DIGITAL COMMUNICATION STRATEGIES WITH PATIENTS FOR PREVENTION AND MONITORING OF CERVICAL CANCER: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW PROTOCOL
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/cs10202509232145
Lucas Ramos dos Reis1
Micael Henrique da Silva Fontes1
Reginaldo Ribeiro1
Thyago Divino Souza Siriano1
Profa. Dra. Renata Dutra Braga2
Resumo
O câncer de colo de útero (CCU) é um grave problema de saúde pública no Brasil e no mundo, embora seja amplamente prevenível com vacinação e rastreamento. A baixa adesão aos protocolos de acompanhamento, muitas vezes causada por desinformação e barreiras de acesso, compromete a eficácia das estratégias preventivas. Nesse contexto, as tecnologias de saúde digital surgem como ferramentas promissoras para melhorar a comunicação e o engajamento das pacientes. Este artigo apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) que objetivou analisar as evidências científicas sobre a eficácia e as características de estratégias de comunicação digital, como chatbots, na prevenção e acompanhamento do CCU. A busca foi realizada nas bases de dados PubMed e IEEE Xplore, seguindo um protocolo rigoroso que resultou na inclusão de nove estudos primários para análise. Os resultados indicam que ferramentas digitais, em especial os chatbots, são relevantes e eficazes para aumentar a adesão dos pacientes aos protocolos de acompanhamento, apresentando altos níveis de satisfação e melhorando o acesso à informação. Contudo, a análise também revelou que o perfil social da paciente — incluindo idade, renda e escolaridade — influencia significativamente a adoção dessas tecnologias, evidenciando uma “divisão digital” que pode excluir populações vulneráveis. A revisão identificou uma notável carência de estudos focados especificamente no contexto do câncer de colo de útero no Brasil. Conclui-se que, apesar do grande potencial das estratégias digitais, sua implementação deve ser planejada de forma a garantir a equidade e a inclusão, com o desenvolvimento de abordagens personalizadas para superar as barreiras socioeconômicas e culturais.
Palavras-chave: Câncer de Colo de Útero. Saúde digital. Chatbot . Comunicação em Saúde. Revisão Sistemática da Literatura.
1. INTRODUÇÃO
O câncer de colo de útero (CCU) representa um desafio significativo para a saúde pública global, figurando como o quarto tipo de câncer mais comum entre as mulheres em todo o mundo. Estimativas da Organização Mundial da Saúde (OMS) apontam para centenas de milhares de novos casos e óbitos anualmente, com uma incidência desproporcionalmente maior em países de baixa e média renda, onde o acesso a serviços de prevenção e tratamento é frequentemente limitado (SUNG et al., 2021). No Brasil, a situação não é menos alarmante. De acordo com o Instituto Nacional de Câncer (2022), o CCU é o terceiro tumor maligno mais frequente na população feminina (excluindo o câncer de pele não melanoma) e a quarta causa de morte por câncer em mulheres no país. Essa realidade é particularmente trágica, considerando que o CCU é uma doença amplamente prevenível e com altas taxas de cura quando detectado precocemente.
A principal causa do câncer de colo de útero é a infecção persistente por tipos oncogênicos do Papilomavírus Humano (HPV), um vírus sexualmente transmissível de alta prevalência. A prevenção primária, através da vacinação contra o HPV, e a prevenção secundária, por meio do rastreamento de lesões precursoras (como o exame Papanicolau e testes de DNA-HPV), são estratégias fundamentais e comprovadamente eficazes na redução da incidência e mortalidade pela doença. No entanto, a efetividade dessas estratégias depende da adesão da população-alvo, da qualidade dos programas de rastreamento e da capacidade do sistema de saúde em garantir o diagnóstico oportuno e o seguimento adequado das pacientes com resultados alterados (INCA, 2016).
Infelizmente, diversas barreiras dificultam o pleno sucesso dos programas de controle do CCU. Entre elas, destacam-se a desinformação, o baixo nível de conhecimento sobre a doença e suas formas de prevenção, dificuldades de acesso geográfico e financeiro aos serviços de saúde, questões culturais e psicossociais que geram receio ou constrangimento em relação aos exames preventivos, além de falhas na organização dos serviços, como longas esperas por consultas e exames, e a perda de seguimento de pacientes (ISLAM et al., 2017). Nesse contexto complexo e multifatorial, a busca por soluções inovadoras que possam reduzir essas barreiras torna-se imperativa.
Sob essa perspectiva, as tecnologias digitais em saúde aparecem como uma promissora vertente de investigação e intervenção. Ferramentas como aplicativos móveis, plataformas online, sistemas de mensagens automatizadas, inteligência artificial para análise de exames e prontuários eletrônicos têm o potencial de revolucionar a maneira como a prevenção, o rastreamento, o diagnóstico e o acompanhamento do CCU são conduzidos. Essas tecnologias podem facilitar o acesso à informação de qualidade, promover a educação em saúde, otimizar a gestão de programas de rastreamento, enviar lembretes para exames e consultas, auxiliar na interpretação de resultados, facilitar a comunicação entre pacientes e profissionais de saúde e apoiar a tomada de decisão clínica (RAZZAK et al., 2023).
