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Großes sprachliches Modell für die klinische Wiederholung von Physiotherapiestudenten

3. Dezember 2025 aktualisiert von: Alfredo Lerín Calvo, Neuron, Spain

Machbarkeit einer randomisierten kontrollierten Studie mit großen Sprachmodellen für künstliche Intelligenz für die Ausbildung von Physiotherapiestudenten klinisch. Eine randomisierte kontrollierte Studie

Klinisches Denken ist eine grundlegende Fähigkeit für Physiotherapiestudenten, die es ihnen ermöglicht, Patienteninformationen zu sammeln und zu interpretieren, um genaue Diagnosen und Behandlungsentscheidungen zu treffen. Traditionelle Trainingsmethoden beschränken die Exposition der Schüler häufig mit einer Vielzahl von klinischen Fällen, was die Entwicklung dieser Fähigkeiten einschränken kann. Die Integration von großsprachigen Modellen (LLMs) wie ChatGPT in die Physiotherapieausbildung bietet einen neuen Ansatz zur Verbesserung des klinischen Denkens, indem interaktive und realistische Patientenszenarien simulieren.

Diese randomisierte kontrollierte Studie zielt darauf ab, die Wirksamkeit einer LLM-basierten pädagogischen Intervention zur Verbesserung der Fähigkeiten des klinischen Arguments bei Physiotherapiestudenten zu bewerten. Die Studie wird insgesamt 200 Physiotherapie-Studierende im dritten Jahr aus mehreren Universitätsinstitutionen einstellen. Die Teilnehmer werden zufällig einer von zwei Gruppen zugeordnet:

  1. Experimentelle Gruppe-Die Schüler erhalten eine LLM-basierte Ausbildung und beschäftigen sich mit einem Gesprächsmodell für künstliche Intelligenz, um klinische Fälle über einen Zeitraum von 8 Wochen zu lösen. Das Modell liefert Echtzeitreaktionen auf ihre Fragen und ermöglicht es ihnen, ihre diagnostischen und Behandlungsbekämpfung zu verfeinern.
  2. Kontrollgruppe-Die Schüler werden den Standardlehrplan befolgen, der an herkömmlichem fallbasiertem Lernen teilnimmt und klinische Argumentationsübungen ohne Unterstützung von KI betrifft.

Das primäre Ergebnis der Studie ist die Verbesserung der Fähigkeiten zum klinischen Argumentieren, die durch standardisierte schriftliche Fallbewertungen und strukturierte praktische Untersuchungen bewertet werden. Zu den sekundären Ergebnissen zählen Änderungen der digitalen Kompetenz, des Engagements der Schüler, der allgemeinen Zufriedenheit mit dem Bildungsansatz und der Kostenwirksamkeit der Intervention.

Durch die Beurteilung der Auswirkungen von LLMs auf das klinische Argumentationstraining soll diese Studie feststellen, ob KI-gesteuerte Bildungsinstrumente die traditionelle Physiotherapieausbildung effektiv ergänzen und die Bereitschaft der Schüler für die klinische Praxis in der realen Welt verbessern können.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Klinische Argumentation ist eine wichtige Kompetenz für Physiotherapiestudenten, die es ihnen ermöglicht, auf der Grundlage von Patienteninformationen Behandlungspläne zu bewerten, zu diagnostizieren und zu erstellen. Trotz seiner Bedeutung beschränken traditionelle Bildungsansätze häufig die Exposition der Schüler in einer Vielzahl klinischer Fälle, wodurch ihre Fähigkeit zur Entwicklung umfassender Argumentationsfähigkeiten einschränkt. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, insbesondere in Großsprachenmodellen (LLMs) wie ChatGPT, bieten eine vielversprechende Lösung, indem realistische und interaktive klinische Szenarien simuliert werden.

Diese randomisierte kontrollierte Studie (RCT) zielt darauf ab, die Wirksamkeit einer LLM-basierten Intervention im Vergleich zu herkömmlichen Trainingsmethoden zur Verbesserung der Fähigkeiten der klinischen Argumentation bei Physiotherapiestudenten zu bewerten. Die Schüler im dritten Jahr werden nach dem herkömmlichen Curriculum-basierten Falldiskussionen entweder der experimentellen Gruppe entweder der experimentellen Gruppe zugeordnet, die eine kI-gesteuerte fallbasierte Schulung erhalten.

