Influencia de los Chatbots en salud sobre los Comportamientos de Estilo de Vida: Un Meta-Análisis
Introducción
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha desempeñado un papel cada vez más importante en el ámbito de la salud y el bienestar. Las herramientas basadas en IA, como los chatbots, son particularmente útiles para promover estilos de vida saludables y prevenir enfermedades. Pero, ¿cuán eficaces son realmente los Chatbots en Salud?
En esta publicación vamos a hablar de un estudio publicado recientemente en NPJ Digital Medicine titulado: “Revisión sistemática y metaanálisis de la eficacia de los chatbots en los comportamientos de estilo de vida”
El Problema: Estilos de Vida Poco Saludables
Comportamientos poco saludables, como la inactividad física, una dieta poco saludable, el sedentarismo y la mala calidad del sueño, son factores de riesgo importantes para enfermedades crónicas como la obesidad, la diabetes y las enfermedades cardíacas. Sin embargo, cambiar estos comportamientos puede ser difícil.
Aquí es donde los chatbots entran en juego. Los chatbots, o agentes de conversación, son programas de software diseñados para interactuar con los usuarios en lenguaje natural. Pueden funcionar a través de diversas plataformas, como sitios web, aplicaciones de mensajería y asistentes de voz, y están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
La Solución: Los Chatbots como Agentes de Cambio
El estudio, una revisión sistemática y metaanálisis, exploró el impacto de los chatbots en los comportamientos de estilo de vida, como la actividad física, la dieta y el sueño. Encontró que los chatbots son efectivos para promover estilos de vida saludables.
Los chatbots demostraron tener un impacto positivo en diversos aspectos relacionados con la salud. Se observó un aumento significativo en la actividad física total, incluyendo una mayor participación en actividades moderadas a vigorosas, así como un aumento en el conteo diario de pasos. Además, se encontró que los usuarios de chatbots mejoraron sus hábitos alimenticios, mostrando un incremento en el consumo de frutas y verduras. Otro beneficio destacado fue la mejora en la duración y calidad del sueño. En resumen, los chatbots se presentan como una herramienta efectiva para promover un estilo de vida más saludable.
La investigación también descubrió que algunas características específicas de los chatbots pueden aumentar su efectividad. Por ejemplo, la personalización, la interactividad y el uso de técnicas de motivación pueden hacer que las intervenciones basadas en chatbots sean más atractivas y efectivas.
Consejos para la Comunidad Médica
Basándonos en los hallazgos del estudio, aquí hay algunos consejos para los profesionales de la salud:
- Incorporar chatbots en programas de cambio de comportamiento: Dada su eficacia, es importante que los chatbots formen parte de programas y servicios que buscan promover cambios de comportamiento saludables.
- Personalización de la interacción: Para aumentar la eficacia de los chatbots, se deben personalizar las interacciones basándose en los comportamientos, necesidades y preferencias del usuario.
- Apoyar los chatbots con intervenciones humanas: Si bien los chatbots pueden ser efectivos por sí mismos, combinarlos con intervenciones humanas puede aumentar su impacto. Por ejemplo, un dietista podría supervisar el progreso de un usuario y proporcionar retroalimentación adicional.
- Educar a los pacientes sobre el uso de chatbots: Los pacientes necesitan entender cómo los chatbots pueden ayudarlos a alcanzar sus metas de salud y cómo usar estos recursos de manera efectiva.
- Evaluar y mejorar constantemente: Al igual que con cualquier intervención de salud, es importante evaluar constantemente la eficacia de los chatbots y hacer mejoras basadas en la retroalimentación de los usuarios y los hallazgos de la investigación.
En resumen, los chatbots presentan una gran oportunidad para mejorar los estilos de vida saludables y prevenir enfermedades crónicas. A medida que la tecnología continúa evolucionando, sin duda veremos aún más innovaciones en este espacio. Manténganse al tanto de las últimas investigaciones y no duden en incorporar estas herramientas en sus prácticas. ¡El futuro de la medicina digital es prometedor!