Diante do potencial das soluções tecnológicas no combate ao câncer de colo de útero, torna-se importante compreender o panorama atual das pesquisas e implementações nessa área. Um mapeamento robusto e sistemático do estado da arte é fundamental para identificar as tecnologias já desenvolvidas, avaliar sua eficácia, reconhecer as lacunas de conhecimento existentes e direcionar futuros esforços de pesquisa e desenvolvimento. A revisão sistemática da literatura (RSL) executada com rigor metodológico e transparência, permite resumir as evidências científicas de forma ampla e imparcial. Isso minimiza erros e dá uma base sólida para decisões em saúde e novas pesquisas (SAMPAIO; MANCINI, 2007).
A presente proposta de revisão sistemática da literatura se concentra em uma lacuna específica e de crescente relevância no campo das tecnologias digitais aplicadas ao controle do CCU: comunicação entre ferramentas digitais e pacientes. Embora muitas ferramentas possam existir com foco em aspectos clínicos ou gerenciais, a maneira como essas tecnologias interagem, informam, engajam e capacitam as pacientes é um componente crítico para sua aceitação, usabilidade e, consequentemente, para o impacto positivo nos desfechos de saúde. Uma comunicação falha, inadequada ou inexistente por parte da ferramenta digital pode comprometer todo o potencial da solução, resultando em baixa adesão, ansiedade desnecessária, ou até mesmo na tomada de decisões equivocadas por parte das usuárias.
Esta revisão sistemática buscará, portanto, mapear e analisar criticamente as evidências científicas publicadas sobre as características e a eficácia dos mecanismos de comunicação implementados em ferramentas digitais voltadas para a prevenção, rastreamento, diagnóstico ou acompanhamento do câncer de colo de útero, com foco na interação com a paciente. Ao identificar modelos de comunicação bem-sucedidos e áreas que necessitam de maior desenvolvimento, esta pesquisa visa contribuir para a otimização de estratégias de saúde digital que possam, de fato, impactar a saúde das mulheres em relação à sua saúde e fortalecer a luta contra o câncer de colo de útero.
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
O câncer de colo de útero (CCU) consolida-se como um relevante problema de saúde pública global, com incidência e mortalidade desproporcionalmente maiores em países de baixa e média renda (SUNG et al., 2021). No Brasil, a doença figura entre as principais causas de morte por câncer na população feminina, uma realidade alarmante, visto que é uma enfermidade amplamente prevenível (Instituto Nacional de Câncer, 2022). A principal etiologia do CCU é a infecção persistente por subtipos oncogênicos do Papilomavírus Humano (HPV). Estratégias de prevenção primária e secundária, como a vacinação e o rastreamento, são comprovadamente eficazes, mas sua efetividade depende diretamente da adesão da população e da capacidade do sistema de saúde de garantir o seguimento adequado das pacientes (INCA, 2016).
O sucesso dos programas de controle do CCU é frequentemente dificultado por um conjunto complexo de barreiras. Entre elas, destacam-se a desinformação, dificuldades de acesso geográfico e financeiro, questões culturais e falhas na organização dos serviços, como a perda de seguimento de pacientes com resultados alterados (ISLAM et al., 2017). Essas falhas comprometem a continuidade do cuidado e reduzem o impacto positivo das ações de rastreamento, tornando imperativa a busca por soluções inovadoras para superá-las.
Nesse cenário, as tecnologias de saúde digital emergem como uma vertente promissora, com foco na otimização da comunicação com a paciente. Ferramentas como chatbots, aplicativos móveis e sistemas de mensagens automatizadas têm o potencial de não apenas disseminar informação qualificada, mas também de atuar ativamente no engajamento e na retenção das mulheres no protocolo de cuidado (RAZZAK et al., 2023). A comunicação eficaz por meio dessas tecnologias é um componente crítico para enviar lembretes, facilitar agendamentos e apoiar as usuárias, garantindo sua conexão contínua ao sistema de saúde. A maneira como essas tecnologias interagem, informam e capacitar as pacientes é, portanto, fundamental para fortalecer a luta contra o câncer de colo de útero.
3. METODOLOGIA
3.1. Escopo, Objetivos e Questões de Pesquisa
O Goal-Question-Metric (GQM) é uma abordagem metodológica estruturada desenvolvida por Victor Basili, Giuseppe Caldiera e Hans Dieter Rombach (1994) para estabelecer um programa de medição orientado a objetivos específicos. Esta metodologia fornece um framework sistemático que conecta objetivos organizacionais ou de pesquisa com métricas quantificáveis, passando por questões intermediárias que orientam a coleta e análise de dados.