Die Intervention dauert 8 Wochen, in der die Schüler der Versuchsgruppe mit einem LLM interagieren, um wöchentliche klinische Fälle zu lösen und reale Patientenbegegnungen nachzuahmen. Das Modell fungiert als virtueller Patient, reagiert auf die Untersuchungen der Schüler und ermöglicht es ihnen, ihr diagnostisches Denken und ihre Behandlungsplanung zu verfeinern. Im Gegensatz dazu wird die Kontrollgruppe an traditionellen schriftlichen und von Tutor geführten Falldiskussionen teilnehmen.

Statistischer Analyseplan

Die Daten werden mit SPSS Version 29.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) analysiert. Deskriptive Statistiken werden verwendet, um die Basismerkmale der Teilnehmer mit kontinuierlichen Variablen als Mittelwert ± Standardabweichung (SD) oder Median [Interquartilbereich] abhängig von der Normalität und kategorialen Variablen als Frequenz (n) und Prozentsatz (%) zusammenzufassen. Die Normalität der Verteilungen wird unter Verwendung des Kolmogorov-Smirnov-Tests und des Shapiro-Wilk-Tests bewertet. Vergleiche zwischen den Gruppen werden mit Verwendung durchgeführt. Unabhängige T-Tests oder Mann-Whitney-U-Tests für kontinuierliche Variablen; Chi-Quadrat-Tests oder Fisher's Exakte Test für kategoriale Variablen; ANOVA oder lineare gemischte Modelle mit wiederholten Messungen werden verwendet, um Änderungen im Laufe der Zeit in klinischen Argumentationswerten, digitalen Kompetenz und Zufriedenheitsniveaus zu bewerten.

Logistische Regressionsmodelle werden angewendet, um Prädiktoren für die Auseinandersetzung mit der LLM-basierten Intervention zu untersuchen. Effektgrößen (Cohens D, Rosenthals R) werden berechnet, um die Größe der beobachteten Unterschiede zu messen. Eine Analyse der Kosteneffizienz wird durchgeführt, indem die Kosten für die Umsetzung der LLM-basierten Intervention mit der Verbesserung der Bewertungen des klinischen Argumentations und der Einbindung der Schüler und der Einbindung der Schüler verglichen werden.

Die statistische Signifikanz wird auf p <0,05 festgelegt und alle Analysen werden unter Verwendung eines zweiseitigen Ansatzes durchgeführt.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

60

Phase

  • Phase 2

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • Spanien
    • Madrid
      • Madrid, Madrid, Spanien, 28023
        • Rekrutierung
        • Centro Superior de Estudios Universitarios La Salle
        • Kontakt:
        • Hauptermittler:
          • Raúl Ferrer Peña, PhD

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

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Studenten, die im dritten Jahr des Physiotherapieprogramms im La Salle Center for Higher University Studies (LCHUS) eingeschrieben sind
  • Die Teilnehmer müssen zwischen 18 und 30 Jahre alt sein.
  • Die Studierenden müssen sich bereit erklären, an der Studie teilzunehmen, indem sie ein Formular für die Einverständniserklärung unterschreiben, nachdem sie über die Ziele, Verfahren und potenziellen Risiken der Studie informiert wurden.
  • Die Teilnehmer müssen bereit sein, sich mit der LLM-basierten Plattform (für die Versuchsgruppe) in Kontakt zu treten oder an traditionellen Lernaktivitäten (für die Kontrollgruppe) für die Dauer der Studie teilzunehmen.

