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Künstliche Intelligenz vs. automatisierte Nachrichten für die kontinuierliche Nachsorge bei Regionalanalgesie

1. April 2026 aktualisiert von: Pontificia Universidad Catolica de Chile

Postoperative Nachsorge mittels KI-basierter Anwendung versus automatisierter Nachrichten-Applikation bei Patienten mit kontinuierlicher Regionalanalgesie: Eine vergleichende Studie

Eine wirksame postoperative Analgesie ist entscheidend für die Genesung und Zufriedenheit der Patienten sowie für die Verkürzung der Krankenhausaufenthaltsdauer. Kontinuierliche periphere Nervenblockaden (CPNB) mittels Katheterplatzierung stellen einen Eckpfeiler zur Erreichung dieser Ziele dar. Traditionell stützte sich die Nachsorge dieser Patienten auf standardisierte Telefonprotokolle, die von geschultem Personal durchgeführt wurden. Ursprüngliche frühere Forschung aus dem Jahr 2024 zeigte, dass eine automatisierte Textnachrichten-Plattform machbar war und eine hohe Patientenzufriedenheit aufrechterhielt, sie führte jedoch zu einer signifikant höheren Rate ungeplanter, patienteninitiierter Anfragen (28,3 % vs. 6,4 %) im Vergleich zu traditionellen Telefonanrufen, wahrscheinlich aufgrund mangelnder adaptiver Antwortfähigkeiten.

Zielsetzung: Diese Studie zielt darauf ab, eine verbesserte technologische Iteration unserer Nachsorgeplattform zu evaluieren. Durch die Integration einer auf spezialisierte klinische Protokolle trainierten Künstlichen Intelligenz (KI)-Schnittstelle ist das neue System darauf ausgelegt, automatisierte, personalisierte und adaptive Empfehlungen für Patienten bereitzustellen.

Methoden und Intervention: Die Studie wird die Wirksamkeit dieser KI-gesteuerten Plattform mit der vorherigen Version des nicht-adaptiven automatisierten Nachrichtensystems vergleichen. Das primäre Ergebnis ist der Vergleich der Anzahl patienteninitiierter Anfragen (Wiederanfragen). Sekundäre Ergebnisse umfassen die Patientenzufriedenheit, die Einhaltung des Nachsorgeprotokolls und die Ansprechraten vom ersten bis zum dritten postoperativen Tag.

Auswirkung: Die Forscher gehen davon aus, dass die Integration von KI die Humanressourcen optimieren und die Patientenautonomie verbessern wird, ohne Sicherheit oder Zufriedenheit zu beeinträchtigen, und letztendlich ein skalierbares Modell für die postoperative regionale Analgesieüberwachung bietet.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

166

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

  • Name: Pontificia Universidad Catolica de Chile

Studienorte

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:

  • Patienten im Alter zwischen 18 und 75 Jahren.
  • Körperlicher Statusklassifikation ASA I oder II.
  • Geplant für ambulante chirurgische Programme in den Zentren des UC Christus Health Network (Hospital Clínico, Clínica San Carlos de Apoquindo oder Centro Médico Santa Lucía).
  • Patienten, die eine postoperative Schmerztherapie mittels kontinuierlicher peripherer Nervenblockade (CPNB) mit einem perineuralen Katheter und einer Einweg-Infusionspumpe erhalten.
  • Besitz und dokumentierte Fähigkeit zur Bedienung eines Smartphones für den Zugriff auf die mobile Anwendung.
  • Erteilung einer schriftlichen Einwilligungserklärung.

Ausschlusskriterien:

  • Unfähigkeit, das digitale Überwachungsprotokoll zu verstehen oder zu befolgen.
  • Patienten, die die Alters- oder ASA-Körperstatusanforderungen nicht erfüllen.