Objetivo Geral: O objetivo desta revisão sistemática, baseado no GQM, foi analisar estudos primários para levantar dados acerca dos métodos de comunicação de prevenção do câncer de colo de útero com o propósito de investigar a retenção de pacientes ao protocolo de acompanhamento com respeito aos meios tecnológicos e tradicionais do ponto de vista de mulheres brasileiras na faixa etária de 25 a 65 anos no contexto de controle de câncer do colo de útero através do exame preventivo.
Seguindo o propósito da Revisão Sistemática de Literatura, visamos responder às seguintes questões de pesquisa (QP):
Questão de pesquisa derivada 1: Qual a relevância do uso de ferramentas de comunicação como chatbot para acompanhamento de mulheres que participam do exame de acompanhamento e preventivo de câncer.
Hipótese para a questão 1: A ferramenta auxilia na retenção da mulher ao protocolo de acompanhamento.
Hipótese nula para a questão 1: A ferramenta não tem influência na retenção da mulher ao protocolo de acompanhamento.
Questão de pesquisa derivada 2: Qual a influência do perfil social da mulher no uso da ferramenta de comunicação chatbot?
Hipótese para a questão 2: A faixa etária da mulher influencia no uso de chatbot.
Hipótese nula para a questão 2: A faixa etária da mulher não influencia no uso de chatbot.
Métricas possíveis 1.1: Taxa de uso de chatbot pelas mulheres que realizaram o primeiro atendimento na unidade básica de saúde.
Métricas possíveis 1.2: Taxa de retorno de mulheres usuárias do chatbot durante o acompanhamento para realização de exames preventivos.
Métricas possíveis 2.1: Quantidade de mulheres de cada faixa etária; escolaridade; localização e perfil socioeconômico que utilizaram o chatbot.
Figura 1 – Ferramenta Goal Question Metric.
3.2. Estratégia de Busca para Seleção de Estudos Primários
Para nortear a condução desta revisão sistemática da literatura e assegurar uma abordagem metodológica clara e focada, será empregada a estratégia PICOC (População, Intervenção, Comparação, Outcome/Desfecho e Contexto). Este modelo permitirá a delimitação precisa da questão de pesquisa, o estabelecimento de critérios de inclusão e exclusão de estudos de forma transparente e a orientação da estratégia de busca bibliográfica, garantindo que os artigos selecionados sejam pertinentes para responder aos objetivos propostos sobre a comunicação entre ferramentas digitais e pacientes no âmbito do câncer de colo de útero.
A estratégia de busca bibliográfica será sistematicamente construída a partir dos elementos definidos no framework PICOC. Cada componente – População, Intervenção,
Comparação (quando aplicável), Desfecho e Contexto – será desdobrado em um conjunto de termos de busca, incluindo palavras-chave, sinônimos e descritores controlados (KITCHENHAM, B.; CHARTERS, S., 2007). Estes termos serão subsequentemente combinados através de operadores booleanos (AND, OR, NOT) para formar strings de busca abrangentes e específicas, adaptadas às sintaxes das diferentes bases de dados eletrônicas que serão consultadas, visando maximizar a recuperação de estudos relevantes para a revisão o que permitiu produzir o quadro 1:
Quadro 1. Elementos transformados em palavras-chave.
| Elemento | Palavras-chave possíveis |
| P (Population) | Usuários (mulheres) de sistema de saúde para prevenção de câncer de colo de útero. (“women” OR “female” OR “user”) AND (“cervical cancer” OR “uterine cancer” OR “health system”) |
| I (Intervention) | Uso de ferramentas de comunicação para ínicio ao atendimento a prevenção do câncer de colo de útero (“digital health” OR “chatbot” OR “Artificial Intelligence”) |
| C (Comparison) | —- (—) |
| O (Outcome) | Aumento da taxa de retenção da mulher com o uso do chatbot (“Retention” OR “Retention rate” OR “engagement”) |
| C (Context) | Saúde pública, revisão de políticas públicas de comunicação, atenção primária. (“primary care” OR “public health” OR “public communication policies” ) |
A seguinte string foi definida e utilizada para realizar as buscas: (“women” OR “female” OR “user”) AND (“cervical cancer” OR “cancer” OR “health system“) AND (“digital health” OR “chatbot” OR “Artificial Intelligence”) AND (“Retention” OR “Retention rate” OR “engagement”) AND (“primary care” OR “public health” OR “public communication policies” ).
