Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Hodnocení účinnosti plánování ošetřovatelské péče podporovaného velkým jazykovým modelem (LLM) ve 2 indických okresech

19. února 2026 aktualizováno: Sarah Nabia

Hodnocení účinnosti plánování ošetřovatelské péče pomocí velkých jazykových modelů (LLM) ve 2 indických okresech: Pilotní studie

Cílem této klinické studie je zjistit, zda plánování léčby s využitím umělé inteligence vedené sestrami může zlepšit kvalitu klinického uvažování a řízení ve srovnání se standardní péčí vedenou lékaři u dospělých pacientů primární péče (≥18 let) s hypertenzí, diabetes mellitus, horečkou, dušností nebo muskuloskeletální bolestí v venkovských a poloměstských oblastech Indie.

Hlavní otázky, na které studie hodlá odpovědět, jsou:

  • Dosahuje konzultace sestrou s využitím velkého jazykového modelu (LLM) nehorších klinických hodnotících skóre ve srovnání se standardní konzultací s lékařem?
  • Je péče vedená sestrou s asistencí umělé inteligence přijatelná a uspokojivá pro pacienty v prostředí primární zdravotní péče? Výzkumníci porovnají konzultace vedené sestrou s LLM s konzultacemi vedenými lékařem podle standardu péče u stejného účastníka, aby zjistili, zda model sestry s využitím umělé inteligence poskytuje srovnatelné nebo lepší klinické uvažování a plánování léčby.

Účastníci budou:

  • Absolvovat dvě po sobě jdoucí konzultace pro stejnou návštěvu (jednu se sestrou využívající nástroj umělé inteligence a jednu s lékařem, pořadí náhodné).
  • Mít obě konzultace audio nahrány pro zaslepené hodnocení klinické kvality.
  • Po konzultaci se sestrou s asistencí umělé inteligence vyplnit krátký závěrečný dotazník o komunikaci, důvěře a spokojenosti.

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Typ studie

Intervenční

Zápis (Odhadovaný)

672

Fáze

  • Nelze použít

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

  • Jméno: Sarah Nabia, MA, MPH, MBA
  • Telefonní číslo: 4438503359
  • E-mail: snabia24@gmail.com

Studijní záloha kontaktů

Studijní místa

  • Indie
    • West Bengal
      • Kolkata, West Bengal, Indie
        • Nábor
        • Liver Foundation
        • Kontakt:

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Popis

Kritéria zařazení:

  1. Dospělí ve věku ≥18 let
  2. Pacienti přicházející do zapojených zařízení primární péče ve studijních lokalitách

  3. Splňující kritéria alespoň pro jednu z následujících diagnóz nebo příznaků:

    • Hypertenze: Známá diagnóza
    • Diabetes mellitus: Známá diagnóza nebo laboratorní důkaz (HbA1c ≥6,5 %, hladina glukózy nalačno ≥126 mg/dL, nebo postprandiální glukóza ≥200 mg/dL)
    • Horečka: Hlavní stížnost pacienta
    • Dušnost: Hlavní stížnost pacienta bez projevů horečky
    • Svalově-kosterní bolest: Hlavní stížnost pacienta bez projevů horečky
  4. Schopni a ochotni poskytnout písemný informovaný souhlas
  5. Ochotni účastnit se dvou po sobě jdoucích konzultací a vyplnit závěrečný dotazník

Kritéria vyloučení:

  1. Neschopnost poskytnout informovaný souhlas z důvodu kognitivního postižení (např. demence nebo mentální postižení)
  2. Medicínská nestabilita nebo stav vyžadující okamžité urgentní doporučení
  3. Předchozí účast ve studii během dřívější návštěvy

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

  • Primární účel: Léčba
  • Přidělení: Randomizované
  • Intervenční model: Crossover Assignment
  • Maskování: Singl