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: Single

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: KI-App
Künstliche-Intelligenz-gesteuerte Anwendung
Sonstiges: KI-gesteuerte Nachverfolgungsplattform
Die Studie vergleicht die Wirksamkeit dieser KI-gesteuerten Plattform mit der vorherigen Version des nicht-adaptiven automatisierten Nachrichtensystems. Das primäre Ziel ist der Vergleich der Anzahl der patienteninitiierten Anfragen (Nachkonsultationen). Sekundäre Ziele umfassen die Patientenzufriedenheit, die Einhaltung des Nachsorgeprotokolls und die Antwortraten vom ersten bis zum dritten postoperativen Tag.
Sonstiges: Zufriedenheit
Registrieren Sie die Patientenzufriedenheit, die Einhaltung des Nachsorgeprotokolls und die Ansprechraten vom ersten bis dritten postoperativen Tag
Sonstiges: Einhaltung des Nachbeobachtungsprotokolls
Registrieren Sie die Patientenzufriedenheit, die Einhaltung des Nachsorgeprotokolls und die Ansprechraten vom ersten bis dritten postoperativen Tag
Sonstiges: Ansprechraten vom ersten bis dritten postoperativen Tag
Erfassen Sie die Patientenzufriedenheit, die Einhaltung des Nachsorgeprotokolls und die Ansprechraten vom ersten bis zum dritten postoperativen Tag
Aktiver Komparator: Kontroll-App
Standardmäßige automatisierte Messaging-Anwendung
Sonstiges: Zufriedenheit
Registrieren Sie die Patientenzufriedenheit, die Einhaltung des Nachsorgeprotokolls und die Ansprechraten vom ersten bis dritten postoperativen Tag
Sonstiges: Einhaltung des Nachbeobachtungsprotokolls
Registrieren Sie die Patientenzufriedenheit, die Einhaltung des Nachsorgeprotokolls und die Ansprechraten vom ersten bis dritten postoperativen Tag
Sonstiges: Ansprechraten vom ersten bis dritten postoperativen Tag
Erfassen Sie die Patientenzufriedenheit, die Einhaltung des Nachsorgeprotokolls und die Ansprechraten vom ersten bis zum dritten postoperativen Tag

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Vergleich der patienteninitiierten Anfragehäufigkeit zwischen KI-App und Kontroll-App
Zeitfenster: Von der Registrierung bis zum Ende der 3-tägigen ambulanten Nachsorge nach der Operation
Vergleich der von Patienten initiierten Anfragehäufigkeiten zwischen der künstlichen Intelligenz-gesteuerten Anwendung (AI-App) und der standardmäßigen automatisierten Nachrichten-App (Control-App) während der ambulanten postoperativen Nachsorge.
Von der Registrierung bis zum Ende der 3-tägigen ambulanten Nachsorge nach der Operation

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Mit der KI-gesteuerten App interagieren
Zeitfenster: Von der Registrierung bis zum Ende der 3-tägigen ambulanten postoperativen Nachsorge
Anteil der Patienten, die erfolgreich mit der KI-gesteuerten Anwendung interagieren. Dies umfasst eine kumulative Analyse über den 3-tägigen Nachbeobachtungszeitraum und eine detaillierte Tagesanalyse der Reaktionen.
Von der Registrierung bis zum Ende der 3-tägigen ambulanten postoperativen Nachsorge
Bewertung der Patientenzufriedenheit
Zeitfenster: Von der Registrierung bis zum Ende der 3-tägigen ambulanten postoperativen Nachsorge
Bewertung und Vergleich der Patientenzufriedenheitswerte zwischen der KI-gestützten Anwendungsgruppe und der traditionellen Telefon-Nachbetreuungsgruppe unter Verwendung einer standardisierten Zufriedenheitsskala-Umfrage auf Spanisch "Questionnaire of Satisfaction and Perceived Quality in Hospital Health Care of the Department of Studies and Development of the Superintendency of Health" (PQA). Bei diesem Instrument wurde der Patient gebeten, mit einer fünfstufigen Likert-Skala zu antworten. Die Endpunkte der Skala waren je nach Frage mit 'sehr schlecht' bis 'auf jeden Fall ja' beschriftet. Patientenantworten auf jede PQA-Likert-Skala und visuelle Analogfragen wurden von 1 bis 5 bewertet. Der Leistungswert wurde als Anteil der Patienten mit einer unbefriedigenden Patientenantwort definiert. Ein Qualitätsindex wurde für jede PQA-Frage berechnet, indem der Bedeutungswert mit dem Leistungswert multipliziert wurde.
Von der Registrierung bis zum Ende der 3-tägigen ambulanten postoperativen Nachsorge
Adhärenz zwischen der Control-App und der AI-App
Zeitfenster: Von der Registrierung bis zum Ende der 3-tägigen ambulanten Nachsorge nach der Operation
Vergleichende Analyse der Patienteneinhaltung zwischen der standardmäßigen automatisierten Nachrichten-App (Control-App) und der KI-gesteuerten App (AI-App). Einhaltung ist definiert als die erfolgreiche Absolvierung des Antwortprotokolls während des dreitägigen Überwachungszeitraums.
Von der Registrierung bis zum Ende der 3-tägigen ambulanten Nachsorge nach der Operation

