Este artigo irá guiá-lo sobre como criar uma pesquisa de Participantes de Ensaios Clínicos sobre Relato de Eventos Adversos. Mostraremos como você pode construir essa pesquisa em segundos—apenas gere uma pesquisa pronta para lançar com a Specific, sem necessidade de expertise.
Passos para criar uma pesquisa para Participantes de Ensaios Clínicos sobre Relato de Eventos Adversos
Se você quiser economizar tempo, basta clicar neste link para gerar uma pesquisa com a Specific. Veja como é fácil usar IA para criar pesquisas conversacionais e acionáveis:
Diga qual pesquisa você deseja.
Pronto.
Você realmente não precisa nem ler mais—Specific cuida do seu levantamento de ponta a ponta. A IA cria perguntas com conhecimento especializado e, crucialmente, irá sondar os respondentes com perguntas de acompanhamento personalizadas para coletar insights mais profundos. Se você quiser explorar mais ou entender como funciona, continue lendo.
Por que coletar feedback sobre eventos adversos é importante
Facilitar aos participantes de ensaios clínicos relatar eventos adversos não é apenas um requisito regulatório—sabemos que é essencial para a segurança do paciente no mundo real e para a integridade dos dados do ensaio. No entanto, os números mostram uma lacuna preocupante: menos de 10% de todos os eventos adversos são realmente relatados em ensaios, com algumas fontes indicando que o verdadeiro valor pode ser inferior a 5% [1]. Essa subnotificação significa que os riscos passam despercebidos e tratamentos potencialmente inseguros passam despercebidos.
Se você não está realizando estas pesquisas de feedback de EA, está perdendo:
Dados de segurança mais abrangentes: quando relatórios de ensaios perdem eventos adversos, tanto patrocinadores como participantes ficam no escuro.
Alinhamento com práticas regulatórias recomendadas: A Agência Europeia de Medicamentos (EMA) destaca especificamente a necessidade de coletar relatos sobre SUSARs (reações adversas inesperadas e graves), medidas de segurança urgentes, e relatórios de segurança anuais para manter os dados clínicos transparentes [4].
Redução do risco do ensaio: dados incompletos podem atrapalhar a aprovação e corroer a confiança com financiadores, reguladores e pacientes.
Apenas considere: em uma revisão sistemática de ensaios de oncologia, a pontuação mediana de completude para relatos de danos foi de 8 em 14[2]. Há um espaço significativo—e uma verdadeira necessidade—de melhoria.
Não deixe informações críticas de segurança passar despercebidas. Uma pesquisa bem projetada e amigável facilita muito mais para os participantes se manifestarem, aumentando tanto a quantidade quanto a qualidade do que é relatado. E se você quiser acompanhar as melhores práticas, veja por que pesquisas com IA estão elevando o padrão de feedback em ensaios clínicos.
O que faz uma boa pesquisa sobre relato de eventos adversos
O design da pesquisa pode fazer ou quebrar a qualidade dos seus dados. Para participantes de ensaios clínicos relatando eventos adversos, estes pontos são inegociáveis:
Perguntas claras e imparciais: A linguagem deve ser simples, direta, e evitar termos tendenciosos ou carregados. Sem jargões, sem ambiguidade.
Tom conversacional: As respostas melhoram quando as pessoas sentem que estão conversando com alguém que se importa, e não sendo interrogadas por um formulário. Esta abordagem constrói confiança e sinceridade.
A medida definitiva: você quer tanto um alto volume quanto alta qualidade de respostas. As melhores pesquisas maximizam a participação e produzem insights acionáveis—não apenas longas listas de dados vagos ou incompletos.
Práticas ruins | Boas práticas |
|---|---|
Linguagem excessivamente técnica | Termos simples e amigáveis ao participante |
Perguntas genéricas e abrangentes | Perguntas específicas e focadas sobre EAs |
Sem acompanhamento ou sondagem | Seguir com perguntas personalizadas e conversacionais |
Tom unilateral e frio | Estímulos amigáveis e empáticos |
Nossa experiência na Specific é que pesquisas com um ambiente acolhedor e acessível consistentemente superam formulários rígidos. Quer mais ideias sobre como criar perguntas de destaque? Confira nosso artigo sobre as melhores perguntas de pesquisa para participantes de ensaios clínicos.
Tipos de perguntas e exemplos práticos para pesquisa de participantes de ensaios clínicos sobre relato de eventos adversos
Ótimas pesquisas combinam perguntas abertas e estruturadas, usando IA para acompanhamento quando são necessários detalhes.
Perguntas abertas dão aos participantes espaço para descrever questões em sua própria voz—essencial para eventos adversos inesperados ou sutis. Use estas para incentivar histórias ou explicações quando você quiser explorar mais a fundo. Exemplos:
Você pode descrever quaisquer sintomas específicos ou efeitos colaterais que percebeu durante o ensaio?
Como esses eventos adversos afetaram sua vida diária ou participação no estudo?
Perguntas de múltipla escolha de seleção única funcionam bem para dados estruturados e comparáveis entre participantes. Elas são melhores para identificar tendências ou semelhanças nas experiências. Por exemplo:
Qual das seguintes opções melhor descreve sua experiência com efeitos colaterais durante o ensaio?
