- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT07134374
- Originalversuch
Einstellungen der Krankenschwestern zur künstlichen Intelligenz und ihrer Beziehung zu kritischen Denkensdispositionen (AI)
Untersuchung der Beziehung zwischen der Einstellung der Krankenschwestern zur künstlichen Intelligenz und ihren Dispositionen für kritisches Denken
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Das heutige Gesundheitssystem entwickelt sich schnell mit technologischen Transformationen, und die Technologien für künstliche Intelligenz (AI) stehen im Mittelpunkt dieser Transformation. AI-unterstützte Anwendungen in vielen Bereichen, von der Diagnose über die Behandlungsplanung, Patientenüberwachungssysteme bis hin zum Medikamentenmanagement, können klinische Entscheidungsprozesse optimieren und die Effizienz bei Gesundheitsdiensten erhöhen. Die effektive Integration dieser Technologien und ihre Einführung durch Angehörige der Gesundheitsberufe hängt jedoch nicht nur von der technischen Infrastruktur ab, sondern auch von der Einstellung der Benutzer und kognitiven Kompetenzen.
Krankenschwestern, ein wesentlicher Bestandteil von Gesundheitsdiensten, sind eine wichtige professionelle Gruppe, die direkt mit KI -Technologien in Patientenversorgungsprozessen interagiert. Die Integration künstlicher Intelligenz in die Pflegepraktiken zeigt sich in verschiedenen Formen, wie z. Während diese Innovationen das Versprechen haben, die Arbeitsbelastung der Krankenschwestern zu reduzieren, Fehler zu minimieren und ihnen zu helfen, evidenzbasiertere Entscheidungen zu treffen, stellen sie auch eine Reihe von Herausforderungen vor, einschließlich der Transformation professioneller Rollen und der neuen Kompetenzanforderungen. Die Einstellung der Krankenschwestern zur künstlichen Intelligenz hat sich zu einem kritischen Determinantenfaktor für die erfolgreiche Einführung und Integration dieser Technologien in Krankenhausumgebungen und tägliche Praxis entwickelt. Die Literatur legt nahe, dass die negativen Einstellungen der Gesundheitsarbeiter gegenüber neuen Technologien die Anpassungsprozesse verlangsamen oder sogar behindern können. Umgekehrt können positive Einstellungen Krankenschwestern offener für das Lernen machen, ihre Bereitschaft zur Einführung von Technologie erhöhen und ihre Motivation fördern, sie in die klinische Praxis zu integrieren.
Auf der anderen Seite beziehen sich kritische Denkfähigkeiten, einer der Eckpfeiler des Pflegehebers, auf die Fähigkeit, korrekte Entscheidungen in komplexen klinischen Szenarien zu treffen, evidenzbasierte Praktiken zu implementieren und ethische Dilemmata zu lösen. Obwohl KI-Systeme große Datensätze analysieren, um Empfehlungen zu erhalten, bleibt der menschliche Faktor für die Bewertung der Genauigkeit, Zuverlässigkeit und patientenspezifischen Angemessenheit dieser Empfehlungen von entscheidender Bedeutung. Ein von einem KI -System bereitgestellter Diagnosevorschlag oder Behandlungsplan sollte von der Krankenschwester nicht blind akzeptiert werden, sondern unter Berücksichtigung der Quelle und Gültigkeit der Informationen sowie der individuellen Merkmale des Patienten kritisch bewertet werden. Beispielsweise kann ein AI -Algorithmus ein Medikament empfehlen, das auf bestimmten Symptomen basiert, aber die kritische Bewertung der Allergieanamnese des Patienten, andere Wechselwirkungen zwischen Arzneimitteln oder sozioökonomischer Status gewährleistet eine sichere und wirksame Versorgung. In diesem Zusammenhang dient kritisches Denken als Brücke, um sicherzustellen, dass KI-unterstützte Entscheidungen mit den besonderen Bedürfnissen und der allgemeinen Pflegephilosophie des Patienten übereinstimmen.
Eine Überprüfung der vorhandenen Literatur zeigt, dass es Studien gibt, die die Einstellung der Angehörigen der Gesundheitsberufe gegenüber KI oder deren kritischen Denkensneigung getrennt untersuchen. Keine Studien haben jedoch direkt die potenzielle Beziehung zwischen der Einstellung der Krankenschwestern gegenüber KI und ihren kritischen Denkens Tendenzen untersucht. Diese Beziehung könnte wichtige Einblicke in die Integration von KI in die Krankenpflegeausbildung und die berufliche Entwicklung geben. Wenn Krankenschwestern, die positive Einstellungen gegenüber KI aufweisen, auch höhere Tendenzen für kritisches Denken zeigen, würde dies die Bedeutung der Gestaltung von KI -Bildungsprogrammen hervorheben, die kritisches Denken fördern. Wenn das Gegenteil der Fall ist, müssen möglicherweise unterschiedliche Strategien entwickelt werden, um zu berücksichtigen, wie negative Einstellungen kritische Denkprozesse beeinflussen können.