Resumen de la Revisión Sistemática
A continuación te presento un resumen un poco mas detallado y técnico del artículo que da origen a este post. el resumen tiene una estructura basada en las secciones habituales que conforman una publicación científica tipo Revisión Sistemática y Metanálisis
Datos Generales del Artículo:
Título del artículo y traducción al español.
El título del artículo es: “Systematic review and meta-analysis of the effectiveness of chatbots on lifestyle behaviours.” Traducción al español: “Revisión sistemática y metaanálisis de la eficacia de los chatbots en los comportamientos de estilo de vida.”
DOI:
El DOI del artículo es 10.1038/s41746-023-00856-1
Fecha de Publicación:
El artículo se publicó el 23 de junio de 2023.
Revista en que se publicó el Artículo:
El artículo se publicó en NPJ Digital Medicine – Un Journal de la Serie Nature Partner Journals de nature.com
Pagina Web de la Revista
La pagina web de la revista es: https://www.nature.com/npjdigitalmed/
Metodología:
Relevancia del Artículo:
La relevancia del estudio radica en su enfoque en un tema emergente y significativo: el uso de tecnología de inteligencia artificial, en particular los chatbots, en la intervención y el mejoramiento de comportamientos relacionados con la salud. A medida que la tecnología avanza y la inteligencia artificial se vuelve más prominente, es crucial entender cómo estas herramientas pueden ser utilizadas para promover la salud y el bienestar. Esta revisión sistemática y meta-análisis brinda una evaluación exhaustiva de los estudios actuales en este campo, proporcionando una visión valiosa sobre la eficacia de los chatbots como herramienta de intervención. Además, al identificar áreas donde los datos son insuficientes o faltantes, este estudio puede ayudar a orientar la investigación futura en esta área.
Objetivo del Artículo:
El objetivo del artículo, tal como se describe en el método, era realizar una revisión exhaustiva y un meta-análisis de estudios que investigaran el impacto de las intervenciones que utilizan chatbots para mejorar la actividad física, el comportamiento sedentario, la dieta o el sueño. Específicamente, el estudio buscó comprender cómo estas intervenciones basadas en chatbots, que pueden incluir software independiente o aplicaciones web y móviles, influyen en los resultados de comportamientos relacionados con la salud en diferentes poblaciones y entornos. Al hacerlo, también se propusieron evaluar la calidad y el riesgo de sesgo en los estudios existentes utilizando la Herramienta de Evaluación de Calidad del Proyecto de Práctica de Salud Pública Efectiva (EPHPP).
Fuentes de Datos utilizadas en el Artículo:
Las fuentes de datos utilizadas en el artículo son:
- ACM Digital Library
- CINAHL
- The Cochrane Library
- Embase
- Emcare
- IEEE Xplore
- JMIR publications
- MEDLINE
- Ovid
- ProQuest central
- ProQuest Nursing and Allied Health Source
- PsycINFO
- PubMed
- Scopus
Los datos recopilados para el estudio provienen de artículos publicados en revistas revisadas por pares en inglés desde el inicio de cada base de datos hasta el 1 de septiembre de 2022.
Selección de Estudios:
Criterios de selección y estrategia de búsqueda: Los criterios de elegibilidad se desarrollaron utilizando el marco de población, intervención, comparación, resultados y tipo de estudio (PICOS). La búsqueda se realizó en catorce bases de datos electrónicas utilizando términos de búsqueda como “chatbot”, “actividad física”, “comportamiento sedentario”, “sueño” y “dieta”.
Extracción y Análisis de Datos
Manejo y extracción de datos: Los resultados de la búsqueda fueron importados a EndNote x9, donde se eliminaron los duplicados. Los artículos restantes fueron exportados a Covidence para el cribado. Diez autores realizaron de forma independiente y en duplicado las etapas de cribado, y las discrepancias fueron resueltas a través de una discusión con el autor correspondiente.
