O uso da inteligência artificial na identificação dos determinantes da aderência à atividade física em adultos: Inovação na análise de conteúdo de Grupos Focais.

Tradicionalmente, a prática regular da atividade física é orientada à luz de parâmetros fisiológicos de treinamento, com menor consideração aos fatores biopsicossociais que têm forte influência na aderência ao comportamento. Estratégias que se mostram eficazes para um indivíduo podem não ser para outro, evidenciando a necessidade de considerar os fatores comportamentais e cognitivos no planejamento de intervenções. Diante disso se faz necessário identificar determinantes que potencializem os níveis de atividade física da população, analisando os diferentes perfis individuais relacionados as teorias comportamentais mencionadas no American College of Sports Medicine (ACSM). OBJETIVO: O objetivo do resumo foi identificar os determinantes da aderência à atividade física a partir da análise de conteúdo de grupos focais. MÉTODOS: Foram realizados três grupos focais, 19 participantes no total, as falas foram transcritas e analisadas mediante seu conteúdo. Para analisar as transcrições foi empregada a Inteligência Artificial - IA (ChatGPT-4o) como ferramenta inovadora. A interação entre a pesquisadora e a IA ocorreu de forma iterativa por meio de inputs, o primeiro deles a referência teórica do ACSM e refinamento contínuo dos prompts, gerando 19 no total para análise de conteúdo. RESULTADOS: Foram identificadas sete teorias comportamentais subjacentes às falas, distribuídas em 29 domínios teóricos, os quais totalizaram 774 ocorrências nas transcrições analisadas. Os três domínios mais frequentes foram: Fatores Organizacionais/Institucionais (14,2%, n = 110), vinculados aos Modelos Ecológicos Sociais; Fatores Ambientais (9,4%, n = 73), associados à Teoria Social Cognitiva; e Atitude em relação ao comportamento (6,2%, n = 48), relacionado à Teoria do Comportamento Planejado. O domínio Norma Subjetiva, também pertencente à Teoria do Comportamento Planejado, foi o menos recorrente, com 0,4% das ocorrências (n = 3). CONCLUSÃO: O uso da IA ChatGPT 4.o, como recurso inovador, demonstrou-se uma estratégia eficaz e reprodutível para apoiar a construção teórica e a análise qualitativa de conteúdo.