Krankenschwestern, die in großen und geschäftigen Gesundheitseinrichtungen wie dem Adana City Training and Research Hospital arbeiten, dienen einer großen Patientenbevölkerung und begegnen verschiedene technologische Instrumente. Das Verständnis der Einstellungen von Krankenschwestern, die in diesem Krankenhaus in Richtung KI arbeiten, und ihre Tendenzen für kritisches Denken werden zu den eigenen Technologieintegrationsstrategien des Krankenhauses beitragen und als Modell für ähnliche Gesundheitseinrichtungen in der Türkei dienen. Diese Forschung wird eine evidenzbasierte Grundlage für die Entwicklung von Bildungsprogrammen und Lehrplanaktualisierungen bieten, die die Akzeptanz und den sicheren Einsatz von KI in der Pflegepraxis erleichtern. Letztendlich werden solche Informationen direkt zur Verbesserung der Qualität der Patientenversorgung und zur Stärkung der beruflichen Anpassung beitragen, indem die notwendigen Kompetenzen für Krankenschwestern in zukünftigen Gesundheitssystemen effektiv und harmonisch mit KI arbeiten.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Sinop
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Sinop, Sinop, Türkei (türkiye), 57000
- Turkish Ministry of Health, Adana City Training and Research Hospital
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Krankenschwestern, die aktiv in einem Universitätsklinikum arbeiten,
- Mindestens 6 Monate Berufserfahrung haben und
- Sind bereit, an der Forschung teilzunehmen.
Ausschlusskriterien:
- Weigerung, teilzunehmen: Krankenschwestern, die sich weigerten, an der Studie teilzunehmen oder das Formular zur Einverständniserklärung nicht unterzeichnen wollte.
- In Urlaub: Krankenschwestern, die in Urlaub, Jahresurlaub, Mutterschaftsurlaub oder Elternurlaub während des Studiums sind.
- Kommunikationsbarrieren: Krankenschwestern mit Sprachbarrieren, die ihre Fähigkeit, den Fragebogen zu lesen und zu verstehen, erheblich beeinträchtigen oder von denen bekannt ist, dass sie schwere kognitive Beeinträchtigungen haben.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
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Registrierte Krankenschwestern
Diese Querschnittsstudie umfasst Teilnehmer, die Krankenschwestern sind, die aktiv in einem Universitätskrankenhaus arbeiten und sich freiwillig zur Teilnahme an der Studie gemeldet haben.
Die Gruppe umfasst Krankenschwestern ab 18 Jahren, die über ausreichende Sprache und kognitive Fähigkeiten verfügen, um die Studie abzuschließen.
Alle Teilnehmer haben klinische Erfahrung.
Die Studie zielt darauf ab, die potenzielle Beziehung zwischen Einstellungen zu künstlicher Intelligenz und kritischen Denkens Tendenzen zu untersuchen.
Es wird keine Intervention angewendet und Daten werden durch Selbstberichtsfragebögen gesammelt, die für die Gültigkeit zu einem Zeitpunkt validiert wurden.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Einstellung zur künstlichen Intelligenz
Zeitfenster: Grundlinie
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Dieses Kriterium ist eine Bewertung, um die allgemeinen Einstellungen der Krankenschwestern zu Technologien für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen zu bestimmen.
Die Teilnehmer erhalten eine validierte "Haltung gegenüber der KI -Skala" und numerische Bewertungen werden erhalten.
Die Mindestpunktzahl auf der Skala beträgt 20; Die maximale Punktzahl beträgt 100.
Wenn die Einstellungswerte zunehmen, werden die Einstellungen zur künstlichen Intelligenz als positiver interpretiert.
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Grundlinie
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Disposition kritischer Denken
Zeitfenster: Grundlinie
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Dieses Kriterium zielt darauf ab, die Neigung der Krankenschwestern zum kritischen Denken zu bestimmen.
Die Teilnehmer werden anhand der "Marmara Critical Thinking Neight Scale" bewertet.
Die Mindestpunktzahl auf der Skala beträgt 28; Die maximale Punktzahl beträgt 140.
Eine höhere Punktzahl zeigt eine höhere Tendenz des kritischen Denkens. Die erhaltenen Bewertungen zeigen, inwieweit Einzelpersonen anfällig für kritische Denkfähigkeiten sind. Hohe Werte deuten auf eine stärkere Neigung zum kritischen Denken hin.
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Grundlinie
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Die Beziehung zwischen der Einstellung zu künstlicher Intelligenz und der Disposition kritischer Denken
Zeitfenster: Grundlinie
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Dieses Kriterium zielt darauf ab zu analysieren, ob es einen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen der Einstellung der Krankenschwestern zur künstlichen Intelligenz und ihren kritischen Denkens Tendenzen gibt.
Mithilfe von Korrelation, Regression oder geeigneten statistischen Analysen bewertet die Studie, ob zwischen den beiden Variablen eine positive, negative oder unbedeutende Beziehung besteht.
Diese Erkenntnisse können Leitlinien für die Gestaltung der Bildung künstlicher Intelligenz und der klinischen Praktiken bieten.
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Grundlinie
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Studienleiter: Abdullah Orhan Demirtaş, Associate Professor, Adana City Education and Research Hospital
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Johnson KB, Wei WQ, Weeraratne D, Frisse ME, Misulis K, Rhee K, Zhao J, Snowdon JL. Precision Medicine, AI, and the Future of Personalized Health Care. Clin Transl Sci. 2021 Jan;14(1):86-93. doi: 10.1111/cts.12884. Epub 2020 Oct 12.
- Nashwan AJ, Cabrega JA, Othman MI, Khedr MA, Osman YM, El-Ashry AM, Naif R, Mousa AA. The evolving role of nursing informatics in the era of artificial intelligence. Int Nurs Rev. 2025 Mar;72(1):e13084. doi: 10.1111/inr.13084.
- Alowais SA, Alghamdi SS, Alsuhebany N, Alqahtani T, Alshaya AI, Almohareb SN, Aldairem A, Alrashed M, Bin Saleh K, Badreldin HA, Al Yami MS, Al Harbi S, Albekairy AM. Revolutionizing healthcare: the role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Med Educ. 2023 Sep 22;23(1):689. doi: 10.1186/s12909-023-04698-z.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
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- Deneme
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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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