Bewertung der Wirksamkeit von KI-gestützter (LLM) Pflegebehandlungsplanung in 2 indischen Bezirken
Bewertung der Wirksamkeit von KI-gestützter (LLM) Pflegeplanung in 2 indischen Bezirken: Eine Pilotstudie
Das Ziel dieser klinischen Studie ist es zu untersuchen, ob eine KI-gestützte, von Pflegekräften geleitete Behandlungsplanung im Vergleich zur standardmäßigen, von Ärzten geleiteten Versorgung die Qualität der klinischen Entscheidungsfindung und Behandlung bei erwachsenen Patienten in der Primärversorgung (≥18 Jahre) mit Bluthochdruck, Diabetes mellitus, Fieber, Atemnot oder muskuloskelettalen Schmerzen im ländlichen und halbstädtischen Indien verbessern kann.
Die Hauptfragen, die beantwortet werden sollen, sind:
- Erreicht eine Beratung durch eine Pflegekraft + ein großes Sprachmodell (LLM) nicht unterlegene klinische Qualitätswerte im Vergleich zu einer Standard-Beratung durch einen Arzt?
- Ist eine KI-unterstützte, von Pflegekräften geleitete Versorgung für Patienten in der primären Gesundheitsversorgung akzeptabel und zufriedenstellend? Die Forscher werden Beratungen durch Pflegekräfte + LLM mit standardmäßigen, von Ärzten geleiteten Beratungen bei denselben Teilnehmern vergleichen, um zu prüfen, ob das KI-gestützte Pflegekraftmodell vergleichbare oder verbesserte klinische Entscheidungsfindung und Behandlungsplanung liefert.
Die Teilnehmer werden:
- Zwei aufeinanderfolgende Beratungen für denselben Besuch erhalten (eine mit einer Pflegekraft unter Verwendung eines KI-Tools und eine mit einem Arzt, die Reihenfolge wird randomisiert).
- Beide Beratungen werden audioaufgezeichnet, um eine verblindete Bewertung der klinischen Qualität durchzuführen.
- Nach der KI-unterstützten Beratung durch die Pflegekraft einen kurzen Abschlussfragebogen zu Kommunikation, Vertrauen und Zufriedenheit ausfüllen.
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Sarah Nabia, MA, MPH, MBA
- Telefonnummer: 4438503359
- E-Mail: snabia24@gmail.com
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Anup Agarwal, MBBS
- Telefonnummer: 5056207815
- E-Mail: mailanupagarwal@gmail.com
Studienorte
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West Bengal
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Birbhum, West Bengal, Indien
- Liver Foundation
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Puruliya, West Bengal, Indien
- Liver Foundation
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Erwachsene im Alter von ≥18 Jahren
- Vorstellung in teilnehmenden Hausarztpraxen an den Studienstandorten
Erfüllung der Kriterien für mindestens eine der folgenden Erkrankungen oder Symptome:
- Hypertonie: Bekannte Diagnose
- Diabetes mellitus: Bekannte Diagnose oder laborchemischer Nachweis (HbA1c ≥6,5%, Nüchternblutzucker ≥126 mg/dL oder postprandialer Glukosewert ≥200 mg/dL)
- Fieber: Vorstellung mit Fieber als Hauptbeschwerde
- Atemnot: Vorstellung mit Atemnot als Hauptbeschwerde, ohne Anzeichen von Fieber
- Muskuloskelettale Schmerzen: Vorstellung mit Schmerzen als Hauptbeschwerde, ohne Anzeichen von Fieber
- Fähigkeit und Bereitschaft, eine schriftliche Einwilligungserklärung zu geben
- Bereitschaft zur Teilnahme an zwei aufeinanderfolgenden Konsultationen und zur Vervollständigung einer Abschlussbefragung
Ausschlusskriterien:
- Unfähigkeit zur Einwilligungsfähigkeit aufgrund kognitiver Beeinträchtigung (z.B. Demenz oder geistige Behinderung)
- Medizinische Instabilität oder Zustand, der eine sofortige Notfallüberweisung erfordert
- Frühere Teilnahme an der Studie während eines vorherigen Besuchs
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Behandlung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Crossover-Aufgabe
- Maskierung: Single
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Experimental: Pflegekraft+Großes Sprachmodell klinische Konsultation
Teilnehmer in diesem Arm erhalten eine pflegegeleitete Primärversorgungskonsultation, unterstützt durch ein klinisches Entscheidungsunterstützungstool auf Basis eines großen Sprachmodells (LLM).
Während der Konsultation führt eine ausgebildete Pflegekraft die routinemäßige Anamneseerhebung und klinische Bewertung durch und führt eine mehrstufige Interaktion mit dem LLM über eine digitale Schnittstelle, um die Differentialdiagnose, klinische Entscheidungsfindung sowie evidenzbasierte Behandlungs- und Nachsorgeplanung zu unterstützen.
Die Pflegekraft kann basierend auf LLM-Aufforderungen zusätzliche Fragen an den Patienten stellen.
