A pesquisa clínica em fisioterapia representa um pilar fundamental para o avanço da
profissão e a melhoria da qualidade dos cuidados oferecidos aos pacientes. Em um
cenário de constante evolução tecnológica e científica, os fisioterapeutas enfrentam o
desafio de conduzir pesquisas que sejam não apenas metodologicamente rigorosas,
mas também eticamente responsáveis e alinhadas com as mais recentes diretrizes
regulamentares.
O desenvolvimento de pesquisa clínica em fisioterapia requer uma compreensão
abrangente de múltiplos aspectos que vão desde o conhecimento das normas éticas e
legais brasileiras até a aplicação de novas tecnologias, como a inteligência artificial, que
estão revolucionando a forma como conduzimos revisões sistemáticas e análises de
dados. Este cenário complexo exige dos profissionais uma atualização constante e uma
abordagem sistemática para garantir a qualidade e a integridade de suas pesquisas.
A fisioterapia, como ciência da saúde baseada em evidências, depende
fundamentalmente da produção de conhecimento científico de alta qualidade para
sustentar suas práticas clínicas. A pesquisa clínica em fisioterapia abrange desde
estudos observacionais até ensaios clínicos randomizados, cada um com suas
particularidades metodológicas e exigências éticas específicas. A compreensão
adequada dessas nuances é essencial para que os fisioterapeutas possam contribuir
efetivamente para o corpo de conhecimento da profissão.
O marco regulatório brasileiro para pesquisa clínica passou por importantes
atualizações recentes, incluindo a sanção da Lei 14.874/2024, que estabelece novas
diretrizes para pesquisa clínica em seres humanos [1]. Essas mudanças refletem a
necessidade de modernizar e agilizar os processos de aprovação e condução de
pesquisas, mantendo os mais altos padrões éticos e de segurança. Para os
fisioterapeutas, compreender essas mudanças é crucial para navegar adequadamente
pelo sistema regulatório brasileiro.
Paralelamente às mudanças regulamentares, a emergência de tecnologias de
inteligência artificial está transformando radicalmente a forma como conduzimos
pesquisas científicas. Ferramentas de IA estão sendo cada vez mais utilizadas em
diferentes etapas do processo de pesquisa, desde a triagem de literatura em revisões
sistemáticas até a análise de grandes volumes de dados clínicos. No entanto, o uso
dessas tecnologias traz consigo novos desafios éticos e metodológicos que devem ser
cuidadosamente considerados.
Este artigo tem como objetivo fornecer aos fisioterapeutas um guia abrangente e
atualizado sobre o desenvolvimento de pesquisa clínica, abordando desde os aspectos
regulamentares e éticos fundamentais até as mais recentes inovações tecnológicas.
Nosso foco está em oferecer orientações práticas que permitam aos profissionais
conduzir pesquisas de alta qualidade, respeitando os princípios éticos e aproveitando as
oportunidades oferecidas pelas novas tecnologias.
A importância deste tema se torna ainda mais evidente quando consideramos que a
fisioterapia brasileira tem experimentado um crescimento significativo em sua produção
científica, com um número crescente de programas de pós-graduação e pesquisadores
ativos na área. Este crescimento traz consigo a responsabilidade de garantir que todas
as pesquisas sejam conduzidas com os mais altos padrões de qualidade e integridade
científica.
Marco Regulatório da Pesquisa Clínica no Brasil
O marco regulatório da pesquisa clínica no Brasil passou por transformações
significativas nos últimos anos, culminando com a sanção da Lei 14.874/2024, que
estabelece novas diretrizes para a condução de pesquisas clínicas em seres humanos [1].
Esta lei representa um marco histórico na modernização do sistema regulatório
brasileiro, buscando equilibrar a necessidade de agilizar os processos de aprovação com
a manutenção dos mais altos padrões éticos e de segurança.
A nova legislação introduz conceitos importantes como a avaliação centralizada de
protocolos de pesquisa, a criação de um sistema nacional de informações sobre
pesquisa clínica e a definição de prazos específicos para análise de protocolos pelos
comitês de ética em pesquisa. Essas mudanças têm impacto direto na forma como os
fisioterapeutas devem planejar e conduzir suas pesquisas clínicas, exigindo uma
compreensão atualizada dos novos procedimentos e requisitos.
Um dos aspectos mais relevantes da nova lei é a criação da Comissão Nacional de Ética
em Pesquisa Clínica (CONEPC), que terá a responsabilidade de coordenar e harmonizar
as atividades dos comitês de ética em pesquisa em todo o país. Esta centralização visa
reduzir a variabilidade nas decisões éticas e acelerar os processos de aprovação,
beneficiando pesquisadores de todas as áreas, incluindo a fisioterapia.
A lei também estabelece diretrizes específicas para diferentes tipos de pesquisa clínica,
incluindo estudos de fase I, II, III e IV, cada um com requisitos específicos de
documentação e acompanhamento. Para os fisioterapeutas, é importante compreender
que muitas pesquisas na área podem ser classificadas como estudos de intervenção não
farmacológica, que possuem características específicas em termos de avaliação de risco
e benefício.
Outro aspecto fundamental da nova legislação é a ênfase na transparência e no acesso
público às informações sobre pesquisas clínicas. Todos os estudos devem ser
registrados em plataformas públicas, e os resultados devem ser disponibilizados
independentemente de serem positivos ou negativos. Esta exigência de transparência é
particularmente importante para a fisioterapia, uma vez que contribui para a construção
de uma base de evidências mais robusta e confiável.
A implementação da nova lei também prevê a criação de um sistema eletrônico
unificado para submissão e acompanhamento de protocolos de pesquisa. Este sistema
promete simplificar significativamente o processo de submissão para pesquisadores,
reduzindo a burocracia e permitindo um acompanhamento mais eficiente do status das
aprovações. Para fisioterapeutas que conduzem pesquisas multicêntricas, esta mudança
representa uma melhoria substancial na eficiência dos processos.
É importante destacar que a nova legislação mantém e reforça os princípios éticos
fundamentais estabelecidos pela Resolução CNS 466/2012, incluindo os princípios de
autonomia, beneficência, não maleficência e justiça. Estes princípios continuam sendo a
base para a avaliação ética de todas as pesquisas envolvendo seres humanos,
independentemente da área de conhecimento.
Para os fisioterapeutas, a compreensão do novo marco regulatório é essencial não
apenas para a condução adequada de suas próprias pesquisas, mas também para a
participação em estudos multicêntricos e colaborações internacionais. O alinhamento
com as melhores práticas regulamentares internacionais, promovido pela nova lei,
facilita a participação de pesquisadores brasileiros em estudos globais e aumenta a
visibilidade da pesquisa nacional.