Zbraně a zásahy

Skupina účastníků / Arm
Intervence / Léčba
Experimentální: Sestra+Velký jazykový model klinická konzultace
Účastníci v této větvi obdrží ošetřovatelskou primární péči podporovanou klinickým rozhodovacím nástrojem založeným na velkém jazykovém modelu (LLM). Během konzultace vyškolena sestra provede rutinní anamnézu a klinické hodnocení a zapojí se do vícenásobné interakce s LLM prostřednictvím digitálního rozhraní, aby podpořila diferenciální diagnostiku, klinické uvažování a plánování léčby a následné péče založené na důkazech. Sestra může na základě podnětů LLM položit pacientovi další otázky. Konečná klinická doporučení jsou generována ve spolupráci sestry s využitím výstupů LLM a dokumentována jako léčebný plán. Tato větev hodnotí, zda ošetřovatelská péče s podporou umělé inteligence může poskytnout klinickou kvalitu srovnatelnou se standardní péčí vedenou lékařem v primárních zdravotnických zařízeních.
Jiný: Nástroj pro klinickou podporu rozhodování využívající umělou inteligenci (software) používaný sestrami
Primární péče vedená zdravotní sestrou podporovaná nástrojem klinické podpory rozhodování založeným na modelu velkého jazyka. Zdravotní sestra používá nástroj AI během setkání s pacientem k podpoře klinického uvažování, diferenciální diagnostiky a plánování léčby a následné péče založené na důkazech.
Aktivní komparátor: Klinická konzultace vedená lékařem (standard péče)
Lékařská konzultace představuje standardní klinický management, o kterém je již známo a přijímá se, že je účinný pro diagnostiku a léčbu sledovaných stavů. Jedná se o aktivní klinický zásah, nikoli o placebo, falešný nebo žádný zásah, a slouží jako srovnávací prvek vůči experimentální intervenci sestrou + LLM.
Jiný: Konzultace s lékařem
Účastníci podstoupí běžnou primární konzultaci vedenou lékařem, která je prováděna v souladu s existující klinickou praxí. Lékař nezávisle provádí anamnézu, klinické vyšetření, diagnostiku a plánování léčby bez použití nástroje umělé inteligence.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Klinická kvalita konzultace (Skóre klinického managementu a klinického uvažování)
Časové okno: Den 1 (stejná návštěva studie, bezprostředně po dokončení obou konzultací)
Tento výsledek hodnotí kvalitu klinické péče porovnáním konzultací vedených zdravotními sestrami s asistencí umělé inteligence se standardními konzultacemi vedenými lékaři. U pacientů s hypertenzí nebo diabetes mellitus se klinická kvalita měří pomocí hodnotícího rámce klinického managementu s rozsahem hrubého skóre od -2 do 7, který hodnotí přezkoumání dat, screening komplikací, adherenci k medikaci, poradenství a plánování léčby, s penalizacemi za nevhodné poradenství nebo léčbu. U pacientů s horečkou, dušností nebo muskuloskeletální bolestí se klinická kvalita měří pomocí hodnotícího rámce klinického uvažování s rozsahem hrubého skóre od -5 do 10, který hodnotí diferenciální diagnózy, konečnou diagnózu a další kroky, s negativními skóre za škodlivá doporučení. Konzultace jsou audio nahrávány, anonymizovány a hodnoceny zaslepenými lékaři. Vyšší skóre indikuje lepší soulad s péčí založenou na důkazech a vhodnou pro daný kontext.
Den 1 (stejná návštěva studie, bezprostředně po dokončení obou konzultací)

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Skóre zkušeností pacienta v závěrečném dotazníku (složené skóre Likertovy škály)
Časové okno: Den 1 (bezprostředně po dokončení konzultace sestrou + LLM během návštěvy studie)
Kompozitní skóre zkušeností pacientů odvozené z 9bodového Likertova škálovacího výstupního dotazníku přizpůsobeného z rámce WHO Health System Responsiveness a PSQ-18. Položky hodnotí komunikaci, porozumění, důstojnost/úctu, důvěru v použití umělé inteligence a celkovou spokojenost. Odpovědi jsou skórovány 1-5 na položku a zprůměrovány pro vytvoření kompozitního skóre (rozsah 1-5), přičemž vyšší skóre indikuje pozitivnější zkušenost.
Den 1 (bezprostředně po dokončení konzultace sestrou + LLM během návštěvy studie)
Témata přijatelnosti a proveditelnosti hlášená sestrami z polostrukturovaných rozhovorů
Časové okno: Po dobu trvání studie (po dokončení minimálně 10 konzultací s asistencí AI ze strany sester; až 9 měsíců)
Kvalitativní hodnocení sestřiných zpráv o použitelnosti, důvěře v doporučení AI, dopadu na pracovní postup, překážkách, usnadňujících faktorech a ochotě pokračovat v používání. Rozhovory jsou nahrávány a tematicky analyzovány. Výsledky budou prezentovány jako identifikovaná témata s reprezentativními citacemi a četností výskytu témat mezi účastníky.
Po dobu trvání studie (po dokončení minimálně 10 konzultací s asistencí AI ze strany sester; až 9 měsíců)

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Sarah Nabia

Spolupracovníci

Liver Foundation, West Bengal
Endless Health

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

13. ledna 2026

Primární dokončení (Odhadovaný)

15. července 2026

Dokončení studie (Odhadovaný)

31. července 2026

Termíny zápisu do studia

První předloženo

12. ledna 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

19. února 2026

První zveřejněno (Aktuální)

25. února 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

25. února 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

19. února 2026

Naposledy ověřeno

1. ledna 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Klíčová slova

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • HREC,IILDS/2025-R70

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Popis plánu IPD

Tato studie zahrnuje klinické konzultace nahrávané na zvukové nosiče, podrobné přepisy a kvalitativní rozhovory sbírané v malých, identifikovatelných klinických populacích.
I po odstranění identifikujících údajů existuje významné riziko opětovné identifikace, zejména z narativních dat a obsahu odvozeného z hlasu.
Kromě toho jsou formuláře souhlasu účastníků a etická schválení navrženy pouze pro agregované hlášení, nikoli pro veřejné sdílení IPD.

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Klinické studie na Nástroj pro klinickou podporu rozhodování využívající umělou inteligenci (software) používaný sestrami

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Macedonia

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

Předplatit