Para a execução da busca bibliográfica, foram selecionadas estrategicamente duas bases de dados proeminentes que cobrem os domínios interdisciplinares do problema de pesquisa. A primeira, PubMed, foi escolhida por ser uma referência fundamental na área médica e de ciências da saúde, contendo uma vasta coleção de literatura biomédica e clínica. Complementarmente, a base IEEE Xplore Digital Library foi selecionada devido ao seu foco extensivo em publicações da área da computação, engenharias e tecnologia. As strings de busca desenvolvidas a partir do framework PICOC serão adaptadas e aplicadas em ambas as bases para identificar estudos que abordem a interseção entre soluções tecnológicas e os aspectos de saúde relacionados ao câncer de colo de útero, conforme delimitado anteriormente.
3.3. Processo de Seleção dos Estudos
3.3.1. Critérios de Inclusão e Exclusão
Para a seleção dos estudos foram definidos critérios de inclusão e exclusão, adotados para selecionar estudos relevantes que estejam de acordo com a proposta, os objetivos e as questões de pesquisa deste estudo, sendo eles:
Critérios de Inclusão
1. Estudos que apresentam alguma abordagem relacionado à saúde digital e ao câncer, para a área de conhecimento com foco em tecnologias digitais aplicadas ao rastreamento ou acompanhamento.
2. Os métodos, ferramentas e práticas para comunicação, uso de inteligência artificial, chatbot de Engenharia de Requisitos de Software que foram citados em algum trabalho;
3. Artigos que apresentem o cenário de comunicação na atenção primária.
4. Somente artigos de estudos primários e secundários.
Critérios de Exclusão
1. Artigos com idioma diferente do inglês e português;
2. Artigos incompletos (estudos que não foram encontrados na íntegra);
3. Artigos indisponíveis via acesso acadêmico gratuito.
4. Artigos que não estão claramente relacionados com as questões da pesquisa
5. Artigos que estão em duplicidade em base de dados.
6. Trabalhos opinativos.
7. Artigos que não envolvam o tópico de comunicação na saúde.
8. Artigos com mais de 5 anos de publicação
A seleção dos estudos foi realizada em fases, com o intuito de aplicar os critérios de inclusão e exclusão para a obtenção dos estudos relevantes e alinhados à proposta do trabalho.
3.3.2. Critérios de Qualidade
Os critérios de qualidade foram instruídos de forma a afunilar as escolhas de seleção de artigos, garantindo uma base metodologicamente mais adequada e robusta para os fins do estudo, sendo eles:
1. A metodologia e os resultados são claros e são replicáveis?
2. O artigo aborda o tema exatidão e relevância ?
3. O estudo tem base empírica?
4. A qualidade metodológica dos estudos incluídos foi utilizada apropriadamente na formulação das conclusões?
5. O viés de publicação ou conflito de interesse foi considerado?
3.4. Realização da revisão
3.4.1. Busca e seleção de estudos
A aplicação da estratégia de busca resultou na identificação inicial de 143 referências, sendo 103 provenientes da base de dados PubMed e 40 da IEEE Xplore. Após a remoção de 2 artigos que não estavam disponíveis via acesso acadêmico, 141 estudos foram submetidos à fase de triagem. Nesta etapa, com a aplicação de filtros e a leitura dos títulos e resumos, 130 artigos foram eliminados (118 por não ser possível identificar correlação com a temática e 12 por não responderem à pergunta do estudo).
Consequentemente, 11 artigos foram selecionados para avaliação completa através da leitura na íntegra. Desses, 3 artigos foram excluídos por não responderem à pergunta do estudo após a análise aprofundada. Ao final do processo de seleção, 9 estudos foram considerados elegíveis e incluídos na amostra final da revisão, sendo 7 originários da PubMed e 2 da IEEE Xplore. Todas as informações foram dispostas no layout do Diagrama Prisma conforme figura 2.
Segue abaixo o Diagrama Prisma com o fluxo de seleção:
Figura 2. Diagrama Prisma da análise de artigos.
3.5. Extração de dados
De cada artigo que compõe a amostra final desta revisão sistemática foram extraídos os seguintes elementos de informação, visando subsidiar a análise e a síntese dos achados: a base de dados de origem, os autores, o título completo do artigo, as palavras-chave utilizadas pelos autores, o ano de publicação, o conceito ou foco principal do estudo em relação ao problema de pesquisa, a classificação Qualis do periódico (quando aplicável e identificável), a referência bibliográfica completa, a metodologia empregada no estudo, os principais resultados observados e as limitações apontadas pelos próprios autores. Este processo de extração de dados foi padronizado para garantir consistência e permitir uma síntese comparativa dos achados.
3.6. Avaliação da qualidade metodológica
Essencialmente, a avaliação da qualidade de artigos permite uma interpretação mais crítica e ponderada dos resultados, evitando conclusões potencialmente enviesadas e aumentando a robustez da revisão.