A lei também estabelece diretrizes específicas para a proteção de dados de participantes
de pesquisa, alinhando-se com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Esta
convergência regulatória é particularmente relevante para pesquisas em fisioterapia que
envolvem coleta de dados sensíveis sobre saúde, exigindo protocolos rigorosos de
proteção e anonimização de dados.
Normas e Diretrizes Éticas para Pesquisa com Seres Humanos
As normas éticas para pesquisa com seres humanos no Brasil são fundamentadas
principalmente na Resolução CNS 466/2012, que estabelece as diretrizes e normas
regulamentadoras de pesquisas envolvendo seres humanos [2]. Esta resolução
representa a base ética fundamental que todos os fisioterapeutas pesquisadores devem
conhecer e aplicar rigorosamente em suas investigações científicas.
A Resolução CNS 466/2012 está estruturada em princípios éticos fundamentais que
derivam da tradição bioética internacional, especificamente dos princípios de
autonomia, beneficência, não maleficência e justiça. O princípio da autonomia
reconhece a capacidade dos indivíduos de tomar decisões informadas sobre sua
participação em pesquisas, exigindo que o consentimento seja verdadeiramente livre e
esclarecido. Para fisioterapeutas, isso significa garantir que os pacientes compreendam
completamente os procedimentos, riscos e benefícios antes de concordar em participar
de qualquer estudo.
O princípio da beneficência exige que as pesquisas busquem maximizar os benefícios e
minimizar os riscos para os participantes. Em fisioterapia, isso é particularmente
relevante quando se testam novas técnicas ou protocolos de tratamento, onde é
essencial demonstrar que os potenciais benefícios superam os riscos envolvidos. A
avaliação cuidadosa da relação risco-benefício deve ser documentada detalhadamente
no protocolo de pesquisa.
A não maleficência, expressa no princípio “não causar dano”, requer que os
pesquisadores tomem todas as precauções necessárias para evitar danos físicos,
psicológicos, morais, intelectuais, sociais, culturais ou espirituais aos participantes. Em
pesquisas fisioterapêuticas, isso inclui a consideração cuidadosa de possíveis efeitos
adversos de intervenções, a adequação dos procedimentos à condição clínica dos
participantes e a implementação de medidas de segurança apropriadas.
O princípio da justiça exige que os benefícios e riscos da pesquisa sejam distribuídos
equitativamente, evitando a exploração de populações vulneráveis e garantindo que os
resultados da pesquisa beneficiem toda a sociedade. Para fisioterapeutas, isso significa
considerar cuidadosamente a seleção de participantes, evitando vieses que possam
excluir grupos específicos dos benefícios da pesquisa.
A resolução estabelece procedimentos específicos para a obtenção do Termo de
Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), que deve ser elaborado em linguagem
acessível e compreensível para os participantes. O TCLE deve conter informações
detalhadas sobre os objetivos da pesquisa, procedimentos envolvidos, riscos e
benefícios, garantias de confidencialidade, direito de retirada a qualquer momento sem
prejuízo, e formas de contato com os pesquisadores e comitê de ética.
Para pesquisas em fisioterapia que envolvem populações vulneráveis, como crianças,
idosos com comprometimento cognitivo, ou pessoas com deficiências que afetem a
capacidade de consentimento, a resolução estabelece procedimentos específicos para
proteção adicional. Isso pode incluir a obtenção de assentimento do participante
quando apropriado, além do consentimento de responsáveis legais.
A Resolução CNS 466/2012 também estabelece o Sistema CEP/CONEP (Comitês de Ética
em Pesquisa/Comissão Nacional de Ética em Pesquisa), responsável pela avaliação ética
de todos os protocolos de pesquisa envolvendo seres humanos no Brasil. Os
fisioterapeutas devem submeter seus projetos de pesquisa ao CEP da instituição onde
será realizada a pesquisa, através da Plataforma Brasil, sistema oficial para registro e
acompanhamento de pesquisas.
O processo de avaliação ética inclui análise da adequação metodológica, relevância
científica e social da pesquisa, adequação da infraestrutura disponível, qualificação dos
pesquisadores, e conformidade com os princípios éticos estabelecidos. É importante
que os fisioterapeutas compreendam que a aprovação ética é um pré-requisito absoluto
para o início de qualquer pesquisa envolvendo seres humanos.
A resolução também aborda questões específicas relacionadas ao armazenamento e
uso de material biológico humano, proteção de dados e informações, e procedimentos
para pesquisas em situações de emergência. Para fisioterapeutas que trabalham com
biomecânica, análise de movimento ou outras áreas que envolvem coleta de dados
biológicos, é essencial compreender essas diretrizes específicas.
Recentemente, a Resolução CNS 580/2018 complementou as diretrizes da 466/2012,
estabelecendo procedimentos específicos para pesquisas em ciências humanas e
sociais. Embora a fisioterapia seja primariamente uma ciência da saúde, algumas
pesquisas na área podem ter componentes que se enquadram nesta categoria,
especialmente estudos qualitativos sobre experiências de pacientes ou pesquisas sobre
aspectos sociais da reabilitação.
Código de Ética Específico da Fisioterapia
O Código de Ética e Deontologia da Fisioterapia, estabelecido pela Resolução COFFITO
424/2013, fornece diretrizes específicas para a condução de pesquisas na área da
ffisioterapia [3]. Este código complementa as normas gerais de pesquisa com seres
humanos, estabelecendo responsabilidades e limitações específicas para fisioterapeutas
envolvidos em atividades de pesquisa, docência e produção científica.
O Capítulo IX do código, intitulado “Da Docência, Preceptoria, Pesquisa e Publicação”,
estabelece diretrizes fundamentais que todo fisioterapeuta pesquisador deve conhecer
e seguir. O Artigo 30 é categórico ao proibir a participação em atividades de ensino ou
pesquisa que não estejam de acordo com as normas reguladoras da ética em pesquisa,
estabelecendo uma conexão direta com as resoluções do CNS e demais normas éticas
nacionais.
O Artigo 41 do código estabelece que, no exercício da docência, preceptoria, pesquisa e
produção científica, o fisioterapeuta deve nortear sua prática nos princípios
deontológicos, éticos e bioéticos da profissão e da vida humana. Este artigo especifica
várias obrigações importantes para pesquisadores, incluindo a necessidade de críticas
impessoais a teorias e métodos, focando no conteúdo científico e não nos autores, e a
obrigatoriedade de obter autorização prévia por escrito dos participantes através do
termo de consentimento livre e esclarecido.
Uma responsabilidade crucial estabelecida pelo código é que o fisioterapeuta
pesquisador é responsável por todas as intervenções e trabalhos acadêmicos
executados por alunos sob sua supervisão, bem como por ações realizadas por
residentes sob sua preceptoria. Esta responsabilidade se estende a todos os aspectos
éticos e metodológicos da pesquisa, exigindo supervisão ativa e contínua de todas as
atividades de pesquisa conduzidas por estudantes ou residentes.