Die endgültigen klinischen Empfehlungen werden von der Pflegekraft unter Verwendung der LLM-Ausgaben kollaborativ erstellt und als Behandlungsplan dokumentiert.
Dieser Arm bewertet, ob KI-unterstützte pflegegeleitete Versorgung in primären Gesundheitsversorgungseinrichtungen eine mit der standardmäßigen arztgeführten Versorgung vergleichbare klinische Qualität liefern kann.
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Eine pflegegeführte Primärversorgungskonsultation, unterstützt durch ein auf einem großen Sprachmodell basierendes klinisches Entscheidungsunterstützungstool.
Die Pflegekraft nutzt das KI-Tool während der Patientenbegegnung, um die klinische Argumentation, die Differentialdiagnose sowie die evidenzbasierte Behandlungs- und Nachsorgeplanung zu unterstützen.
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Aktiver Komparator: Von einem Arzt geleitete klinische Beratung (Standard der Behandlung)
Die ärztliche Konsultation stellt die Standardversorgung in der klinischen Behandlung dar, von der bereits bekannt und anerkannt ist, dass sie für die Diagnose und Behandlung der untersuchten Erkrankungen wirksam ist.
Es handelt sich um eine aktive klinische Intervention, nicht um eine Placebo-, Schein- oder Nicht-Interventionsgruppe, und sie dient als Vergleichsgruppe für die experimentelle Intervention durch Pflegepersonal + LLM.
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Die Teilnehmer erhalten eine routinemäßige, ärztlich geleitete Primärversorgungskonsultation, die gemäß der bestehenden klinischen Praxis durchgeführt wird.
Der Arzt führt eigenständig Anamnese, klinische Beurteilung, Diagnose und Behandlungsplanung ohne Verwendung des KI-Tools durch.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Clinical Quality of Consultation (Clinical Management and Clinical Reasoning Score)
Zeitfenster: Day 1 (same study visit, immediately after completion of both consultations)
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Clinical quality of the consultation, scored by two blinded physician graders using a domain-based rubric (Annexure 1).
Each domain is scored 0 (inadequate), 1 (suboptimal), or 2 (optimal).
Disease (clinical management: hypertension, diabetes) cases are scored on four domains - quality of history, accuracy of next steps, safety, and comprehensiveness - for a total of 0-8.
Symptom (clinical reasoning: fever, breathlessness, musculoskeletal pain) cases are scored on all six domains, adding quality of differential and accuracy of provisional diagnosis, for a total of 0-12.
The primary outcome is the absolute total score; results are also reported normalised to 0-100% for concordance with the original registration.
The two study arms (nurse+LLM vs. physician standard of care) are compared within each patient.
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Day 1 (same study visit, immediately after completion of both consultations)
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Themen zur Akzeptanz und Durchführbarkeit, die von Pflegekräften in halbstrukturierten Interviews berichtet wurden
Zeitfenster: Bis Studienabschluss (nachdem Krankenschwestern mindestens 10 KI-gestützte Beratungen durchgeführt haben; bis zu 9 Monate)
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Qualitative Bewertung der von Pflegekräften berichteten Benutzerfreundlichkeit, des Vertrauens in KI-Empfehlungen, der Auswirkungen auf den Arbeitsablauf, der Barrieren, der Förderfaktoren und der Bereitschaft zur weiteren Nutzung.
Die Interviews werden audioaufgezeichnet und thematisch analysiert.
Die Ergebnisse werden als identifizierte Themen mit repräsentativen Zitaten und der Häufigkeit des Auftretens der Themen über alle Teilnehmer hinweg berichtet.
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Bis Studienabschluss (nachdem Krankenschwestern mindestens 10 KI-gestützte Beratungen durchgeführt haben; bis zu 9 Monate)
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Patient Experience on Exit Survey
Zeitfenster: Day 1 (immediately after completion of the nurse + LLM consultation during the study visit)
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Patient-reported experience of the nurse+LLM consultation, measured by a brief exit survey covering three domains: communication and understanding, trust and comfort with AI use, and respect and satisfaction (one item per domain; three-point response scale).
Responses are summarised descriptively (frequencies/proportions per item and domain).
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Day 1 (immediately after completion of the nurse + LLM consultation during the study visit)
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
- Erkrankungen des endokrinen Systems
- Gefäßerkrankungen
- Herz-Kreislauf-Erkrankungen
- Stoffwechselerkrankungen
- Erkrankungen der Atemwege
- Atemstörungen
- Störungen des Glukosestoffwechsels
- Anzeichen und Symptome, Atmung
- Änderungen der Körpertemperatur
- Pathologische Zustände, Anzeichen und Symptome
- Ernährungs- und Stoffwechselerkrankungen
- Anzeichen und Symptome
- Hypertonie
- Diabetes Mellitus
- Dyspnoe
- Fieber
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- HREC,IILDS/2025-R70
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Beschreibung des IPD-Plans
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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