Este artigo oferece dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de pacientes sobre compreensão de medicamentos usando análise de respostas de pesquisa impulsionada por IA e ferramentas práticas.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de respostas de pesquisa
A abordagem e as ferramentas que você escolher dependerão da forma e estrutura dos dados da sua pesquisa com pacientes. Aqui está como eu penso sobre cada tipo:
Dados quantitativos: Se sua pesquisa incluir perguntas como "você tomou seu medicamento hoje?" ou "selecione o propósito da sua prescrição", essas respostas são facilmente contadas e resumidas em planilhas convencionais como o Excel ou o Google Planilhas. Estas funcionam perfeitamente para números e respostas de escolha única.
Dados qualitativos: Se a pesquisa contiver perguntas abertas (“Como você se sente em relação ao seu atual regime de medicamentos?”) ou permitir respostas ricas, com várias frases, a situação muda. Você não pode simplesmente ler dezenas ou centenas de respostas—aliás, pesquisas mostram regularmente que subestimamos a dificuldade de extrair temas apenas folheando páginas de texto. Ferramentas impulsionadas por IA são uma necessidade aqui, especialmente ao analisar a compreensão dos pacientes, já que estudos mostram grande variabilidade na compreensão de medicamentos. Em um estudo nos EUA, por exemplo, 30% dos pacientes não podiam nomear ao menos um de seus medicamentos, e 19% não sabiam seu propósito. Essas lacunas de conhecimento se tornam ainda mais evidentes quando você lê respostas qualitativas. [2]
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise de IA
Copiar e conversar: Você pode exportar respostas de pesquisa e colá-las no ChatGPT (ou qualquer modelo de linguagem grande). Em seguida, você pode instruir a IA a procurar temas, extrair resumos ou buscar tópicos específicos.
Desvantagem: Essa abordagem não é muito conveniente. Formatar respostas para copiar e colar, ficar dentro dos limites de contexto da IA e garantir que você não exponha dados sensíveis são todos desafios. Além disso, você ficará preso organizando manualmente acompanhamentos e qualquer exploração mais profunda em grupos de respostas específicas. Ainda assim, para pequenos conjuntos de respostas com respostas relativamente curtas, ChatGPT é uma opção completamente viável.
Tudo-em-um como o Specific
Desenvolvido para pesquisas de Compreensão de Medicamentos para Pacientes: Specific foi projetado especificamente para pesquisas conversacionais dirigidas por IA e sua análise. Vai além de simplesmente coletar dados. Em vez disso, faz perguntas de acompanhamento específicas em tempo real à medida que os pacientes completam a pesquisa, o que é comprovado melhorar tanto a qualidade quanto a completude das respostas. Se você está curioso sobre como isso funciona, aqui está um guia sobre perguntas de follow-up automáticas de IA.
Análise impulsionada por IA no piloto automático: Quando as respostas chegam, o Specific resume todas as respostas abertas, identifica os principais temas e destaca insights acionáveis—sem você precisar transferir nada para uma planilha. Você pode conversar com a IA assim como faria no ChatGPT, mas com acesso direto a filtragem, segmentação e recursos extras para controlar o que a IA “vê”. Leia mais sobre o fluxo de trabalho em análise de respostas de pesquisa por IA.
Trabalho manual zero: Em vez de gastar horas coletando respostas, você pode se concentrar apenas em interpretar os resultados e avançar com melhorias reais em seu processo de educação ao paciente.
Se você quiser ver como é fácil criar e lançar uma pesquisa assim, confira o preset do construtor de pesquisas de IA para compreensão de medicamentos.
Prompts úteis que você pode usar para análise de respostas de pesquisa de pacientes
Prompts potencializam sua análise de IA. Eles ajudam você a se concentrar exatamente no que importa, seja revisando lacunas de compreensão, os efeitos da rotulagem de medicamentos ou reações emocionais dos pacientes.
Prompt para ideias centrais — Use este se você simplesmente quiser os temas de quadro geral. É um padrão ouro, esteja você utilizando o Specific ou chatbots GPT básicos:
Seu trabalho é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram a ideia central específica (use números, não palavras), a mais mencionada no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia central:** texto da explicação
2. **Texto da ideia central:** texto da explicação
3. **Texto da ideia central:** texto da explicação
Adicione mais contexto para melhores resultados: A IA sempre funciona melhor quando sabe seu caso de uso exato, seu objetivo e qualquer contexto que você possa fornecer. Aqui está um exemplo—adicione isso aos seus dados para uma saída mais forte:
Esta pesquisa perguntou a 120 pacientes sobre o quão bem eles entendiam seus medicamentos atuais, incluindo propósito, dosagem e efeitos colaterais. Quero identificar os principais padrões que contribuem para baixa adesão, confusão sobre nomes de medicamentos e sentimento geral dos pacientes.