O código também estabelece diretrizes específicas sobre propriedade intelectual e
autoria, proibindo a apropriação de material didático de terceiros sem a devida
autorização e exigindo que os pesquisadores primem pelo respeito à legislação
relacionada aos estágios. Estas disposições são particularmente relevantes para
fisioterapeutas que supervisionam estudantes em projetos de pesquisa, exigindo clareza
sobre contribuições e autoria desde o início dos projetos.
O Artigo 42 aborda especificamente a condução de pesquisas, estabelecendo que o
fisioterapeuta deve cumprir as normas dos órgãos competentes e a legislação
específica, sempre considerando a segurança da pessoa, da família ou coletividade e do
meio ambiente acima do interesse da ciência. Esta hierarização de prioridades é
fundamental para a tomada de decisões éticas em situações onde pode haver conflito
entre objetivos científicos e bem-estar dos participantes.
O código exige que o fisioterapeuta obtenha por escrito o consentimento livre e
esclarecido dos participantes ou responsáveis legais, informando sobre a natureza,
riscos e benefícios da pesquisa. Além disso, estabelece a obrigação de disponibilizar os
resultados à comunidade científica e à sociedade, promovendo a transparência e o
acesso ao conhecimento produzido.
O Artigo 43 estabelece uma exigência específica para fisioterapeutas: é vedado exercer
atividade de docência e pesquisa sem estar devidamente registrado no Conselho
Regional de Fisioterapia e de Terapia Ocupacional de sua circunscrição, sempre que
estas atividades envolverem assistência ao cliente/paciente/usuário ou prática
profissional. Esta exigência garante que apenas profissionais devidamente habilitados
conduzam pesquisas que envolvam prática fisioterapêutica.
O Artigo 44 estabelece proibições específicas para fisioterapeutas atuando em pesquisa,
incluindo o uso indevido de posição hierárquica para impedir o acesso a recursos de
pesquisa, a inclusão indevida do nome em coautorias sem participação efetiva, a
manipulação de dados para benefício próprio ou institucional, e a falta de
independência em relação a financiadores de pesquisa. Estas proibições visam proteger
a integridade científica e prevenir conflitos de interesse.
Uma proibição particularmente importante é a participação em atividades de ensino ou
pesquisa onde direitos inalienáveis do ser humano sejam violados ou que acarretem
risco à vida ou dano à saúde, participação social ou meio ambiente. Esta disposição
reforça o compromisso da fisioterapia com os direitos humanos e a proteção ambiental.
O Artigo 45 estabelece a obrigação de garantir a veracidade dos dados e informações em
publicações científicas, em benefício da ciência. O parágrafo único deste artigo
especifica que as informações publicadas não devem identificar os sujeitos da pesquisa
individualmente, salvo quando previsto no termo de consentimento, garantindo a
confidencialidade e privacidade dos participantes.
Estas diretrizes específicas da fisioterapia complementam as normas gerais de pesquisa
ética, fornecendo orientações profissionais específicas que refletem as particularidades
da prática fisioterapêutica. O cumprimento dessas diretrizes não é apenas uma
obrigação ética, mas também uma exigência legal que pode ter implicações
disciplinares em caso de descumprimento.
Etapas do Desenvolvimento de Pesquisa Clínica
O desenvolvimento de pesquisa clínica em fisioterapia segue um processo estruturado
que envolve múltiplas etapas, cada uma com requisitos específicos e pontos de controle
de qualidade. A compreensão adequada dessas etapas é fundamental para garantir que
a pesquisa seja conduzida de forma eficiente, ética e metodologicamente rigorosa.
Fase de Concepção e Planejamento
A primeira etapa do desenvolvimento de pesquisa clínica é a concepção da ideia de
pesquisa e sua transformação em uma pergunta de pesquisa bem definida e
investigável. Esta fase requer uma revisão abrangente da literatura existente para
identificar lacunas no conhecimento e justificar a relevância da pesquisa proposta. Para
fisioterapeutas, é essencial que a pergunta de pesquisa seja clinicamente relevante e
tenha potencial para impactar positivamente a prática clínica.
A formulação da pergunta de pesquisa deve seguir estruturas estabelecidas como PICO
(População, Intervenção, Comparação, Outcome) para estudos de intervenção, ou PEO
(População, Exposição, Outcome) para estudos observacionais. Esta estruturação ajuda
a definir claramente os objetivos da pesquisa e orienta todas as decisões metodológicas
subsequentes.
Durante esta fase, é crucial realizar uma análise de viabilidade que considere recursos
disponíveis, tempo necessário, população-alvo acessível, e expertise da equipe de
pesquisa. Muitas pesquisas em fisioterapia falham devido a planejamento inadequado
da viabilidade, especialmente em relação ao recrutamento de participantes e
disponibilidade de equipamentos especializados.
Desenvolvimento do Protocolo de Pesquisa
O protocolo de pesquisa é o documento fundamental que descreve detalhadamente
todos os aspectos metodológicos, éticos e operacionais do estudo. Para pesquisas
clínicas em fisioterapia, o protocolo deve incluir justificativa científica baseada em
evidências, objetivos primários e secundários claramente definidos, critérios de
inclusão e exclusão específicos, descrição detalhada das intervenções, métodos de
avaliação e medidas de desfecho.
A descrição das intervenções fisioterapêuticas deve ser suficientemente detalhada para
permitir replicação, incluindo frequência, intensidade, duração, progressão, e
qualificação dos profissionais que aplicarão as intervenções. Esta padronização é
essencial para a validade interna do estudo e para a aplicabilidade clínica dos
resultados.
O protocolo deve também especificar métodos estatísticos apropriados, incluindo
cálculo do tamanho da amostra baseado em diferenças clinicamente significativas,
estratégias para lidar com dados perdidos, e planos de análise primária e secundária.
Para estudos multicêntricos, o protocolo deve incluir procedimentos de padronização
entre centros e métodos de controle de qualidade.
Aprovação Ética e Regulatória
Antes do início de qualquer atividade de pesquisa envolvendo seres humanos, é
obrigatória a obtenção de aprovação do Comitê de Ética em Pesquisa (CEP) através da
Plataforma Brasil. O processo de submissão requer documentação completa, incluindo
protocolo detalhado, termo de consentimento livre e esclarecido, currículos dos
pesquisadores, e documentos institucionais.
Para estudos multicêntricos, é necessário obter aprovação do CEP de cada instituição
participante, processo que pode ser demorado e requer coordenação cuidadosa. A
CONEP (Comissão Nacional de Ética em Pesquisa) deve analisar estudos que envolvem
populações vulneráveis, novos procedimentos, ou áreas temáticas especiais.