Para determinar a qualidade metodológica dos artigos incluídos nesta revisão, foi empregado um protocolo de avaliação baseado em cinco critérios específicos (C1 a C5). A cada um desses critérios foi atribuída uma pontuação de acordo com o nível de conformidade do estudo: Nota 1 foi designada quando o critério não era atendido; Nota 3 quando era atendido parcialmente; e Nota 5 quando o critério era plenamente atendido. A classificação final da qualidade de cada artigo foi estabelecida pela soma das notas obtidas nos cinco critérios, categorizando os estudos da seguinte forma: Baixa Qualidade para uma soma de 5 a 12 pontos, Média Qualidade para 13 a 20 pontos, e Alta Qualidade para estudos que alcançaram de 21 a 25 pontos. Os dados foram inseridos no quadro 2 a seguir:
Quadro 2. Avaliação da qualidade dos artigos selecionados.
Considerando que após a aplicação dos critérios de avaliação da qualidade metodológica os 09 estudos incluídos nesta revisão sistemática apresentaram consistentemente pontuações de qualidade média a alta, este é um indicativo positivo para a robustez geral dos nossos achados. A ausência de estudos classificados com baixa qualidade significa que o corpo de evidências analisado possui um nível satisfatório de rigor metodológico e um menor risco de vieses significativas que poderiam comprometer a validade dos resultados individuais.
Esse panorama de qualidade média a alta nos artigos selecionados confere maior confiabilidade às conclusões desta revisão. Consequentemente, as inferências e implicações derivadas da análise dos dados tendem a ser mais sólidas e fidedignas, fortalecendo o potencial impacto desta revisão para a área de conhecimento em questão.
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
A análise dos estudos que foram selecionados nesta revisão indica uma relevância significativa do uso de ferramentas de comunicação digital, com destaque para os chatbots, no contexto do acompanhamento de pacientes oncológicos e na promoção da adesão a exames preventivos e de seguimento. A hipótese de que “A ferramenta auxilia na retenção da mulher ao protocolo de acompanhamento” encontra uma confirmação substancial nos trabalhos selecionados e avaliados.
A satisfação do paciente com o uso de chatbots foi estudada como no trabalho de revisão sistemática de (WANG et al., 2023) que na maioria dos estudos (14 de 21) sobre chatbots no cuidado oncológico relatou boa satisfação do paciente. De forma similar, a revisão sistemática e meta-análise de (LIN et al., 2025), focada em chatbots para educação sobre câncer de mama, revelou que uma expressiva maioria das participantes demonstraram alta satisfação (85% a 99%), sendo esta comparável à obtida com aconselhamento humano tradicional. Essa alta taxa de satisfação é um indicador importante, pois está intrinsecamente ligada ao potencial de engajamento contínuo dos pacientes com as ferramentas e consequentemente com os protocolos de saúde recomendados.
Os chatbots demonstraram ser eficazes na melhoria da comunicação centrada no paciente, facilitando o acesso a informações relevantes sobre o câncer e ampliando o acesso ao cuidado (WANG et al., 2023). As aplicações dessas ferramentas são diversas, abrangendo desde a triagem e prevenção do câncer até o suporte ao tratamento, monitoramento e gerenciamento da condição. No contexto específico da educação sobre câncer de mama, as intervenções mediadas por chatbots não apenas melhoraram o conhecimento sobre a doença (com uma taxa média de sucesso de 90,8%), mas também contribuíram para a redução de sintomas em pacientes (LIN et al., 2025).
O estudo de WELCH et al., 2020 com o chatbot “ItRunsInMyFamily.com” evidenciou a viabilidade de coletar, em larga escala, informações através de ferramenta digital sobre histórico familiar de saúde para avaliação de risco hereditário de câncer, alcançando um alto nível de engajamento dos usuários, com mais de 14.000 interações. O estudo ainda apontou o impacto de estratégias digitais para aumentar a adesão ao rastreamento do câncer do colo do útero em uma clínica de atenção primária no Reino Unido. Foram implementados vídeos educativos enviados por SMS, e-mails com informações, além de um sistema online de agendamento. O estudo observou um aumento significativo na taxa de rastreamento, especialmente entre mulheres de 50 a 64 anos. O trabalho mostrou que houve aumento da taxa de rastreamento cervical de 77% para 80,5% entre mulheres de 25–49 anos; 82% para 97% entre mulheres de 50–64 anos. Isso demonstra que ferramentas digitais, como vídeos e agendamentos online, aumentam a participação em programas de rastreamento, especialmente entre grupos vulneráveis em áreas rurais e desfavorecidas.
