Mensch vs. Maschine: ein RCT, der traditionellen Präsenzunterricht, KI und VR zum Erlernen grundlegender CCE vergleicht
8. April 2024 aktualisiert von: Lau Yie Hui, Tan Tock Seng Hospital
Mensch vs. Maschine: eine randomisierte kontrollierte Studie zum Vergleich von traditionellem Präsenzunterricht, künstlicher Intelligenz und virtueller Realität zum Erlernen der grundlegenden Echokardiographie in der Intensivpflege
Ziel der Studie ist es zu untersuchen, ob eine praktische Schulung für grundlegende CCE mit Virtual-Reality-Simulatoren oder unter Anleitung künstlicher Intelligenz der Schulung durch einen erfahrenen Ausbilder nicht unterlegen ist.
Studienübersicht
Status
Rekrutierung
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Bei der Basis-Echokardiographie (Stufe 1) für die Intensivpflege (CCE) wird ein Ultraschallgerät zur qualitativen Beurteilung des Herzens am Krankenbett verwendet.
Es wird zunehmend am Krankenbett zur Diagnostik und zum Screening wichtiger Differenzialdiagnosen eingesetzt.
CCE wird immer mehr medizinischem Personal aus vielen Bereichen der Medizin gelehrt, darunter Notfallmedizin, Anästhesiologie, Intensivmedizin und sogar Familienmedizin.
Online gibt es eine Fülle von Lernressourcen, der Zugang zu direkter Betreuung durch Trainer und zu Präsenzkursen kann jedoch begrenzt und kostspielig sein.
Zum Zeitpunkt der Studie hat eine örtliche medizinische Fakultät eine Vorlesung eingerichtet, es gibt jedoch keinen Weg zur Zertifizierung innerhalb der örtlichen medizinischen Fakultäten oder Institutionen.
Maschinelles Lernen wird zunehmend in der medizinischen Bildgebung eingesetzt, und Deep-Learning-Algorithmen sind nun in der Lage, die Bildaufnahme zu steuern und es Anfängern mit minimaler Ausbildung in der Echokardiographie zu ermöglichen, Bilder in diagnostischer Qualität zu erhalten.
Künstliche Intelligenz (KI) in der Echokardiographie kann das Bild von Anfängern verbessern.
Ultraschallhardware, die Software für maschinelles Lernen in Echtzeit implementiert, kann bei der Erkennung und Identifizierung von Strukturen helfen. Es sind jedoch weitere Studien erforderlich, um festzustellen, inwieweit KI das Lernen beeinflusst.
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Geschätzt)
66
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Yie H Lau
- Telefonnummer: 6563577771
- E-Mail: yie_hui_lau@ttsh.com.sg
Studienorte
-
-
-
Singapore, Singapur, 319581
- Rekrutierung
- Tan Tock Seng Hospital
-
Kontakt:
- Yie H Lau
- Telefonnummer: 6563577771
- E-Mail: yie_hui_lau@ttsh.com.sg
-
Hauptermittler:
- Yie H Lau
-
-
Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Medizinstudenten haben nur begrenzten klinischen Kontakt zur Intensiv-Echokardiographie
- über 21 Jahre alt
Ausschlusskriterien:
- vorherige Teilnahme an Intensiv-Echokardiographie-Kursen oder
- Weigerung, an der Studie teilzunehmen oder beide praktischen Sitzungen zu absolvieren
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Sonstiges
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Doppelt
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Aktiver Komparator: 22 Medizinstudierende (AI)
Medizinstudenten wurden diesem Arm randomisiert zugeteilt
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Nutzung des KI-fähigen Ultraschallsystems für selbstgesteuertes Lernen
Andere Namen:
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|
Aktiver Komparator: 22 Medizinstudierende (Simulator)
Medizinstudenten wurden diesem Arm randomisiert zugeteilt
|
Nutzung des Simulators zum selbstgesteuerten Lernen
|
|
Aktiver Komparator: 22 Medizinstudenten (Kontrolle)
Medizinstudenten wurden diesem Arm randomisiert zugeteilt
|
Medizinstudenten, die diesem Arm randomisiert zugeteilt werden
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Verbesserung der Bildaufnahme und Strukturerkennung nach 3 Monaten.
Zeitfenster: 3 Monate
|
Die in diesem Zeitraum aufgenommenen Bilder werden anhand der validierten Skala zur schnellen Beurteilung der Kompetenz in der Echokardiographie bewertet.
Der erfahrene CCE-Trainer, der den Probanden bewertet, weiß nicht, in welchem Teil der Studie sich der Proband befindet
|
3 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
4. April 2024
Primärer Abschluss (Geschätzt)
31. Dezember 2024
Studienabschluss (Geschätzt)
1. Januar 2025
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
4. April 2024
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
8. April 2024
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
9. April 2024
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
9. April 2024
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
8. April 2024
Zuletzt verifiziert
1. April 2024
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- DSRB 2023/00640
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
NEIN
Beschreibung des IPD-Plans
lokale PDPA- und Datenfreigaberegeln
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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