É importante considerar que modificações no protocolo durante a condução do estudo
requerem aprovação ética através de emendas, que devem ser submetidas antes da
implementação das mudanças. O não cumprimento deste requisito pode resultar em
suspensão do estudo e implicações éticas graves.
Implementação e Condução do Estudo
A fase de implementação envolve o recrutamento de participantes, aplicação das
intervenções, coleta de dados, e monitoramento contínuo da segurança e qualidade do
estudo. O recrutamento de participantes é frequentemente um dos maiores desafios em
pesquisas clínicas de fisioterapia, exigindo estratégias bem planejadas e múltiplas
fontes de recrutamento.
Durante a condução do estudo, é essencial manter registros detalhados de todas as
atividades, incluindo desvios de protocolo, eventos adversos, e decisões tomadas pela
equipe de pesquisa. Estes registros são fundamentais para a integridade dos dados e
para auditorias futuras.
O monitoramento da qualidade dos dados deve ser contínuo, incluindo verificação de
completude, consistência, e precisão dos dados coletados. Para estudos que envolvem
intervenções fisioterapêuticas, é importante monitorar a aderência ao protocolo de
tratamento e documentar qualquer variação nas intervenções aplicadas.
Análise de Dados e Interpretação
A análise de dados deve seguir rigorosamente o plano estatístico pré-especificado no
protocolo, evitando análises post-hoc que possam introduzir viés. Para estudos de
fisioterapia, é importante considerar a natureza dos dados coletados, que
frequentemente incluem medidas funcionais, escalas de dor, e avaliações de qualidade
de vida que podem ter distribuições não normais.
A interpretação dos resultados deve considerar não apenas a significância estatística,
mas também a relevância clínica dos achados. Diferenças estatisticamente significativas
podem não ser clinicamente relevantes, e vice-versa. É essencial discutir as limitações
do estudo e suas implicações para a interpretação dos resultados.
Disseminação dos Resultados
A disseminação dos resultados é uma responsabilidade ética fundamental que inclui
publicação em periódicos científicos, apresentação em congressos, e comunicação para
a comunidade clínica e pacientes. É importante publicar resultados negativos ou
inconclusivos, pois estes também contribuem para o conhecimento científico e evitam
duplicação desnecessária de esforços de pesquisa.
A redação de manuscritos científicos deve seguir diretrizes estabelecidas como
CONSORT para ensaios clínicos randomizados, STROBE para estudos observacionais, ou
PRISMA para revisões sistemáticas. Estas diretrizes garantem que todas as informações
necessárias para avaliação da qualidade do estudo sejam incluídas na publicação.
Inteligência Artificial na Pesquisa Científica
A integração da inteligência artificial (IA) na pesquisa científica representa uma das
transformações mais significativas da ciência contemporânea, oferecendo
oportunidades sem precedentes para acelerar descobertas e melhorar a qualidade da
pesquisa. Para fisioterapeutas pesquisadores, compreender as possibilidades e
limitações da IA é essencial para aproveitar essas tecnologias de forma ética e eficaz.
Fundamentos e Princípios Éticos
O uso de inteligência artificial generativa (IAG) em pesquisa científica deve ser
fundamentado em princípios éticos claros que garantam a integridade científica e a
responsabilidade na aplicação dessas tecnologias. As “Diretrizes para o uso ético e
responsável da Inteligência Artificial Generativa: um guia prático para pesquisadores”,
desenvolvidas por pesquisadores brasileiros, estabelecem princípios fundamentais que
incluem a preservação da agência humana, uso eticamente orientado, transparência e
responsabilidade, supervisão humana obrigatória, e prevenção de riscos como plágio e
“alucinações” da IA [4].
O princípio da preservação da agência humana é particularmente importante para
fisioterapeutas pesquisadores, pois estabelece que a IA deve ser utilizada como
ferramenta complementar, nunca substituindo o julgamento crítico e a expertise
profissional humana. Isso significa que decisões metodológicas importantes,
interpretação de resultados, e conclusões científicas devem sempre permanecer sob
controle humano direto.
A transparência no uso de IA exige que pesquisadores documentem claramente quando
e como ferramentas de IA foram utilizadas em suas pesquisas. Esta documentação deve
incluir especificação das ferramentas utilizadas, propósito de uso, limitações
identificadas, e medidas tomadas para verificar a qualidade dos resultados produzidos
pela IA. Para publicações científicas, muitos periódicos agora exigem declaração
específica sobre o uso de IA.
Aplicações em Diferentes Etapas da Pesquisa
A IA pode ser aplicada em múltiplas etapas do processo de pesquisa, cada uma com
benefícios específicos e considerações éticas particulares. Na fase de revisão de
literatura, ferramentas de IA podem acelerar significativamente a identificação e triagem
de estudos relevantes, permitindo que pesquisadores processem volumes muito
maiores de literatura de forma mais eficiente.
Durante a coleta de dados, algoritmos de IA podem auxiliar na análise de imagens
médicas, processamento de sinais biomecânicos, e identificação de padrões em dados
de movimento. Para fisioterapeutas que trabalham com análise de marcha,
eletromiografia, ou outras modalidades de avaliação que geram grandes volumes de
dados, a IA pode oferecer capacidades analíticas que seriam impraticáveis
manualmente.
Na fase de análise de dados, técnicas de machine learning podem identificar padrões
complexos e relações não lineares que métodos estatísticos tradicionais podem não
detectar. No entanto, é crucial que fisioterapeutas pesquisadores compreendam as
limitações desses métodos e mantenham supervisão humana sobre todas as análises.
Limitações e Riscos
Apesar dos benefícios potenciais, o uso de IA em pesquisa científica apresenta
limitações e riscos significativos que devem ser cuidadosamente considerados. As
“alucinações” da IA, onde sistemas geram informações plausíveis mas factualmente
incorretas, representam um risco particular para a integridade científica. Pesquisadores
devem sempre verificar independentemente qualquer informação ou análise produzida
por sistemas de IA.
Vieses algorítmicos representam outro risco importante, especialmente quando
sistemas de IA são treinados em dados que não representam adequadamente a
diversidade da população estudada. Para pesquisas em fisioterapia, isso pode ser
particularmente problemático quando se trabalha com populações específicas ou
condições clínicas raras que podem estar sub-representadas nos dados de treinamento
dos algoritmos.
A dependência excessiva de ferramentas de IA pode levar à erosão de habilidades
críticas de pesquisa, incluindo capacidade de análise crítica, síntese de informações, e
pensamento criativo. É essencial que fisioterapeutas pesquisadores mantenham e
desenvolvam essas habilidades fundamentais, usando a IA como complemento, não
substituto, de suas capacidades analíticas.