Para Tandon; Dhir e Islam (2024) as intervenções de saúde móvel digital conhecidas como mHealth que frequentemente incorporam funcionalidades de chatbot foram percebidas pelos usuários como acessíveis e úteis. O trabalho destacou que essas ferramentas podem aprimorar a experiência de cuidado, potencialmente reduzindo visitas hospitalares desnecessárias e fomentando um maior engajamento do paciente com seu próprio tratamento. Sharma et al. (2022) reforçam essa perspectiva, indicando que chatbots podem otimizar processos como agendamentos e diminuir tempos de espera. Deve-se pontuar ainda que o trabalho de Haith et al. (2025) foi o único selecionado que trata diretamente sobre uso de um chatbot para impacto direto na prevenção e identificação de câncer de colo de útero. O estudo ainda conclui que estratégias digitais mais amplas, como o envio de vídeos educativos via SMS e e-mails informativos, também demonstraram impacto positivo, aumentando significativamente a adesão ao rastreamento do câncer do colo do útero. Adicionalmente, intervenções digitais se mostraram eficazes em promover comportamentos preventivos, como o aumento da proteção solar e do autoexame da pele entre jovens adultos (Heckman et al., 2024).
O quadro 3 sumariza os principais achados dos artigos que fundamentam a relevância das ferramentas de comunicação digital para o acompanhamento e a retenção de pacientes no contexto oncológico.
Quadro 3: Evidências da Relevância das Ferramentas de Comunicação Digital no Acompanhamento e Retenção de Pacientes com Câncer
| Artigo | Tipo de Ferramenta/Intervenção Principal | Principais Achados Relevantes para QP1 |
| Wang et al., 2023 | Chatbots | Alta satisfação do usuário; melhoria na comunicação centrada no paciente, acessibilidade à informação e acesso ao cuidado; eficácia demonstrada em triagem, prevenção, monitoramento e gerenciamento de diferentes tipos de câncer. |
| Lin et al., 2025 | Chatbots | Elevada satisfação (85-99%), comparável ao aconselhamento humano; melhora significativa na aquisição de conhecimento sobre câncer de mama; contribuição para a redução de sintomas. Promove suporte educacional personalizado e interativo. |
| Tandon; Dhir; Islam, 2024 | mHealth (incluindo chatbots) | Percebidas como acessíveis e úteis; potencial para melhorar a experiência de cuidado, reduzir visitas hospitalares desnecessárias e promover o engajamento ativo do paciente com seu tratamento. |
| Sharma et al., 2022 | Chatbots | Auxiliam no diagnóstico, educação do paciente, monitoramento de sintomas e coleta de dados. Potencial para otimizar agendamentos e reduzir tempos de espera em serviços de saúde. |
| Welch et al., 2020 | Chatbot (“ItRunsInMyFamily.co m”) | Demonstrou viabilidade e alto engajamento na coleta de histórico familiar de saúde em larga escala para avaliação de risco hereditário de câncer, alcançando milhares de usuários. |
| Haith et al., 2025 | Estratégias Digitais (SMS, e-mail, agendamento online) | Implementação de vídeos educativos via SMS, e-mails informativos e sistema online de agendamento resultou em aumento significativo na taxa de rastreamento do câncer do colo do útero. |
| Heckman et al., 2024 | Intervenções Digitais (website interativo, mensagens personalizadas) | Intervenções digitais ativas automáticas aumentaram significativamente a proteção solar e a prática do autoexame da pele em jovens adultos, quando comparadas a um panfleto eletrônico. |
| Ezeigwe et al., 2025 | Aplicativos de Saúde e Bem-Estar Móvel | Alta taxa de adoção (80,9%) entre indivíduos que buscam informações sobre câncer, indicando um grande potencial para engajamento e disseminação de informações de saúde através dessas plataformas. |
Fonte: Autores do estudo.
Conclui-se, portanto, que as evidências coletadas suportam fortemente a relevância dos chatbots e outras ferramentas de comunicação digital. Elas não apenas melhoram a satisfação e o acesso à informação, mas também demonstram potencial para aumentar o engajamento e a adesão aos protocolos de acompanhamento e prevenção do câncer, respondendo afirmativamente à questão de pesquisa.
A segunda questão da pesquisa visa compreender como o perfil social da mulher, incluindo fatores como faixa etária, escolaridade e condição socioeconômica, influencia a adoção e o uso de ferramentas de comunicação digital, como os chatbots. A hipótese de que a faixa etária da mulher influencia o uso de chatbot é confirmada e ampliada pelos achados da revisão bibliográfica, os quais demonstram uma complexa interação de múltiplos fatores sociodemográficos.
O estudo transversal de Ezeigwe et al. (2025) oferece dados relevantes sobre esta questão. A análise demonstrou que participantes mais jovens (faixa etária de 18 a 34 anos) apresentaram uma probabilidade 3,70 vezes maior de utilizar aplicativos de saúde e bem-estar em comparação com indivíduos na faixa etária de 75 anos ou mais. Além da idade, a renda familiar e o nível educacional aparecem como fatores significativos: indivíduos com renda familiar anual ≥ US$ 50.000 tiveram chances 49% maiores de usar esses aplicativos, e graduados universitários (ou com níveis educacionais mais altos) apresentaram 1,87 vezes mais chances de uso em comparação com aqueles com diploma de ensino médio ou menos. O acesso à internet também se mostrou um fator fundamental com usuários da internet tendo mais de 3 vezes mais chances de utilizar aplicativos de saúde. As descobertas ressaltam a existência de uma ‘divisão digital’ na saúde, caracterizada por barreiras significativas que dificultam o engajamento de grupos mais velhos, com menor renda, escolaridade e acesso à internet com as tecnologias de saúde digital.