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Pontificia Universidad Catolica de Chile

Ermittler

  • Hauptermittler: Felipe Yañez Herrera, Pontificia Universidad Catolica de Chile

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

  • 9. Semple J, Sharpe S, Murnaghan M, Theodoropoulos J, Metcalfe K Using a Mobile App for Monitoring Post-Operative Quality of Recovery of Patients at Home: A Feasibility Study JMIR Mhealth Uhealth 2015;3(1):e18 URL: https://mhealth.jmir.org/2015/1/e18 DOI: 10.2196/mhealth.3929
  • 8. Poonam Pai, B. H., & Lai, Y. H. (2022). Regional anesthesia and pain medicine. Regional Anesthesia and Pain Medicine, 47(2), 144-145. doi:https://doi.org/10.1136/rapm-2021-102939
  • 7. Implementation of an Automated Text Message-Based System for Tracking Patient-Reported Outcomes in Spine Surgery: An Overview of the Concept and Our Early Experience Author links open overlay panelAlexander Perdomo-Pantoja, Safwan Alomari, Daniel Lubelski, Ann Liu, Trevor DeMordaunt, Ali Bydon, Timothy F. Witham, Nicholas Theodore
  • 6. Miller HN, Voils CI, Cronin KA, Jeanes E, Hawley J, Porter LS, Adler RR, Sharp W, Pabich S, Gavin KL, Lewis MA, Johnson HM, Yancy WS Jr, Gray KE, Shaw RJ. A Method to Deliver Automated and Tailored Intervention Content: 24-month Clinical Trial. JMIR Form Res. 2022 Sep 6;6(9):e38262. doi: 10.2196/38262. PMID: 36066936; PMCID: PMC9490532
  • 5. Gessner D, Hunter OO, Kou A, Mariano ER. Automated text messaging follow-up for patients who receive peripheral nerve blocks. Reg Anesth Pain Med. 2021 Jun;46(6):524-528. doi: 10.1136/rapm-2021-102472. Epub 2021 Mar 1. PMID: 33649155.
  • 4. Van der Velde M, Valkenet K, Geleijn E, Kruisselbrink M, Marsman M, Janssen LM, Ruurda JP, van der Peet DL, Aarden JJ, Veenhof C, van der Leeden M. Usability and Preliminary Effectiveness of a Preoperative mHealth App for People Undergoing Major Surgery: Pilot Randomized Controlled Trial. JMIR Mhealth Uhealth. 2021 Jan 7;9(1):e23402. doi: 10.2196/23402. PMID: 33410758; PMCID: PMC7819776.
  • 3. Highland KB, Tran J, Edwards H, Bedocs P, Suen J, Buckenmaier CC. Feasibility of App-Based Postsurgical Assessment of Pain, Pain Impact, and Regional Anesthesia Effects: A Pilot Randomized Controlled Trial. Pain Med. 2019 Aug 1;20(8):1592-1599. doi: 10.1093/pm/pny288. PMID: 30726985.
  • 2. Usability Measurement of Mobile Applications with System Usability Scale (SUS) - Aycan Kaya, Reha Ozturk and Cigdem Altin Gumussoy
  • 1. Gavyn Ooi1 & Eric S. Schwenk2 & Marc C. Torjman2 & Kent Berg2. A Randomized Trial of Manual Phone Calls Versus Automated Text Messages for Peripheral Nerve Block Follow-Ups

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)

1. April 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Juli 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Juli 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

24. März 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

1. April 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

3. April 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

3. April 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

1. April 2026

Zuletzt verifiziert

1. März 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 250312009

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

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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