Diretrizes para Uso Responsável
Para garantir o uso responsável de IA em pesquisa, fisioterapeutas devem seguir
diretrizes específicas que incluem validação humana obrigatória de todos os resultados
produzidos por IA, documentação transparente do uso de ferramentas de IA, e
capacitação contínua sobre limitações e melhores práticas.
A validação humana deve incluir verificação de precisão, relevância, e adequação de
qualquer conteúdo ou análise produzida por IA. Para análises estatísticas ou
interpretações de dados, é essencial que pesquisadores com expertise apropriada
revisem e validem todos os resultados antes de sua utilização.
A documentação do uso de IA deve ser suficientemente detalhada para permitir
replicação e avaliação por outros pesquisadores. Isso inclui especificação de versões de
software, parâmetros utilizados, dados de entrada, e qualquer pós-processamento
aplicado aos resultados da IA.
Uso de IA em Revisões Sistemáticas
As revisões sistemáticas representam uma das aplicações mais promissoras da
inteligência artificial em pesquisa científica, oferecendo potencial para acelerar
significativamente processos que tradicionalmente requerem meses ou anos para serem
completados. Para fisioterapeutas envolvidos em síntese de evidências, compreender as
possibilidades e limitações da IA neste contexto é fundamental para conduzir revisões
de alta qualidade de forma mais eficiente.
Panorama Atual e Evidências
Uma revisão sistemática conduzida por Blaizot et al. (2022) investigou especificamente o
uso de ferramentas de IA em revisões sistemáticas na área da saúde, fornecendo
evidências importantes sobre a eficácia e limitações dessas tecnologias [5]. O estudo
analisou 12 artigos que utilizaram um total de 15 métodos diferentes de IA,
demonstrando que 83% dos autores relataram vantagens significativas no uso dessas
tecnologias.
Os principais benefícios identificados incluem redução substancial da demanda de
trabalho humano e maior agilidade, especialmente na fase de triagem de títulos e
resumos. Esta fase, tradicionalmente uma das mais demoradas em revisões
sistemáticas, mostrou-se particularmente adequada para automação, com ferramentas
como Rayyan sendo utilizadas em aproximadamente 33% dos estudos analisados.
No entanto, o estudo também identificou limitações importantes: cinco das 15
ferramentas apresentaram problemas que necessitaram intervenção humana
significativa. Ferramentas como Robô Revisor mostraram dificuldades específicas com
ensaios clínicos randomizados, enquanto Abstrackr, WordStat e QDA full-text não
funcionaram com total eficácia em suas funções designadas.
Aplicações por Etapa da Revisão Sistemática
A aplicação de IA em revisões sistemáticas varia significativamente dependendo da
etapa específica do processo. A triagem de títulos e resumos, utilizada em 73% dos
estudos analisados, representa a aplicação mais madura e bem-sucedida da IA em
revisões sistemáticas. Ferramentas como Rayyan, EPPI Reviewer, e ASReview utilizam
algoritmos de aprendizado ativo que aprendem com as decisões dos revisores para
priorizar estudos mais prováveis de serem incluídos.
Na extração de dados, ferramentas de IA podem automatizar a identificação e extração
de informações específicas dos estudos incluídos. No entanto, esta aplicação requer
supervisão humana mais intensiva, especialmente para dados complexos ou nuançados
que são comuns em estudos de fisioterapia, como descrições detalhadas de
intervenções ou medidas de desfecho funcionais.
A análise de risco de viés representa uma área emergente para aplicação de IA, com
ferramentas sendo desenvolvidas para automatizar a avaliação de qualidade
metodológica. No entanto, esta aplicação ainda está em estágios iniciais e requer
validação adicional, especialmente para estudos de intervenções não farmacológicas
comuns em fisioterapia.
Ferramentas Específicas e Suas Características
O Rayyan emergiu como uma das ferramentas mais utilizadas e bem-avaliadas para
triagem em revisões sistemáticas. Esta plataforma baseada na web utiliza algoritmos de
aprendizado de máquina para acelerar o processo de triagem, permitindo que revisores
trabalhem de forma mais eficiente enquanto mantêm controle sobre as decisões finais
de inclusão e exclusão.
O EPPI Reviewer oferece funcionalidades mais abrangentes, incluindo não apenas
triagem automatizada, mas também ferramentas para extração de dados e síntese de
evidências. Sua capacidade de operar de forma relativamente autônoma o torna
atrativo para revisões grandes e complexas, embora ainda requeira supervisão humana
para garantir qualidade.
Ferramentas de clustering como K-means podem ser úteis para identificar grupos de
estudos similares, facilitando a organização e análise de grandes volumes de literatura.
Esta funcionalidade é particularmente valiosa para revisões abrangentes que incluem
diferentes tipos de intervenções ou populações.
Limitações e Considerações Especiais para Fisioterapia
As limitações identificadas no uso de IA para revisões sistemáticas são particularmente
relevantes para pesquisas em fisioterapia. A complexidade das intervenções
fisioterapêuticas, que frequentemente envolvem múltiplos componentes e variações na
aplicação, pode desafiar algoritmos treinados principalmente em literatura médica mais
padronizada.
A terminologia específica da fisioterapia, incluindo técnicas especializadas, medidas de
desfecho funcionais, e descrições de procedimentos, pode não estar adequadamente
representada nos dados de treinamento de muitas ferramentas de IA. Isso pode resultar
em classificações incorretas ou perda de estudos relevantes durante a triagem
automatizada.
A heterogeneidade metodológica comum em estudos de fisioterapia, incluindo
diferentes desenhos de estudo, populações, e medidas de desfecho, pode limitar a
eficácia de ferramentas de IA que dependem de padrões consistentes para funcionar
adequadamente. Revisores devem estar particularmente atentos a essas limitações ao
utilizar ferramentas automatizadas.
Recomendações para Implementação
Para fisioterapeutas interessados em utilizar IA em revisões sistemáticas, é
recomendado começar com ferramentas bem estabelecidas como Rayyan ou ASReview
para triagem de títulos e resumos. Estas ferramentas têm histórico comprovado de
eficácia e interfaces amigáveis que facilitam a adoção.
É essencial manter supervisão humana rigorosa em todas as etapas, especialmente
durante as fases iniciais de uso de qualquer ferramenta de IA. Revisores devem validar
regularmente as decisões automatizadas e ajustar parâmetros conforme necessário para
otimizar o desempenho para seu domínio específico.
A documentação detalhada do uso de ferramentas de IA deve ser incluída na
metodologia da revisão sistemática, especificando quais ferramentas foram utilizadas,
como foram configuradas, e que medidas foram tomadas para validar seus resultados.
Esta transparência é essencial para a replicabilidade e credibilidade da revisão.