Outros estudos complementam essa visão, como é o caso do trabalho de (WANG et al., 2023) que alerta para a “possível desigualdade e exclusão de populações marginalizadas” como uma limitação potencial dos chatbots. No que se refere a limitação de idade, (TANDON; DHIR; ISLAM, 2024) observaram que a predominância de sistemas baseados em texto, com pouca exploração de interfaces de voz, pode excluir perfis de usuários como idosos ou pessoas com limitações motoras, além de ressaltar que muitos estudos são focados em contextos específicos, limitando a generalização para diferentes populações ou países. (SHARMA et al., 2022) também apontaram para a fragmentação da literatura, com concentração geográfica em países desenvolvidos e amostras frequentemente pouco diversas (ex: predominância de mulheres brancas em alguns estudos).
Por outro lado, é importante notar que algumas estratégias podem ter sucesso em engajar grupos específicos. O estudo de Haith et al. (2025) sobre estratégias digitais para rastreamento de câncer de colo de útero no Reino Unido mostrou um aumento particularmente notável na adesão entre mulheres de 50 a 64 anos, sugerindo que, com abordagens adequadas e contextualizadas, grupos etários mais velhos também podem ser efetivamente engajados. Contudo, a generalização dos resultados de estudos que se concentram em populações muito específicas, como mulheres com câncer de mama em estágio inicial ou com alto risco genético (LIN et al., 2025), para a população feminina em geral deve ser feita com prudência.
O quadro 4 sintetiza os principais achados relacionados à influência do perfil social no uso de ferramentas de comunicação digital.
Quadro 4: Influência de Fatores do Perfil Social no Uso de Ferramentas de Comunicação Digital em Saúde.
| Artigo (Fonte) | Fatores do Perfil Social Identificados | Impacto Observado no Uso e Adoção |
| WANG et al., 2023 | Populações marginalizadas | Risco de desigualdade e exclusão no acesso e uso de chatbots. |
| LIN et al., 2025 | Populações específicas de pacientes (ex: câncer de mama hereditário, estágio inicial) | Resultados podem ter generalização limitada para a população feminina em geral ou para outros contextos de câncer. |
| TANDON; DHIR; ISLAM, 2024 | Idosos, pessoas com limitações motoras, diversidade populacional e geográfica | Predominância de interfaces textuais pode ser uma barreira. Muitos estudos são contextualmente específicos, dificultando a generalização dos achados para diferentes perfis de usuários ou sistemas de saúde. |
| SHARMA et al., 2022 | Concentração geográfica (países desenvolvidos), amostras pouco diversas (ex: mulheres brancas, idosos em alguns contextos) | Literatura fragmentada, o que limita a aplicabilidade global dos resultados e a compreensão das necessidades de grupos minoritários. |
| (MAIR et al., 2023) | Populações asiáticas, fatores culturais, escolaridade, experiências prévias com tecnologia, preocupações com privacidade de dados | Adoção de mHealth influenciada por incentivos, apoio governamental, personalização, facilidade de uso e relevância cultural. Experiências negativas anteriores e preocupações com dados podem atuar como barreiras significativas |
| (HAITH et al., 2025) | Faixa etária (mulheres de 50-64 anos), populações rurais e socioeconomicamente desfavorecidas | Estratégias digitais demonstraram ser eficazes em aumentar a adesão ao rastreamento, especialmente entre mulheres mais velhas e em áreas com menor acesso a serviços. |
| (HECKMAN et al., 2024) | Jovens adultos, localização geográfica (norte dos EUA) | Recrutamento via mídias sociais foi bem sucedido para engajar jovens adultos. A amostra de conveniência e a localização geográfica podem, contudo, limitar a generalização dos resultados. |
| EZEIGWE et al. (2025) | Idade (18-34 anos vs. 75+ anos), renda familiar, nível educacional, acesso à internet | Evidenciou disparidades significativas: indivíduos mais jovens, com maior renda, maior escolaridade e acesso à internet são significativamente mais propensos a usar aplicativos de saúde. Destaca a “divisão digital” na saúde. |
Em resumo, a hipótese de que a faixa etária influencia o uso de chatbots e outras ferramentas digitais é fortemente sustentada. Além disso, outros fatores sociais como nível de renda, escolaridade, acesso à internet e contexto cultural desempenham papéis cruciais, moldando o acesso, a aceitação e a utilização dessas tecnologias na área da saúde. Para que as ferramentas digitais atinjam seu pleno potencial de forma equitativa, é imperativo que essas diferenças sejam reconhecidas e abordadas no design e na implementação das intervenções digitais.