Evaluación de la calidad del estudio y el riesgo de sesgo: Los revisores evaluaron la calidad del estudio y el riesgo de sesgo utilizando la herramienta de evaluación de calidad del proyecto de práctica de salud pública efectiva (EPHPP). Los estudios se calificaron como débiles, moderados o fuertes en los componentes de sesgo de selección, diseño del estudio, factores de confusión, cegamiento, métodos de recolección de datos y retiros y abandonos.
Una vez que los estudios pasaron estos pasos, se extrajeron los datos necesarios utilizando formularios de extracción de datos estandarizados. Estos incluyeron características del estudio, detalles de la intervención, medidas de resultados y resultados generales para los resultados relevantes.
Medidas y Desenlaces:
El artículo realizó una serie de meta-análisis para examinar la efectividad de las intervenciones basadas en chatbots para mejorar diversos comportamientos de salud. Las principales medidas y desenlaces del estudio incluyen:
- Actividad física total: Se mostró un efecto significativo de las intervenciones basadas en chatbots para aumentar la actividad física total. Esto se midió utilizando la diferencia de medias estandarizadas (SMD, por sus siglas en inglés), que fue de 0.28 (IC del 95% = 0.16, 0.40), p < 0.01 basado en 10 estudios con 1603 participantes. También se realizó un análisis de sensibilidad, y los resultados mostraron que el efecto en la actividad física total permaneció sin cambios (SMD = 0.28 [IC 95% = 0.18, 0.38], p < 0.01).
- Actividad física moderada a vigorosa (MVPA): Se mostró un efecto significativo de las intervenciones basadas en chatbots para aumentar la MVPA. La SMD fue de 0.53 (IC del 95% = 0.24, 0.83), p < 0.01 basado en 2 estudios con 184 participantes. En términos de diferencias de medias, el aumento en la MVPA fue de 103 minutos por semana (IC 95% = 48.20, 159.24).
- Pasos diarios: Se encontró un efecto significativo de las intervenciones basadas en chatbots para aumentar los pasos diarios. La SMD fue de 0.28 (IC del 95% = 0.17, 0.39), p < 0.01 basado en 6 estudios con 1276 participantes. El aumento en los pasos diarios fue de 735 pasos por día (IC 95% = 441, 1029).
- Consumo de frutas y verduras: Se mostró un efecto significativo de las intervenciones basadas en chatbots para aumentar el consumo de frutas y verduras. La SMD fue de 0.59 (IC del 95% = 0.25, 0.93), p < 0.01 basado en 4 estudios con 289 participantes. El efecto se tradujo en un aumento en el consumo de frutas y verduras de 1 porción por día (IC 95% = 0.30, 1.68).
- Duración y calidad del sueño: Se observaron aumentos significativos en la duración del sueño (SMD = 0.44 [IC 95% = 0.32, 0.55], 3 estudios, 1184 participantes, p < 0.01) y la calidad del sueño (SMD = 0.50 [IC 95% = 0.09, 0.90], 4 estudios, 1302 participantes, p = 0.02). El efecto se tradujo en un aumento en la duración del sueño de 45 minutos por noche (IC 95% = 33.2, 56.9).
Resultados y Conclusiones:
El estudio aborda varios aspectos sobre el impacto de los chatbots en diferentes hábitos de vida saludables, tales como la actividad física, la alimentación y la calidad del sueño. Para hacer más comprensible los datos, se reescriben a continuación:
Actividad física:
El estudio encontró que los chatbots pueden tener un impacto positivo en la cantidad y calidad de ejercicio que hacemos. Los programas de chatbots alentaron a las personas a moverse más y a realizar ejercicios más intensos. Además, estos programas ayudaron a las personas a aumentar la cantidad de pasos que daban cada día.
