos de curto prazo (≤8 semanas) apresentaram taxa de atrito de 18,05% (IC 95% 9,91%-27,76%), enquanto estudos de longo prazo (>8 semanas) tiveram 26,59% (IC 95% 20,09%-33,63%). Participantes do grupo de intervenção tiveram maior probabilidade de atrito em comparação aos controles, tanto em estudos de curto prazo (log OR 1,22; IC 95% 0,99-1,50) quanto de longo prazo (log OR 1,33; IC 95% 1,08-1,65).
Características relacionadas à intervenção associadas a maior atrito incluíram: intervenções de CA sem suporte humano, ausência de recurso de rastreamento de sintomas, falta de representação visual do CA e comparação com controles em lista de espera. Nenhum fator a nível de participante previu atrito de forma confiável.
Os autores concluem que cerca de um quinto dos participantes abandonam intervenções com CAs em estudos de curto prazo. A alta heterogeneidade limita a generalização dos achados. Recomenda-se que futuras intervenções adotem design combinado com suporte humano, uso de rastreamento de sintomas, comparação com controles ativos em vez de lista de espera e inclusão de representação visual do CA para reduzir o atrito.
O que o estudo mostrou
Revisão sistemática e meta-análise de 41 ensaios clínicos randomizados que compararam intervenções de saúde mental entregues por agentes conversacionais a grupos controle. A taxa de atrito no grupo de intervenção foi de 21,84% (IC 95% 16,74%-27,36%; I2=94%). Estudos de curto prazo (≤8 semanas) tiveram atrito de 18,05% (IC 95% 9,91%-27,76%), e de longo prazo (>8 semanas), 26,59% (IC 95% 20,09%-33,63%). O grupo de intervenção teve maior chance de atrito que o controle. Características como ausência de suporte humano, falta de rastreamento de sintomas, ausência de representação visual do CA e comparação com lista de espera associaram-se a maior atrito.
Limitações
O resumo não informa detalhes sobre as limitações individuais dos estudos incluídos, mas destaca alta heterogeneidade (I2=94%) que dificulta a generalização dos achados. O resumo também não fornece informações sobre a qualidade metodológica dos estudos ou possíveis vieses de publicação.
Aplicação no consultório
Para a prática clínica e gestão do consultório, os achados sugerem que, ao implementar ou recomendar intervenções digitais com agentes conversacionais, deve-se priorizar designs combinados com suporte humano, recursos de rastreamento de sintomas e representação visual do agente. Além disso, ao desenhar estudos ou avaliar a efetividade na prática, é importante considerar que comparações com lista de espera podem inflar o atrito e que estudos de maior duração tendem a ter maiores taxas de abandono, exigindo estratégias de engajamento de longo prazo.
Estudo citado
Attrition in Conversational Agent-Delivered Mental Health Interventions: Systematic Review and Meta-Analysis. Journal of medical Internet research, 2024.
Autores: Jabir AI, Lin X, Martinengo L, Sharp G, Theng YL, Tudor Car L.
DOI: 10.2196/48168 · PubMed: PMID 38412023
Perguntas para aprofundar
- Quais estratégias podem reduzir o atrito em intervenções digitais de saúde mental com agentes conversacionais?
- Como o suporte humano influencia a adesão a intervenções entregues por chatbots?
- Qual é o impacto do design da intervenção (ex.: rastreamento de sintomas, representação visual) na retenção de usuários?
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