Ferramentas de IA para Pesquisa
O ecossistema de ferramentas de inteligência artificial para pesquisa científica está em
constante expansão, oferecendo aos fisioterapeutas pesquisadores uma variedade
crescente de opções para diferentes aspectos do processo de pesquisa. A seleção
adequada dessas ferramentas requer compreensão de suas capacidades, limitações, e
adequação para aplicações específicas em fisioterapia.
ASReview: Ferramenta de Código Aberto para Revisões Sistemáticas
O ASReview representa uma das ferramentas mais avançadas e acessíveis para
automação de revisões sistemáticas, utilizando aprendizado ativo para acelerar
significativamente o processo de triagem [6]. Desenvolvido na Universidade de Utrecht,
Holanda, o ASReview é uma plataforma de código aberto que permite aos
pesquisadores processar grandes volumes de literatura de forma mais eficiente.
A ferramenta utiliza algoritmos de aprendizado ativo que aprendem continuamente com
as decisões dos revisores, priorizando estudos que têm maior probabilidade de serem
relevantes para a revisão. Este processo iterativo permite que revisores identifiquem
rapidamente a maioria dos estudos relevantes, potencialmente reduzindo o tempo de
triagem de meses para semanas.
O ASReview oferece múltiplas interfaces, incluindo uma versão web acessível através de
navegador e uma versão desktop para uso local. A plataforma suporta importação de
resultados de busca de múltiplas bases de dados e oferece visualizações intuitivas do
progresso da triagem, permitindo que revisores monitorem a eficácia do processo de
aprendizado.
Para fisioterapeutas, o ASReview é particularmente valioso para revisões que envolvem
grandes volumes de literatura, como revisões abrangentes sobre eficácia de
intervenções ou revisões de escopo sobre tópicos amplos. A ferramenta tem
demonstrado capacidade de identificar 95% dos estudos relevantes após revisar apenas
uma fração da literatura total.
Rayyan: Plataforma Colaborativa para Triagem
O Rayyan é uma plataforma baseada na web que combina funcionalidades de IA com
ferramentas colaborativas para facilitar o processo de triagem em revisões sistemáticas
[7]. Desenvolvido no Qatar Computing Research Institute, o Rayyan oferece uma
interface intuitiva que permite que múltiplos revisores trabalhem simultaneamente na
triagem de estudos.
A ferramenta utiliza algoritmos de processamento de linguagem natural para identificar
automaticamente estudos potencialmente relevantes, destacando palavras-chave e
fornecendo sugestões de inclusão ou exclusão. O sistema de aprendizado da ferramenta
melhora suas sugestões com base nas decisões dos revisores, tornando-se mais preciso
ao longo do tempo.
Uma característica distintiva do Rayyan é sua capacidade de facilitar a colaboração entre
revisores, permitindo que trabalhem independentemente na triagem enquanto o
sistema monitora concordância e identifica discrepâncias que requerem discussão. Esta
funcionalidade é particularmente valiosa para equipes de pesquisa distribuídas
geograficamente.
Para pesquisas em fisioterapia, o Rayyan oferece vantagens específicas na identificação
de estudos que utilizam terminologia especializada da área. A ferramenta pode ser
treinada para reconhecer termos específicos de fisioterapia e priorizar estudos que
utilizam essa terminologia, melhorando a eficiência da triagem.
EPPI Reviewer: Plataforma Abrangente para Síntese de Evidências
O EPPI Reviewer é uma plataforma mais abrangente que oferece funcionalidades para
todas as etapas de uma revisão sistemática, desde a triagem inicial até a síntese final de
evidências [8]. Desenvolvido pelo Instituto de Educação da Universidade de Londres, o
EPPI Reviewer integra ferramentas de IA com funcionalidades tradicionais de revisão
sistemática.
A plataforma oferece capacidades avançadas de triagem automatizada, extração de
dados assistida por IA, e ferramentas para análise de risco de viés. Sua funcionalidade
de clustering permite identificar grupos de estudos similares, facilitando a organização e
análise de grandes volumes de evidências.
Para fisioterapeutas conduzindo revisões complexas que envolvem múltiplos tipos de
intervenções ou populações, o EPPI Reviewer oferece ferramentas sofisticadas para
gerenciar essa complexidade. A plataforma suporta codificação hierárquica de estudos,
permitindo análises detalhadas de subgrupos e comparações entre diferentes tipos de
intervenções.
Ferramentas de IA Generativa para Redação e Análise
Ferramentas de IA generativa como ChatGPT, Claude, e Gemini estão sendo cada vez
mais utilizadas por pesquisadores para auxiliar na redação de manuscritos, análise de
dados, e geração de ideias de pesquisa. No entanto, o uso dessas ferramentas requer
cuidados especiais para garantir integridade científica e evitar problemas como plágio
ou informações incorretas.
Para fisioterapeutas pesquisadores, essas ferramentas podem ser úteis para tarefas
como elaboração de rascunhos iniciais de seções metodológicas, geração de listas de
palavras-chave para buscas em bases de dados, ou criação de esboços de protocolos de
pesquisa. No entanto, todo conteúdo gerado deve ser cuidadosamente revisado e
validado por especialistas humanos.
É crucial que pesquisadores compreendam as limitações dessas ferramentas, incluindo
sua tendência a gerar informações plausíveis mas factualmente incorretas, conhecidas
como “alucinações”. Para informações científicas específicas, especialmente dados
numéricos ou citações, é essencial verificar independentemente toda informação
gerada por IA.
Ferramentas Especializadas para Análise de Dados
Ferramentas de IA especializadas para análise de dados estão emergindo como recursos
valiosos para pesquisadores em fisioterapia. Plataformas como DataRobot, H2O.ai, e
Azure Machine Learning oferecem capacidades avançadas de machine learning que
podem ser aplicadas a dados clínicos complexos.
Para análise de dados biomecânicos, ferramentas de IA podem identificar padrões sutis
em dados de movimento que podem não ser detectáveis através de análises estatísticas
tradicionais. Algoritmos de deep learning podem processar dados de eletromiografia,
análise de marcha, e outras modalidades de avaliação para identificar biomarcadores
ou padrões associados a condições específicas.
No entanto, a aplicação dessas ferramentas requer expertise significativa em ciência de
dados e compreensão profunda dos dados clínicos sendo analisados. É recomendado
que fisioterapeutas colaborem com especialistas em ciência de dados ao utilizar essas
ferramentas avançadas.
Considerações para Seleção de Ferramentas
A seleção de ferramentas de IA para pesquisa deve considerar múltiplos fatores,
incluindo o tipo de pesquisa sendo conduzida, recursos disponíveis, expertise da
equipe, e requisitos de transparência e replicabilidade. Para revisões sistemáticas,
ferramentas como ASReview e Rayyan oferecem excelente relação custo-benefício e
facilidade de uso.