Sem efeitos colaterais
Efeitos colaterais leves
Efeitos colaterais moderados
Efeitos colaterais graves
Pergunta de NPS (Net Promoter Score) é perfeita para medir a satisfação do participante ou a disposição de recomendar processos de relatório. Se você quiser um modelo pronto, gere uma pesquisa de NPS para participantes de ensaios clínicos sobre relato de eventos adversos instantaneamente. Exemplo:
Em uma escala de 0 a 10, quão provável é que você recomende relatar eventos adversos através desta pesquisa para outros participantes?
Perguntas de acompanhamento para descobrir "o porquê" são cruciais para obter a história real por trás da resposta inicial de alguém. Use acompanhamento quando precisar esclarecer, obter especificidades, ou entender a causa ou impacto de um evento. Exemplo:
O que fez você avaliar sua experiência dessa forma?
Pode nos contar mais sobre o que aconteceu antes de você perceber o efeito colateral?
Cobrimos dezenas de outras recomendações e prompts acionáveis em nosso artigo aprofundado sobre melhores perguntas de pesquisa—certamente vale a pena ler se você quer construir um banco de insights e dicas.
O que é uma pesquisa conversacional?
Uma pesquisa conversacional imita um bate-papo natural, muito parecido com conversar com um bom entrevistador. Em vez de despejar uma lista rígida de perguntas, a pesquisa se adapta em tempo real—perguntando, esclarecendo, explorando detalhes—então as pessoas se abrem e dão feedback honestamente produtivo.
Usar um gerador de pesquisa com IA não é apenas uma pequena melhoria em relação a formulários estáticos. Você economiza tempo e energia mental, fugindo de "construtores de arrastar e soltar" complicados e em segundos produz uma pesquisa que parece quase personalizada—e oferece melhores dados. Aqui está como se divide:
Pesquisas manuais | Pesquisas conversacionais geradas por IA |
|---|---|
Estática, unilateral | Interação dinâmica, parecida com chat |
Sem sondagem inteligente ou adaptação | Perguntas de acompanhamento em tempo real baseadas em contexto |
Configuração demorada | Pesquisa pronta em segundos com entrada especializada de IA |
Tom frequentemente formal e intimidador | Linguagem acolhedora e acessível aumenta a honestidade |
Por que usar IA para pesquisas de participantes de ensaios clínicos? Porque a complexidade desaparece. Pesquisas guiadas por IA se ajustam a cada respondente único para descobrir detalhes que você nem sabia que precisava perguntar—enquanto fazem as pessoas se sentirem vistas, e não apenas processadas. Quer ver como o processo funciona passo a passo? Dividimos todos os detalhes em nosso guia passo a passo sobre como criar e analisar pesquisas de EA.
A Specific define o padrão ouro para UX de pesquisa conversacional—a coleta de feedback é suave para os criadores e sem estresse para os participantes. É como as pesquisas deveriam sempre ter funcionado.
O poder das perguntas de acompanhamento
Explorar mais fundo é tudo. A abordagem padrão de "submeter e pronto" deixa muitas lacunas no entendimento. Com perguntas de acompanhamento geradas automaticamente por IA, você obtém sondas inteligentes e específicas para o contexto que imitam um entrevistador perspicaz.
Participante: Tive um pouco de náusea.
IA acompanhamento: Quão intensa foi a náusea e quanto tempo durou? Algo ajudou a aliviá-la?
Sem isso, você fica se perguntando: Foi grave? Eles tiveram que parar o medicamento? Ocorreu novamente? Essas incógnitas se tornam dados perdidos. O acompanhamento automatizado e em tempo real economiza horas que de outra forma poderiam ser gastas em intermináveis idas e vindas por e-mail e permite que a IA contextualize cada resposta, instantaneamente, enquanto está fresca na mente dos participantes.
Quantos acompanhamentos fazer? Geralmente, 2-3 são suficientes para descobrir a verdadeira história—depois disso, corre-se o risco de fadiga da pesquisa. Com a Specific, você pode definir exatamente quantos acompanhamentos enviar e pular uma vez que você tenha o contexto necessário.
Isso torna uma pesquisa conversacional: A interação não se parece com um formulário estático, mas sim com um diálogo real—e isso é exatamente o que aumenta as taxas de resposta e a clareza.
Análise por IA, resumos de respostas e temas: só porque você está coletando muitos feedbacks não estruturados não significa que você terá que revirar o caos. Com análise de pesquisas guiada por IA (veja como funciona), você obtém resumos automáticos, temas e pode até mesmo conversar com seus dados. Nada de codificação manual de respostas abertas. Se você está curioso sobre o processo, há um guia passo a passo para analisar respostas de pesquisa.
Tente compor sua própria pesquisa de EA e verá como acompanhamentos dinâmicos guiados por IA mudam toda a experiência do participante—e a qualidade dos seus dados.
Veja agora este exemplo de pesquisa sobre relato de eventos adversos
Não deixe feedback crucial não ser coletado—veja como é fácil capturar insights reais com pesquisas conversacionais projetadas por especialistas e guiadas por IA para participantes de ensaios clínicos sobre relato de eventos adversos. Crie sua própria pesquisa e aja conforme o feedback dos participantes como nunca antes.