Aprofunde em um tópico: Se você quiser que a IA elabore mais, basta usar:
Conte-me mais sobre “XYZ (ideia central)”
Verifique se alguém discutiu um tópico específico: Basta perguntar:
Alguém falou sobre efeitos colaterais de medicamentos? Inclua citações.
Encontre personas de pacientes: Para segmentar e entender melhor quem é seu público de pesquisa:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usadas em gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Identifique pontos de dor e desafios:
Análise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe qualquer padrão ou frequência de ocorrência.
Motivações e impulsionadores por trás da adesão ou confusão:
A partir das conversas da pesquisa, extraia as principais motivações, desejos ou razões que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações semelhantes e forneça evidências de apoio dos dados.
Sentimento geral: Isso é útil se você está avaliando o tom emocional das respostas ou o impacto das mudanças de rotulagem de medicamentos:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou comentários que contribuam para cada categoria de sentimento.
Para ainda mais ideias de prompts, confira este recurso sobre análise de respostas de pesquisa por IA.
Como Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
A força do Specific e ferramentas similares impulsionadas por IA é que eles adaptam automaticamente a abordagem de análise com base na estrutura da pergunta—um recurso crucial, especialmente se você tiver uma mistura de itens abertos e estruturados típicos em uma pesquisa de compreensão de medicamentos para pacientes.
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): Você obtém um resumo para cada pergunta e para o conjunto completo de respostas de acompanhamento, organizados de maneira ordenada. Isso significa que você detecta se os pacientes mencionam repetidamente não saber o nome ou o propósito de seu medicamento—uma preocupação conhecida, como visto em estudos onde apenas 66% entendiam os efeitos colaterais e 73% entendiam o nome do medicamento. [3]
Perguntas de escolha com acompanhamentos: Cada escolha é tratada como seu próprio “mini grupo” com um resumo dedicado apenas para esses pacientes—como agrupar por “antibiótico” ou “medicação para pressão arterial” para que você possa ver desafios únicos para cada um.
Perguntas NPS: Respostas são categorizadas por detratores, passivos e promotores; cada categoria possui seu próprio resumo gerado por IA. Isso ajuda a isolar o que transforma a experiência do paciente em negativa ou positiva quando se trata de compreensão de medicamentos.
Você pode fazer exatamente o mesmo com o ChatGPT, mas gastará mais tempo preparando e reformatando seus dados para cada nova pergunta ou grupo.
Para estrutura e inspiração na composição de sua pesquisa com pacientes, veja melhores perguntas para pesquisas de pacientes sobre a compreensão de medicamentos ou aprenda a criar uma pesquisa de pacientes sobre a compreensão de medicamentos passo a passo.
Trabalhando em torno dos limites de tamanho de contexto da IA
Até as melhores ferramentas de IA (incluindo o ChatGPT ou Specific) têm problemas de “limite de contexto”—se o conjunto de respostas for muito grande, nem tudo pode ser analisado de uma só vez. Aqui está como manter sua análise afiada:
Filtragem: Selecione apenas as conversas onde os pacientes responderam a perguntas específicas ou forneceram certas respostas antes de enviá-las para análise por IA. Isso mantém o conjunto de dados gerenciável e focado, para que você não exceda os limites. Com o Specific, isso é feito instantaneamente com filtros embutidos.
Recorte: Envie apenas as perguntas que você deseja analisar para a IA. Isso permite que você mergulhe fundo sem perder espaço de contexto precioso para itens irrelevantes.
Ambos os métodos estão disponíveis no Specific como controles simples, portanto, você não precisa de habilidades técnicas avançadas para usá-los.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de pacientes
Colaborar na análise de pesquisas de pacientes é difícil. Compartilhar grandes planilhas do Google ou enviar PDFs de dados brutos por e-mail não é prático—especialmente quando você quer que várias pessoas explorem, etiquetem e discutam descobertas sobre a compreensão de medicamentos pelos pacientes.
Conversas reais, colaboração real: Com o Specific, você pode analisar dados de pesquisa simplesmente conversando com a IA—sem painel, sem confusão. Cada usuário pode criar uma conversa separada, aplicar filtros personalizados, fazer diferentes perguntas ou seguir suas próprias intuições. Você sempre vê quem criou cada conversa, o que agiliza a colaboração em equipe.
Equipe transparente: Cada mensagem no Chat da IA mostra o avatar do remetente, encorajando a colaboração direta e facilitando o acompanhamento de quem contribuiu com o quê. Isso é especialmente útil quando diferentes funções (clínicos, educadores de pacientes, pesquisadores ou farmacêuticos) querem investigar suas áreas únicas de interesse.
Insights unificados: Discuta descobertas como um grupo, crie e compartilhe diferentes threads de análise e avance na conversa—tudo sem sair do Specific.
Para experimentar com seus próprios designs de pesquisa, experimente o editor de pesquisas de IA—ele permite construir, refinar e colaborar em pesquisas de pacientes totalmente através do chat.
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