Ausschlusskriterien:

  • Studierende mit früheren klinischen Erfahrungen über das dritte Jahr der Physiotherapieausbildung hinaus.
  • Physische oder kognitive Behinderungen, die die Fähigkeit beeinträchtigen können, an der Intervention teilzunehmen oder von der Intervention zu profitieren (z. B. Seh-, Hör- oder Motorbehinderungen).
  • Studenten, die keine Einverständniserklärung zur Teilnahme an der Studie einreichen.
  • Studenten, die in Spanisch oder Englisch nicht über ausreichende Fähigkeiten verfügen, um die Materialien und die Intervention zu verstehen.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Behandlung
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Doppelt

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: LLM -Gruppe

Die Teilnehmer an der Versuchsgruppe werden eine 8-wöchige Intervention mit einer Ausbildung in Großsprachenmodell (LLM) in ihre klinische Argumentationserziehung durchführen.

Die Studierenden werden wöchentliche klinische Fallsimulationen mit einer LLM-Plattform (CHATGPT) durchführen, auf der sie mit dem Modell interagieren, um Patienteninformationen zu erhalten, Diagnosen zu formulieren und Behandlungspläne vorzuschlagen. Das LLM liefert Echtzeitantworten und simuliert eine virtuelle Begegnung bei Patienten.

Das Training ergänzt den Standardlehrplan und ermöglicht es den Schülern, klinische Argumentationsfähigkeiten in einer strukturierten und interaktiven AI-unterstützten Umgebung zu üben. Am Ende der Intervention werden die Teilnehmer eine endgültige Fallbewertung abschließen, um Verbesserungen im klinischen Denken, digitale Kompetenz und das Engagement mit der Technologie zu bewerten.
Sonstiges: Großspracher Modell
Die Intervention in der experimentellen Gruppe unterscheidet sich durch die Integration eines großen Sprachmodells (LLM) -basierten interaktiven Plattform (CHATGPT) in das klinische Argumentationstraining für Physiotherapiestudenten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Bildungsansätzen bietet diese Intervention in Echtzeit-Interaktionen mit A-generierten Patienten, sodass die Schüler aktiv an virtuellen klinischen Fallsimulationen teilnehmen können.
Aktiver Komparator: Konventionelle Lerngruppe

Die Teilnehmer an der Kontrollgruppe werden den Standard-Lehrplan für das klinische Argumentationstraining über einen Zeitraum von 8 Wochen befolgen, ohne dass die LLM-basierte Intervention ausgesetzt ist.

Die Schüler werden wöchentliche fallbasierte Diskussionen mit traditionellen Lernmethoden führen, einschließlich schriftlicher Fallanalysen und beaufsichtigter Diskussionen mit Ausbildern. Diese Sitzungen werden dem üblichen Bildungsrahmen folgen, der in Physiotherapie-Trainingsprogrammen verwendet wird, wobei diagnostisches Denken und Behandlungsplanung durch Anleitung von Lehrern betont werden.

Am Ende der Schulungsphase werden die Teilnehmer eine endgültige Fallbewertung abschließen, um ihre Fähigkeiten im klinischen Denken, ihre digitale Kompetenz und ihre allgemeine Einbeziehung mit dem Lernprozess zu bewerten.
Sonstiges: Konventionell
Die Intervention in der Kontrollgruppe folgt einem traditionellen fallbasierten Lernansatz, der üblicherweise in der Physiotherapieausbildung eingesetzt wird. Im Gegensatz zur experimentellen Gruppe beruht diese Trainingsmethode ausschließlich auf von Menschen geführte Unterricht und schriftliche Fallanalyse ohne die Integration künstlicher Intelligenz oder interaktiver digitaler Tools.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Klinische Argumentation Leistung
Zeitfenster: Beurteilt zu Beginn und Ende der 8-wöchigen Intervention durch Fallbewertungen und praktische Bewertungen.
Dieses Ergebnis misst die Verbesserung der klinischen Argumentationsfähigkeiten der Schüler nach der Intervention. Die Schüler werden anhand ihrer Fähigkeit bewertet, Patienteninformationen zu sammeln, zu interpretieren und zu analysieren und genaue Diagnosen und Behandlungspläne zu formulieren. Dies wird sowohl anhand der schriftlichen Fallstudien als auch anhand der praktischen Prüfungen unter Verwendung der Lasater -Rubrik bewertet. Diese Skalierung wird das Instrument zur Bewertung dieses Ergebnisses verwendet.
Beurteilt zu Beginn und Ende der 8-wöchigen Intervention durch Fallbewertungen und praktische Bewertungen.

