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Umgebungs-KI für das Wohlbefinden des Anbieters

28. Mai 2025 aktualisiert von: University of Wisconsin, Madison

Eine in die EHR eingebettete pragmatische, individuell randomisierte klinische Studie mit abgestufter Keilform zur künstlichen Umgebungsintelligenz zur Verbesserung des Wohlbefindens des Anbieters

Ziel dieser klinischen Studie ist es herauszufinden, ob der Einsatz künstlicher Umgebungsintelligenz für die Anbieterdokumentation das Wohlbefinden der Anbieter steigert und die Dokumentationsqualität verbessert.

Die Teilnehmer vervollständigen ihre Dokumentation mithilfe der Ambient AI-Software.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die Dokumentation von Patientenbesuchen durch den Anbieter ist eine zeitaufwändige Tätigkeit, die sich über den gesamten Arbeitstag erstreckt und oft auch außerhalb der Bürozeiten fortgesetzt wird. Diese anhaltende Bürokratie wirkt sich negativ auf das Wohlbefinden der Anbieter aus und trägt zu Burnout und Arbeitsunzufriedenheit bei.

Um diese Herausforderungen anzugehen, schlagen die Forscher vor, die Wirksamkeit des Ambient AI-Tools bei der Verbesserung der Erfüllung der Anbieteranforderungen und der Effizienz der Notizdokumentation zu testen. Das übergeordnete Ziel besteht darin, KI-Technologie zu nutzen, um das Wohlbefinden der Anbieter und die Dokumentationsqualität zu verbessern.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

66

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Vereinigte Staaten
    • Wisconsin
      • Madison, Wisconsin, Vereinigte Staaten, 53705
        • University of Wisconsin

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:

  • Gesundheitsdienstleister in der Ambulanz der UW Health
  • Bereitschaft, sich mit Ambient-Technologie auseinanderzusetzen und diese zu nutzen
  • Erwachsener (>18 Jahre)
  • Englisch oder Spanisch sprechend
  • Die für die Verwendung des Werkzeugs erforderlichen Schulungen und Wartungsarbeiten abgeschlossen haben
  • Ambulante Betreuung von durchschnittlich nicht weniger als 20 Begegnungen pro Woche

Ausschlusskriterien:

  • Geplanter Urlaub in 6 Wochen nach der Randomisierung
  • Besitzt kein Apple-Mobilgerät
  • Nicht für den Zugriff im mobilen Haiku-System von Epic registriert
  • In einem virtuellen Schreiberprogramm eingeschrieben und nicht bereit, das Programm zu verlassen

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Versorgungsforschung
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Ambient Listening Gruppe 1
Teilnehmer, die nach dem Zufallsprinzip diesem Arm zugeteilt werden, beginnen in Woche 7 mit der Verwendung von Ambient AI.
Sonstiges: Künstliche Intelligenz
Der Eingriff der Umgebungs-KI-Software wird in den Workflow des Anbieters implementiert. Die Software integriert die Technologie der automatisierten Spracherkennung mit großen Sprachmodellen, um klinische Dokumentation in Echtzeit zu erstellen.
Experimental: Ambient Listening Gruppe 2
Teilnehmer, die nach dem Zufallsprinzip diesem Arm zugeteilt werden, beginnen in Woche 13 mit der Verwendung von Ambient AI.
Sonstiges: Künstliche Intelligenz
Der Eingriff der Umgebungs-KI-Software wird in den Workflow des Anbieters implementiert. Die Software integriert die Technologie der automatisierten Spracherkennung mit großen Sprachmodellen, um klinische Dokumentation in Echtzeit zu erstellen.
Experimental: Ambient Listening Gruppe 3
Teilnehmer, die nach dem Zufallsprinzip diesem Arm zugeteilt werden, beginnen in Woche 19 mit der Verwendung von Ambient AI.
Sonstiges: Künstliche Intelligenz
Der Eingriff der Umgebungs-KI-Software wird in den Workflow des Anbieters implementiert. Die Software integriert die Technologie der automatisierten Spracherkennung mit großen Sprachmodellen, um klinische Dokumentation in Echtzeit zu erstellen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Änderung des Anbietererfüllungsindex
Zeitfenster: Ausgangswert bis Woche 6, 12, 18 und 24
Unter Verwendung der Survey Measures des Professional Well-Being Academic Consortium ist der Erfüllungsindex ein 6-Punkte-Fragebogen. Jede Frage wird auf einer Likert-Skala von 0 bis 4 bewertet, wobei die Gesamtpunktzahl zwischen 0 und 24 liegen kann. Höhere Werte bedeuten eine größere Erfüllung
Ausgangswert bis Woche 6, 12, 18 und 24
Burnout beim Anbieterwechsel
Zeitfenster: Ausgangswert bis Woche 6, 12, 18 und 24
Unter Verwendung der Survey Measures des Professional Well-Being Academic Consortium umfasst der Burnout-Index zwei Unterkomponenten: Arbeitserschöpfung und zwischenmenschliche Desinteresse. Es handelt sich um einen 10-Punkte-Fragebogen, der als zusammengesetzter Fragebogen bewertet wird. Jede Frage wird auf einer Likert-Skala von 0 bis 4 bewertet, mit einem möglichen Gesamtbereich von 0 bis 40. Höhere Werte deuten auf ein stärkeres Burnout und ein geringeres Wohlbefinden hin
Ausgangswert bis Woche 6, 12, 18 und 24