Para análises de dados mais complexas, pode ser necessário investir em treinamento
especializado ou colaborações com especialistas em ciência de dados. É importante
considerar também questões de propriedade intelectual e confidencialidade de dados
ao selecionar ferramentas baseadas em nuvem.
A documentação adequada do uso de qualquer ferramenta de IA é essencial para
garantir transparência e replicabilidade da pesquisa. Isso inclui especificação de versões
de software, parâmetros utilizados, e qualquer pré ou pós-processamento aplicado aos
dados.
Diretrizes Práticas para Implementação
A implementação bem-sucedida de pesquisa clínica em fisioterapia requer uma
abordagem sistemática que integre conhecimento regulatório, competências
metodológicas, e uso apropriado de tecnologias emergentes. Esta seção fornece
diretrizes práticas para fisioterapeutas que desejam desenvolver programas de pesquisa
robustos e sustentáveis.
Desenvolvimento de Competências em Pesquisa
O primeiro passo para implementação eficaz de pesquisa clínica é o desenvolvimento de
competências fundamentais em metodologia de pesquisa, ética, e análise de dados.
Fisioterapeutas devem buscar formação formal em metodologia de pesquisa através de
cursos de pós-graduação, workshops especializados, ou programas de capacitação
oferecidos por instituições acadêmicas e organizações profissionais.
A competência em análise estatística é particularmente importante, dado que muitas
pesquisas em fisioterapia envolvem análises complexas de dados funcionais,
biomecânicos, e de qualidade de vida. Recomenda-se que pesquisadores desenvolvam
proficiência em pelo menos um software estatístico (como R, SPSS, ou SAS) e
compreendam princípios fundamentais de inferência estatística, análise de poder, e
interpretação de resultados.
O conhecimento em ética de pesquisa deve ir além do cumprimento básico de requisitos
regulamentares, incluindo compreensão profunda dos princípios bioéticos, capacidade
de identificar e resolver dilemas éticos, e habilidades para comunicar efetivamente com
comitês de ética e participantes de pesquisa.
Estabelecimento de Infraestrutura de Pesquisa
O desenvolvimento de infraestrutura adequada é fundamental para a condução de
pesquisa clínica de qualidade. Isso inclui não apenas equipamentos e espaço físico, mas
também sistemas de gestão de dados, protocolos de qualidade, e equipes treinadas.
Para fisioterapeutas em ambientes clínicos, é importante considerar como integrar
atividades de pesquisa com responsabilidades assistenciais sem comprometer a
qualidade de nenhuma das duas.
Sistemas de gestão de dados devem ser implementados desde o início, incluindo
protocolos para coleta, armazenamento, backup, e segurança de dados. Com a
crescente importância da proteção de dados pessoais, é essencial que esses sistemas
estejam em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e outras
regulamentações aplicáveis.
A padronização de procedimentos é crucial para garantir qualidade e replicabilidade.
Isso inclui desenvolvimento de protocolos operacionais padrão (POPs) para todas as
atividades de pesquisa, desde recrutamento de participantes até análise de dados.
Esses protocolos devem ser documentados detalhadamente e revisados regularmente.
Integração de Tecnologias de IA
A integração de tecnologias de IA deve ser feita de forma gradual e estratégica,
começando com aplicações bem estabelecidas e de baixo risco. Para fisioterapeutas
iniciantes no uso de IA, recomenda-se começar com ferramentas para revisão de
literatura, como Rayyan ou ASReview, que têm interfaces amigáveis e histórico
comprovado de eficácia.
Antes de implementar qualquer ferramenta de IA, é essencial estabelecer protocolos
claros para validação humana de resultados, documentação de uso, e monitoramento
de qualidade. Esses protocolos devem especificar quando e como a IA será utilizada,
que tipos de verificação serão realizadas, e como problemas ou limitações serão
identificados e resolvidos.
O treinamento da equipe é fundamental para implementação bem-sucedida de
tecnologias de IA. Todos os membros da equipe que utilizarão essas ferramentas devem
receber treinamento adequado não apenas sobre como usar as ferramentas, mas
também sobre suas limitações, riscos potenciais, e melhores práticas para uso
responsável.
Colaborações e Parcerias
O desenvolvimento de colaborações estratégicas pode acelerar significativamente o
desenvolvimento de capacidades de pesquisa. Parcerias com instituições acadêmicas
podem fornecer acesso a expertise metodológica, recursos estatísticos, e oportunidades
de financiamento. Colaborações com outros centros clínicos podem facilitar estudos
multicêntricos e aumentar o poder estatístico das pesquisas.
Para fisioterapeutas interessados em utilizar tecnologias avançadas de IA, parcerias com
departamentos de ciência da computação ou engenharia podem ser particularmente
valiosas. Essas colaborações podem fornecer acesso a expertise técnica especializada e
recursos computacionais que podem não estar disponíveis em ambientes clínicos
tradicionais.
Participação em redes de pesquisa nacionais e internacionais pode fornecer
oportunidades para colaboração em estudos grandes, acesso a bases de dados
compartilhadas, e exposição a melhores práticas internacionais. Organizações como a
World Confederation for Physical Therapy (WCPT) e a Associação Brasileira de Pesquisa e
Pós-Graduação em Fisioterapia (ABRAPG-Ft) oferecem plataformas para
desenvolvimento dessas conexões.
Gestão de Qualidade e Monitoramento
A implementação de sistemas robustos de gestão de qualidade é essencial para garantir
a integridade e confiabilidade da pesquisa. Isso inclui desenvolvimento de indicadores
de qualidade, protocolos de monitoramento, e procedimentos para ação corretiva
quando problemas são identificados.
Para estudos que utilizam tecnologias de IA, o monitoramento de qualidade deve incluir
verificação regular da precisão e adequação dos resultados produzidos por essas
ferramentas. Isso pode incluir auditorias periódicas de amostras de dados processados
por IA, comparação com métodos tradicionais, e avaliação contínua da performance das
ferramentas.
A documentação detalhada de todos os aspectos da pesquisa é fundamental para
auditabilidade e replicabilidade. Isso inclui não apenas dados primários, mas também
decisões metodológicas, mudanças de protocolo, problemas encontrados e suas
resoluções, e uso de qualquer tecnologia de IA.
Sustentabilidade e Desenvolvimento Contínuo
O desenvolvimento de programas de pesquisa sustentáveis requer planejamento de
longo prazo que considere recursos humanos, financeiros, e tecnológicos. Isso inclui
desenvolvimento de estratégias para financiamento contínuo, renovação de
equipamentos, e atualização de competências da equipe.
