Este artigo lhe dará dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com pacientes sobre apoio para cessação do tabagismo usando as mais recentes ferramentas de análise de pesquisa baseadas em IA.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de dados de pesquisas com pacientes
Como você analisa as respostas da pesquisa com pacientes sobre apoio à cessação do tabagismo depende do tipo de dados que está lidando. Aqui está o que importa:
Dados quantitativos: Para resultados baseados em números (como "quantos pacientes usaram TRN?"), você pode facilmente calculá-los no Excel ou Google Sheets. Contabilizar respostas baseadas em escolhas faz com que as tendências simples se destaquem rapidamente.
Dados qualitativos: Quando você está analisando respostas abertas (“O que tornou o abandono difícil para você?”) ou acompanhamentos detalhados, a leitura manual não é realista—especialmente com dezenas ou centenas de respostas. É aí que você precisa de ferramentas de IA que possam digerir, resumir e destacar os padrões significativos escondidos naquele texto bruto.
Há duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise de IA
Rápido e flexível: Você pode copiar e colar suas exportações de pesquisa diretamente no ChatGPT ou outra ferramenta de IA generativa. Provoque suas próprias perguntas—como “Quais barreiras os pacientes mencionaram com mais frequência?” ou “Resuma os principais motivadores para parar.”
Avisos: É rápido, mas não particularmente conveniente para análises repetidas ou contínuas. Lidar com grandes conjuntos de dados é complicado—janelas de contexto, limites de copiar e colar e organização podem se tornar confusos.
Ferramenta tudo-em-um como o Specific
Fluxo de trabalho com propósito definido: Specific é projetado especificamente para executar e analisar pesquisas conversacionais. Você pode criar e lançar pesquisas de apoio à cessação do tabagismo guiadas por IA, com perguntas de acompanhamento personalizadas e em tempo real que ampliam respostas mais profundas. Isso leva a dados de maior qualidade do que apenas múltipla escolha tradicional. Veja este mergulho profundo sobre perguntas de acompanhamento automáticas de IA para saber por que isso é importante.
Análises automáticas e instantâneas: Assim que suas respostas chegarem, o Specific as resume instantaneamente, destaca temas recorrentes e encontra insights acionáveis—sem planilhas ou codificação manual. Você pode conversar com a IA sobre qualquer coisa em seus resultados (como o ChatGPT, mas totalmente integrado e ciente do contexto). A plataforma permite que você filtre, segmente e faça perguntas granulares sobre seus dados. Para detalhes sobre como isso funciona na prática, confira análise de resposta de pesquisa impulsionada por IA.
Qualidade de vida extra: Gerencie o contexto, execute múltiplos chats e mantenha todos os seus dados qualitativos (abertos) organizados sem pular entre ferramentas. Você está equipado para lidar com tudo, desde perguntas únicas até grandes pesquisas com múltiplas perguntas e pacientes—muito mais suave do que qualquer ferramenta de IA genérica.
Prompts úteis que você pode usar para pesquisa com pacientes sobre apoio à cessação do tabagismo
IA é poderosa, mas é tão boa quanto suas instruções. Veja como recomendo separar respostas qualitativas para pesquisas de apoio à cessação do tabagismo com pacientes:
Prompt para ideias centrais: Use isso para descobrir rapidamente os temas principais. Funciona, seja usando Specific ou ChatGPT:
Seu objetivo é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + explanação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram cada ideia central específica (use números, não palavras), as mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia central:** texto da explanação
2. **Texto da ideia central:** texto da explanação
3. **Texto da ideia central:** texto da explanação
Adicione contexto para melhores resultados de IA: Quanto mais a IA souber sobre o contexto da sua pesquisa, melhores serão os resultados. Por exemplo, você pode dizer:
Analise respostas de uma pesquisa com pacientes sobre desafios em parar de fumar, realizada por um hospital em Nova York. O objetivo é identificar as barreiras que os pacientes enfrentam, especialmente em relação aos serviços de apoio.
Mergulhe em uma ideia específica: Assim que souber os temas principais, aprofunde-se. Por exemplo: “Fale mais sobre barreiras de acesso à TRN.”
Prompt para tópico específico: Se quiser saber se alguém mencionou algo específico, basta perguntar à IA: “Alguém falou sobre apoio nas redes sociais? Inclua citações.”
Prompt para personas: Ótimo para identificar tipos típicos de pacientes e seus padrões relevantes:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usadas em gestão de produtos. Para cada persona, resuma suas características chave, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos problemáticos e desafios:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e anote qualquer padrão ou frequência de ocorrência.
Prompt para motivações e impulsionadores:
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.
Prompt para análise de sentimento:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedbacks que contribuam para cada categoria de sentimento.