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Änderung des Zeitaufwands für die Dokumentation außerhalb der Arbeitszeit
Zeitfenster: Ausgangswert bis 24 Wochen
Anbieter erfassen die Zeit, die für EHR (elektronische Gesundheitsakten) außerhalb der geplanten Patientenstunden aufgewendet wird, pro 8 Stunden geplanter Patientenzeit
Ausgangswert bis 24 Wochen
Änderung der Aufgabenlast
Zeitfenster: Ausgangswert bis 24 Wochen
Für die Dokumentation aufgewendete Stunden pro 8 Stunden geplanter Patientenzeit
Ausgangswert bis 24 Wochen
Veränderung der Sinnhaftigkeit der Arbeit
Zeitfenster: Ausgangswert bis 24 Wochen
Die Sinnhaftigkeit der Arbeit ist ein 4-Punkte-Fragebogen, bei dem jede Frage auf einer Likert-Skala von 0 bis 4 bewertet wird. Die insgesamt möglichen Punktzahlen liegen zwischen 0 und 16, wobei höhere Punktzahlen auf ein geringeres Gefühl der Sinnhaftigkeit der Arbeit hinweisen.
Ausgangswert bis 24 Wochen
Veränderung in sinnvollen Beziehungen
Zeitfenster: Ausgangswert bis 24 Wochen
Unter Verwendung der Survey Measures des Professional Well-Being Academic Consortium ist der Index „Negative Auswirkungen der Arbeit auf Beziehungen“ ein 4-Punkte-Fragebogen. Jede Frage wird auf einer Likert-Skala von 0 bis 4 bewertet, wobei die Gesamtpunktzahl zwischen 0 und 16 liegt. Höhere Werte weisen auf weniger bedeutungsvolle Beziehungen hin.
Ausgangswert bis 24 Wochen

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

University of Wisconsin, Madison

Ermittler

  • Hauptermittler: Majid Afshar, MD, MS, University of Wisconsin, Madison
  • Hauptermittler: Joel Gordon, MD, University of Wisconsin, Madison

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 (Tatsächlich)

15. August 2024

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

27. März 2025

Studienabschluss (Tatsächlich)

27. März 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

18. Juli 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

18. Juli 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

24. Juli 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

30. Mai 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

28. Mai 2025

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2024-1028
  • A534285 (Andere Kennung: UW Madison)
  • Protocol Version 7/7/2024 (Andere Kennung: UW- Madison)

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

JA

Beschreibung des IPD-Plans

Im Rahmen des UW Learning Health Systems werden die Datenabfragen, das Datenwörterbuch und das Datenverfahren von der UW Health Github -Instanz zur SMPH -Gitlab -Instanz für die Verwendung von Sekundärforschungen widerspiegelt. Alle Patientendaten mit Ausnahme von Zeitstempeln werden nicht identifiziert (begrenzt Datensatz), verwaltet und auf SMPH -Servern und -geräten gespeichert und über das CRDS -Team (Clinical Research Data Service) im ICTR Center for Health Informatics Institute und den UW SMPH Ehrlichen Broker bereitgestellt. Anbieterdaten werden mit Kennungen für die Folge-Fokusgruppen und -interviews gespeichert.

IPD-Sharing-Zeitrahmen

Die Speicherdauer wird mindestens 10 Jahre betragen.

IPD-Sharing-Zugriffskriterien

Der Zugriff auf Daten und Aufzeichnungen sowie Sicherheitsmaßnahmen erfordern die Genehmigung und Anfrage der IRB über CRDS.

Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen

  • STUDIENPROTOKOLL

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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