A capacitação contínua da equipe é essencial, especialmente em áreas de rápida
evolução como tecnologias de IA. Isso pode incluir participação em cursos, workshops,
conferências, e outras atividades de desenvolvimento profissional. É importante
estabelecer orçamentos e cronogramas para essas atividades como parte do
planejamento estratégico.
A avaliação regular do programa de pesquisa é importante para identificar áreas de
melhoria e oportunidades de crescimento. Isso pode incluir análise de produtividade
científica, impacto das pesquisas, eficiência dos processos, e satisfação da equipe e
participantes.
Considerações Finais
O desenvolvimento de pesquisa clínica em fisioterapia está passando por uma
transformação fundamental, impulsionada por mudanças regulamentares, avanços
tecnológicos, e crescentes expectativas de qualidade e transparência científica. Para
fisioterapeutas pesquisadores, navegar com sucesso neste ambiente em evolução
requer não apenas competência técnica, mas também adaptabilidade, pensamento
crítico, e compromisso com os mais altos padrões éticos.
A implementação do novo marco regulatório brasileiro, exemplificado pela Lei
14.874/2024, representa uma oportunidade significativa para modernizar e agilizar a
pesquisa clínica no país. No entanto, aproveitar plenamente essas oportunidades requer
que fisioterapeutas se mantenham atualizados com as mudanças regulamentares e
desenvolvam competências para navegar efetivamente no novo sistema.
A emergência de tecnologias de inteligência artificial oferece possibilidades sem
precedentes para acelerar e melhorar a qualidade da pesquisa científica. Ferramentas
como ASReview, Rayyan, e outras plataformas de IA podem reduzir significativamente o
tempo necessário para conduzir revisões sistemáticas, permitindo que pesquisadores
processem volumes muito maiores de literatura e identifiquem evidências relevantes
mais rapidamente.
No entanto, é crucial reconhecer que essas tecnologias são ferramentas
complementares, não substitutos para expertise humana e julgamento crítico. O uso
responsável de IA em pesquisa requer supervisão humana contínua, validação rigorosa
de resultados, e transparência completa sobre quando e como essas ferramentas são
utilizadas.
A qualidade da pesquisa em fisioterapia depende fundamentalmente do cumprimento
rigoroso de princípios éticos estabelecidos pela Resolução CNS 466/2012 e pelo Código
de Ética do COFFITO. Esses princípios não são apenas requisitos regulamentares, mas
fundamentos essenciais para a condução de pesquisa que verdadeiramente beneficie
pacientes e a sociedade.
O futuro da pesquisa clínica em fisioterapia será caracterizado por maior integração de
tecnologias avançadas, colaborações interdisciplinares mais estreitas, e expectativas
crescentes de transparência e reprodutibilidade. Fisioterapeutas que se prepararem
adequadamente para essas mudanças estarão bem posicionados para contribuir
significativamente para o avanço da profissão e a melhoria dos cuidados de saúde.
É importante reconhecer que o desenvolvimento de competências em pesquisa é um
processo contínuo que requer investimento sustentado em educação, treinamento, e
desenvolvimento profissional. As instituições de ensino, organizações profissionais, e
agências de financiamento têm papéis importantes a desempenhar no apoio a esse
desenvolvimento.
A colaboração entre pesquisadores, clínicos, pacientes, e outros stakeholders será cada
vez mais importante para garantir que a pesquisa em fisioterapia seja relevante,
aplicável, e impactante. Isso inclui envolvimento de pacientes no design e condução de
pesquisas, colaboração com outros profissionais de saúde, e engajamento com
formuladores de políticas de saúde.
Finalmente, é essencial que a comunidade de fisioterapia mantenha um compromisso
coletivo com a integridade científica, transparência, e responsabilidade social. A
pesquisa clínica tem o potencial de transformar vidas e melhorar resultados de saúde,
mas apenas quando conduzida com os mais altos padrões de qualidade e ética.
O caminho à frente requer coragem para abraçar mudanças, sabedoria para navegar
complexidades éticas e regulamentares, e determinação para manter os mais altos
padrões de excelência científica. Com esses elementos, a pesquisa clínica em
fisioterapia pode continuar a evoluir e contribuir significativamente para o avanço da
ciência e a melhoria da saúde humana.
Referências
[1] Brasil. Lei nº 14.874, de 3 de junho de 2024. Dispõe sobre a pesquisa clínica com seres
humanos e revoga a Lei nº 11.105, de 24 de março de 2005. Diário Oficial da União,
Brasília, DF, 4 jun. 2024. Disponível em: https://www12.senado.leg.br/noticias/materias/
2024/06/03/sancionadas-regras-para-pesquisa-clinica-em-ser-humano
[2] Brasil. Ministério da Saúde. Conselho Nacional de Saúde. Resolução nº 466, de 12 de
dezembro de 2012. Aprova diretrizes e normas regulamentadoras de pesquisas
envolvendo seres humanos. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 13 jun. 2013. Disponível
em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/saudelegis/cns/2013/res0466_12_12_2012.html
[3] Conselho Federal de Fisioterapia e Terapia Ocupacional (COFFITO). Resolução nº 424,
de 8 de julho de 2013. Estabelece o Código de Ética e Deontologia da Fisioterapia. Diário
Oficial da União, Brasília, DF, 1 jul. 2013. Disponível em: https://www.coffito.gov.br/
nsite/?page_id=2346
[4] Sampaio RC, Sabbatini M, Limongi R. Diretrizes para o uso ético e responsável da
Inteligência Artificial Generativa: um guia prático para pesquisadores. Intercom, ABCP e
Anpocs; 2024. Disponível em: https://prpg.unicamp.br/wp-content/uploads/sites/
10/2025/01/livro-diretrizes-ia-1.pdf
[5] Blaizot A, Veettil SK, Saidoung P, Moreno-Garcia CF, Wiratunga N, Aceves-Martins M,
Lai NM, Chaiyakunapruk N. Using artificial intelligence methods for systematic review in
health sciences: A systematic review. Res Synth Methods. 2022 May;13(3):353-362. doi:
10.1002/jrsm.1544
[6] ASReview LAB – A tool for AI-assisted systematic reviews. Utrecht University,
Netherlands. Disponível em: https://asreview.nl/
[7] Ouzzani M, Hammady H, Fedorowicz Z, Elmagarmid A. Rayyan—a web and mobile
app for systematic reviews. Syst Rev. 2016;5(1):210. doi: 10.1186/s13643-016-0384-4.
Disponível em: https://rayyan.ai/
[8] Thomas J, Brunton J, Graziosi S. EPPI-Reviewer 4.0: software for research synthesis.
EPPI-Centre Software. London: Social Science Research Unit, Institute of Education,
University of London; 2010. Disponível em: https://eppi.ioe.ac.uk/cms/er4