A análise aprofundada dos artigos selecionados permite identificar um conjunto de tendências tecnológicas proeminentes que estão moldando o desenvolvimento e a aplicação de ferramentas de comunicação digital no cuidado oncológico e na promoção da saúde, tal qual o amadurecimento e especialização de agentes conversacionais como chatbots.
Essa tecnologia, em específico, continua sendo central nesta tarefa, evoluindo de simples respondentes baseados em regras para sistemas mais sofisticados que utilizam Inteligência Artificial (IA). Observa-se uma tendência à especialização, com chatbots sendo desenvolvidos para nichos específicos como educação sobre tipos particulares de câncer, avaliação de risco hereditário, ou suporte ao manejo de sintomas.
A eficácia dos chatbots está cada vez mais atrelada aos avanços em IA, especialmente em Processamento de Linguagem Natural (NLP) e aprendizado de máquina. O trabalho de Sharma, D. et al. (2022) discute que essas tecnologias são fundamentais para permitir que os chatbots compreendam as nuances da linguagem humana, interpretem as intenções dos usuários com maior precisão e gerem respostas mais contextuais, empáticas e úteis.
Os aplicativos móveis de saúde e bem-estar (mHealth apps) são uma tendência consolidada, com alta taxa de adoção entre diversos públicos, incluindo aqueles que buscam informações sobre câncer. A tendência é a integração desses aplicativos com outras plataformas e dispositivos, além da incorporação de funcionalidades mais interativas e personalizadas, incluindo chatbots. Essa foi uma tendência apontada nos trabalhos de Heckman, C. et al. (2024) e Sharma, D. et al. (2022).
Em vez de depender de um único canal digital, as estratégias mais eficazes tendem a ser multicanal, combinando SMS, e-mail, notificações em aplicativos, vídeos educativos, plataformas web interativas e, quando apropriado, contato humano. Modelos híbridos, que integram o digital com o cuidado presencial, também ganham força. Essas são tendências evidenciadas nos trabalhos de Sharma, D. et al. (2022), Haith, L. et al. (2025), Welch, B. M. et al. (2020) e Heckman, C. et al. (2024).
Os estudos apontam também para desafios em relação às implicações éticas, a segurança de dados de pacientes e a conformidade com regulamentações ao usar tecnologias digitais em oncologia. Os trabalhos de Tandon A. et al. (2023), Mair, J. L. et al. (2023) e Sharma, D. et al. (2022) destacam preocupações recorrentes com privacidade e segurança de dados nos estudos analisados.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Por fim, esta Revisão Sistemática da Literatura evidenciou que ferramentas digitais de comunicação têm um papel importante no contexto de prevenção e acompanhamento de pacientes pertencentes ao grupo de risco de câncer de colo de útero. Os estudos analisados demonstram que estas ferramentas contribuem de forma significativa para aumentar a adesão das mulheres aos protocolos de acompanhamento, facilitando o acesso à informação e a experiência da mulher.
Foi evidenciado que, quando bem implementados, as ferramentas de comunicação digital, como os chatbots, podem reduzir barreiras como falta de informação, dificuldades de acesso e desmotivação. Ademais, foi possível identificar que o perfil social e econômico das usuárias influencia diretamente a adoção dessas ferramentas. Tal constatação reforça a importância de considerar a diversidade socioeconômica no plano de implementação e no desenvolvimento de soluções de saúde digital, garantindo inclusão e igualdade de acesso.
Apesar disso, a literatura carece de mais estudos focados em populações diversas, em especial em países em desenvolvimento. Há escassez de evidências específicas voltadas para a comunicação de saúde digital no contexto do câncer de colo de útero em mulheres brasileiras.
Como recomendação de futuras pesquisas, sugere-se o aprofundamento em estratégias personalizadas de comunicação que contemplem diferentes perfis sociais, avaliando de forma longitudinal a relação entre o tipo de comunicação digital e o engajamento da mulher no protocolo de atendimento. No âmbito da saúde pública, a implementação deste tipo de tecnologia deve ser implementada de forma cuidadosa, com foco na equidade, acessibilidade e qualidade da informação, contribuindo para o fortalecimento de políticas de prevenção do câncer de colo de útero.
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1Discentes da Disciplina de Metodologia Científica do Curso Engenharia de Software da Universidade Federal de Goiás. E-mail: lucasramos01@discente.ufg.br, fontes@ufg.br, reginaldoribeiro@discente.ufg.br, thyagodivino@dicente.ufg.br
2Docente da Disciplina de Metodologia Científica do Curso de Engenharia de Software da Universidade Federal de Goiás Email: renataf@inf.ufg.br.