Alimentación saludable:
Los chatbots también demostraron ser efectivos para animar a las personas a comer más frutas y verduras, uno de los pilares de una dieta equilibrada y saludable.
Calidad del sueño:
Los chatbots pueden ayudar a las personas a dormir más y mejor. Los usuarios de los programas de chatbot notaron una mejora en la duración y calidad de su sueño.
Calificación de las recomendaciones:
Basado en los hallazgos del estudio, se brindaron calificaciones de recomendaciones. Los programas de chatbots que se centran en promover la actividad física y una alimentación saludable obtuvieron la calificación más alta (A), lo que sugiere que son estrategias efectivas y confiables. Los chatbots que trabajan para mejorar la duración y la calidad del sueño también obtuvieron buenos resultados, aunque ligeramente inferiores (calificación B).
Subgrupos y características de intervención:
Al profundizar en los datos, el estudio no encontró diferencias significativas en la efectividad de los chatbots en función de cuánto tiempo se usaron, qué componentes tenían, o si el nivel de actividad física se medía a través de reportes personales o de mediciones objetivas. Sin embargo, sí hubo algunas diferencias significativas en el consumo de frutas y verduras, y la duración y calidad del sueño dependiendo de características como el tipo de chatbot (texto vs voz) y el uso de inteligencia artificial o procesamiento de lenguaje natural.
Conclusiones del Artículo:
Según los resultados presentados, se destaca el efecto positivo y significativo de las intervenciones basadas en chatbots en varios aspectos de la salud, incluyendo la actividad física total, la actividad física moderada a vigorosa (MVPA), los pasos diarios, el consumo de frutas y verduras, y la duración y calidad del sueño. Además, es posible que las conclusiones también hagan referencia a las diferencias significativas observadas en subgrupos de intervenciones basadas en las características del chatbot, lo que sugiere que algunos enfoques pueden ser más efectivos que otros en ciertos contextos.
Chatbots Relacionados en el Artículo y sus características
Los chatbots evaluados en el estudio fueron tanto de texto como de voz, y muchos incluyeron una variedad de imágenes visuales o gráficas y avatares. Aproximadamente un tercio de las intervenciones evaluadas permitieron conversaciones de flujo libre iniciadas por el usuario con el chatbot, y la mayoría de los chatbots también enviaron recordatorios diarios, indicaciones, metas y/o mensajes informativos. Los chatbots fueron efectivos en una variedad de poblaciones y grupos de edad, con chatbots a corto y largo plazo,
Las características de los chatbots evaluados en el estudio son variadas y dependen del objetivo de cada uno. Sin embargo, se pueden identificar algunas características comunes:
Interactividad:
Los chatbots permiten una interacción dinámica con los usuarios, proporcionando respuestas en tiempo real a las consultas y ofreciendo información relevante basada en las respuestas del usuario.
Personalización:
Muchos de los chatbots tienen la capacidad de personalizar las interacciones basándose en las necesidades y preferencias individuales del usuario. Esto puede incluir la adaptación del contenido de la información, la frecuencia de las interacciones y los recordatorios, y la forma de comunicación (por ejemplo, texto versus voz).
Automatización:
Los chatbots utilizan algoritmos y técnicas de inteligencia artificial para automatizar las interacciones con los usuarios. Esto permite que los chatbots estén disponibles para los usuarios en cualquier momento y lugar, y que puedan manejar un gran volumen de interacciones simultáneamente.
Enfoque en el cambio de comportamiento:
Los chatbots evaluados en el estudio están diseñados para promover cambios en el comportamiento de los usuarios en relación con la salud y el estilo de vida. Esto puede incluir la promoción de la actividad física, la mejora de la dieta, la reducción del consumo de carne roja y procesada, el tratamiento del insomnio, y otros comportamientos relacionados con la salud.
