Resumen
Ezgi Hasret Kozan Cikirikci PhD(c) (1) |
Melek Nihal Esin PhD, Profesora (1)
- Facultad de Enfermería Florence Nightingale Departamento de Enfermería de Salud Pública, Universidad de Estambul-Cerrahpasa, Estambul, Turquía.
Objetivos: Analizar ensayos controlados aleatorizados que evalúen la efectividad de intervenciones basadas en aprendizaje automático (AA) para promover la actividad física.
Antecedentes: La evidencia sobre la eficacia de las intervenciones basadas en el AA para aumentar la actividad física, obtenida de ensayos controlados aleatorizados, es limitada. Sintetizar la evidencia existente es crucial para que las enfermeras integren estos avances en su atención e implementen intervenciones que promuevan la salud.
Métodos: Se accedió a ensayos controlados aleatorizados de 2013 a 2024 a través de PubMed, EBSCO, Cochrane y bases de datos nacionales turcas. El estudio se realizó y se informó de acuerdo con la declaración PRISMA. La calidad metodológica se evaluó utilizando la herramienta Cochrane Risk of Bias 1 (RoB 1). Se incluyeron diez estudios con un tamaño muestral total de 2.269 individuos.
Resultados: El análisis de los estudios demostró que las intervenciones de estilo de vida basadas en el AA son eficaces para detectar los niveles de actividad física, aumentar el recuento diario de pasos y la actividad física de moderada a vigorosa, predecir la adherencia a los objetivos de actividad física y adaptar las recomendaciones y el feedback. El metaanálisis reveló que las intervenciones de AA aumentaron significativamente el recuento diario de pasos (g de Hedge = 0,402; IC 95 %: 0,231-0,573; p < 0,000).
Discusión: Los estudios sobre iniciativas de promoción de la actividad física basados en AA dirigidas por enfermeras fueron limitados. La inclusión de estudios publicados únicamente en inglés y turco podría haber excluido datos potencialmente valiosos.
Conclusión: El AA puede apoyar eficazmente las iniciativas de salud pública al permitir el autocontrol, las recomendaciones personalizadas, las intervenciones adaptativas y la predicción del comportamiento futuro de la actividad física.
Implicaciones para la práctica y la política de enfermería: Las enfermeras pueden aprovechar los algoritmos de AA para proporcionar una atención oportuna, personalizada y rentable que promueva la actividad física. Para integrar el AA en las iniciativas de salud pública y desarrollar programas alineados con los modelos de atención, es fundamental crear oportunidades y políticas que fomenten la colaboración entre las enfermeras y los desarrolladores de software, con las enfermeras liderando el proceso.
Palabras clave: atención comunitaria, promoción de la salud comunitaria, dirección de servicios sanitarios, enfermería, enfermería de salud pública, atención primaria