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Einbeziehung der Schüler mit der Intervention
Zeitfenster: Überwachung während des 8-wöchigen Interventionszeitraums mit wöchentlicher Verfolgung von Studenteninteraktionen und Fallvervollständigungen.
Dieses Ergebnis misst das Maß des aktiven Engagements von Schülern mit der LLM-basierten Plattform (Experimental Group) und der traditionellen fallbasierten Lernen (Kontrollgruppe). Das Engagement wird anhand der Häufigkeit von Wechselwirkungen, Nutzungsdauer und Abschlussraten der zugewiesenen Fälle bewertet.
Überwachung während des 8-wöchigen Interventionszeitraums mit wöchentlicher Verfolgung von Studenteninteraktionen und Fallvervollständigungen.
Zufriedenheit mit dem Bildungsansatz
Zeitfenster: Berechnet am Ende des Interventionszeitraums unter Verwendung der Kosten, die mit dem Zugriff auf die LLM-basierte Plattform verbunden sind und sie mit den in anderen Ergebnissen beobachteten Verbesserungen vergleichen.
Dieses Ergebnis bewertet die allgemeine Zufriedenheit der Schüler mit ihren Lernerfahrungen und konzentriert sich auf die Wirksamkeit, die Benutzerfreundlichkeit und den wahrgenommenen Wert der Intervention. Die Zufriedenheit wird anhand einer visuellen Analogskala (VAS) gemessen, wobei die Schüler ihre Zufriedenheit mit der Trainingsmethode bewerten.
Berechnet am Ende des Interventionszeitraums unter Verwendung der Kosten, die mit dem Zugriff auf die LLM-basierte Plattform verbunden sind und sie mit den in anderen Ergebnissen beobachteten Verbesserungen vergleichen.
Digitale Kompetenzen
Zeitfenster: Bewertet zu Beginn und am Ende der 8-wöchigen Intervention über den Ad-hoc-Fragebogen für digitale Kompetenz.
Dieses Ergebnis bewertet die Fähigkeit der Schüler, digitale Tools, insbesondere die AI-gesteuerten Plattformen wie ChatGPT, im Zusammenhang mit klinischem Denken effektiv zu verwenden. Die Schüler werden einen Fragebogen für digitale Kompetenz ausfüllen, in dem ihre Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen wie Datenmanagement, Gesundheitskommunikation und Erstellung digitaler Inhalte bewertet werden. Es wird mit dem von Montero-Delgado et al. (2020)
Bewertet zu Beginn und am Ende der 8-wöchigen Intervention über den Ad-hoc-Fragebogen für digitale Kompetenz.

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Neuron, Spain

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

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)

1. September 2023

Primärer Abschluss (Geschätzt)

30. Juni 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

30. Juli 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

30. Januar 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

4. Februar 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

5. Februar 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

4. Dezember 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

3. Dezember 2025

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • ALC001NR005

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

In dieser Studie werden die einzelnen Teilnehmerdaten (IPD) nicht öffentlich geteilt. Die gesammelten Daten, einschließlich der Bewertung des klinischen Argumentations, werden ausschließlich für die Zwecke dieser Forschungsstudie verwendet. Der Zugang zu Teilnehmerdaten wird auf das Forschungsteam beschränkt und wird nicht für die Freigabe an externen Parteien zur Verfügung gestellt.

Die Privatsphäre und Vertraulichkeit der Teilnehmer werden während der gesamten Studie streng aufrechterhalten. Alle Daten werden anonymisiert, und alle identifizierbaren Informationen werden in Übereinstimmung mit den geltenden Datenschutzbestimmungen sicher gespeichert und geschützt. Darüber hinaus werden die Ergebnisse der Studie in aggregierter Form weitergegeben, um sicherzustellen, dass in öffentlichen Berichten oder Veröffentlichungen keine Daten einer Person offengelegt oder identifizierbar werden.

Im Rahmen des ethischen Engagements zur Sicherung der Privatsphäre der Teilnehmer werden keine Anfragen für den Zugriff auf IPD erteilt.

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

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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