Uso de técnicas de motivación:
Algunos chatbots utilizan técnicas de motivación para fomentar el cambio de comportamiento. Esto puede incluir el establecimiento de metas, el seguimiento del progreso, la retroalimentación y el refuerzo positivo.
Inclusión de contenido visual:
Algunos chatbots incluyen imágenes visuales o gráficas y avatares para mejorar la interactividad y el compromiso del usuario.
Envío de recordatorios y mensajes informativos:
Muchos de los chatbots envían recordatorios diarios, indicaciones, metas y/o mensajes informativos para mantener a los usuarios comprometidos y motivados.
Adaptabilidad a diferentes grupos de edad y poblaciones:
Los chatbots fueron efectivos en una variedad de poblaciones y grupos de edad, con intervenciones a corto y largo plazo.
Es importante destacar que las características específicas de cada chatbot pueden variar dependiendo de su propósito y diseño.
El artículo no proporciona una lista detallada de los chatbots específicos que se evaluaron. Sin embargo, se mencionan algunos estudios y chatbots en las referencias, que podrían haber sido parte de la revisión sistemática y metaanálisis. Algunos de estos incluyen:
- Un programa de actividad física y dieta entregado por un entrenador de salud virtual con inteligencia artificial (Maher, C., Davis, C., Curtis, R., Short, C. & Murphy, K. A physical activity and diet program delivered by artificially intelligent virtual health coach: proof-of-concept study. JMIR Mhealth Uhealth. 8, e17558 (2020)).
- Un chatbot para el cambio de comportamiento de estilo de vida saludable (Dhinagaran, D. et al. Conversational agent for healthy lifestyle behavior change: web-based feasibility study. JMIR Form. Res. 5, e27956 (2021)).
- Un chatbot para la promoción de la actividad física (Luo, T. C., Aguilera, A., Lyles, C. R. & Figueroa, C. A. Promoting physical activity through conversational agents: mixed methods systematic review. J. Med. Internet Res. 23, e25486 (2021)).
- Un chatbot para el tratamiento del insomnio (Philip, P. et al. Efficacy of a smartphone-based virtual companion to treat insomniac complaints in the general population: sleep diary monitoring versus an internet autonomous intervention. J. Clin. Med. 11, 4387 (2020)).
- Un chatbot para la reducción del consumo de carne roja y procesada (Carlin, A., Logue, C., Flynn, J., Murphy, M. & Gallagher, A. Development and feasibility of a family-based health behavior intervention using intelligent personal assistants: randomized controlled trial. JMIR Form. Res. 5, e17501 (2021)).
- Un chatbot para la promoción de la actividad física en adolescentes (Cushing, C. et al. Adaptive mHealth intervention for adolescent physical activity promotion. J. Pediatr. Psychol. 46, 536–546 (2021)).
- Un chatbot para la promoción de la actividad física en sobrevivientes de cáncer (Hassoon, A. et al. Randomized trial of two artificial intelligence coaching interventions to increase physical activity in cancer survivors. NPJ Digit. Med. 4, 168 (2021)).
- Un chatbot para el tratamiento del insomnio (Lorenz, N., Heim, E., Roetger, A., Birrer, E. & Maercker, A. Randomized controlled trial to test the efficacy of an unguided online intervention with automated feedback for the treatment of insomnia. Behav. Cogn. Psychother. 47, 287–302 (2019)).
Referencias:
- Singh B, Olds T, Brinsley J, Dumuid D, Virgara R, Matricciani L, Watson A, Szeto K, Eglitis E, Miatke A, Simpson CEM, Vandelanotte C, Maher C. Systematic review and meta-analysis of the effectiveness of chatbots on lifestyle behaviours. NPJ Digit Med. 2023 Jun 23;6(1):118. doi: 10.1038/s41746-023-00856-1. PMID: 37353578; PMCID: PMC10290125.
- Traducción, síntesis y Corrección de Estilo realizados con apoyo de GPT-4
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Oscar Efrem García Fernández