Prompt para sugestões e ideias:
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tópico ou frequência e inclua citações diretas onde relevante.
Use esses como ponto de partida—você pode ser muito específico, dependendo do que deseja explorar sobre sua população de pacientes e sua experiência de apoio à cessação do tabagismo. Para mais ideias de prompts e melhores práticas em profundidade, veja as melhores perguntas para pesquisas de apoio à cessação do tabagismo com pacientes.
Como o Specific analisa dados qualitativos de pesquisas com pacientes
Specific é projetado com o fluxo de trabalho exato que você precisa para análise de pesquisas modernas. A lógica de resumo da IA muda dependendo de como suas perguntas são estruturadas:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): Obtenha um resumo agregado de todas as respostas principais e um resumo secundário para qualquer acompanhamento que a IA fez. Isso significa que você vê tanto os grandes temas quanto as nuances por trás deles.
Escolhas com acompanhamento: Para cada opção (por exemplo, “Tentou adesivos de nicotina”), você verá um resumo focado para todos os feedbacks relacionados a cada escolha. Isso torna muito mais fácil entender o “porquê” por trás de cada comportamento ou escolha—o que é crítico, já que em um estudo de 2022 apenas 8,8% dos adultos dos EUA que tentaram parar de fumar tiveram sucesso [1].
NPS (Net Promoter Score): Specific organiza automaticamente feedbacks por detratores, passivos e promotores—assim você obtém clareza instantânea sobre o que está impulsionando o comportamento de cada grupo, não apenas a pontuação geral.
Você pode fazer tudo isso no ChatGPT também, mas requer mais cópia e colagem, mais atenção ao contexto e muito trabalho manual. Specific mantém tudo estruturado desde o início. Se você quiser experimentar na prática, aqui está um gerador de pesquisa para apoio à cessação do tabagismo com pacientes.
Abordando limites de tamanho de contexto de IA para grandes conjuntos de dados de pesquisa
Qualquer IA—inclusive ChatGPT e outros LLMs—tem limites práticos sobre quanto texto você pode enviar de uma vez. Muitas respostas longas? A IA não consegue “ver” tudo de uma só vez. Veja como você pode contornar esses gargalos (e como o Specific lida com isso sem problemas):
Filtragem: Antes de enviar seus dados de pesquisa para a IA, você pode filtrar apenas as conversas onde os pacientes responderam a uma pergunta específica ou onde selecionaram certas opções (como “usou TRN”), reduzindo o conjunto de dados em foco. Isso significa menos ruído e maior precisão.
Recorte: Selecione apenas perguntas chave para enviar para a IA. Por exemplo, se quiser analisar apenas as respostas a “O que teria lhe ajudado mais?”, exclua todas as outras perguntas e mantenha a IA focada. Esta abordagem é vital para realmente ampliar sua análise e manter a precisão em pesquisas realmente grandes. Veja mais detalhes nas funcionalidades de gerenciamento de contexto de IA do Specific.
Para fluxos de trabalho manuais, você pode tentar truques semelhantes—exportar e filtrar respostas com antecedência—mas ferramentas integradas podem economizar horas e dores de cabeça.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas com pacientes
Obter insights de uma pesquisa de cessação do tabagismo com pacientes não é uma atividade solo; a colaboração com equipes de saúde, equipe de apoio e até analistas externos é comum—e um verdadeiro desafio com planilhas dispersas ou chats de ChatGPT.
Análise de IA conversacional: No Specific, você pode interagir com seus resultados qualitativos de pesquisa (e todos os dados subjacentes) apenas conversando com a IA. Isso mantém as coisas acessíveis, independentemente do seu histórico de pesquisa.
Múltiplos chats, propriedade clara: Cada membro da equipe pode iniciar seu próprio chat, cada um focando em temas específicos ou filtros de perguntas (como “pacientes de uma determinada clínica” ou “aqueles que tentaram intervenções digitais,” onde, por exemplo, um programa baseado no Twitter duplicou o sucesso no abandono em comparação com métodos tradicionais [2]). Cada conversa mostra claramente quem a criou, para que ninguém perca o controle.
Colaboração transparente: Quando várias pessoas se juntam à análise, marcadores de avatar mostram exatamente quem fez qual pergunta. Isso não é apenas útil para o contexto—a é essencial quando você está analisando dados humanos complexos que realmente se beneficiam de perspectivas diversas. Recursos de colaboração facilitam a distribuição do trabalho, abordam interpretações conflitantes e aceleram as mudanças.
Histórico completo de conversas: Você pode revisitar, copiar ou expandir qualquer discussão anterior, mantendo seus fluxos de trabalho de análise consistentes e amigáveis à auditoria. Para mais dicas, veja este guia para criar uma pesquisa de apoio à cessação do tabagismo com pacientes.
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