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Die Auswirkung einer künstlichen Intelligenz-unterstützten Virtual-Reality-Simulation auf die ganzheitlichen Pflegefähigkeiten von Pflegestudierenden (AI-VRS)

4. April 2026 aktualisiert von: Nurcan Çalışkan, Gazi University

Die Wirkung einer künstlichen Intelligenz-unterstützten Virtual-Reality-Simulation auf die ganzheitlichen Pflegefähigkeiten von Pflegeschülern

Diese Studie zielt darauf ab, die Wirkung von künstlicher Intelligenz (KI)-gestützter Virtual-Reality (VR)-Simulation auf die ganzheitlichen Pflegefähigkeiten von Pflegestudierenden zu bewerten. Die Studie ist eine randomisierte kontrollierte Studie mit Pflegestudierenden im vierten Studienjahr, die in eine experimentelle und eine Kontrollgruppe aufgeteilt werden. Während die experimentelle Gruppe KI-gestütztes VR-Simulationstraining erhält, wird die Kontrollgruppe traditionelles fallbasiertes Training erhalten. Zu bewertende Ergebnisse umfassen Entscheidungsfindung, Symptomidentifikation, Pflegediagnose, Simulationsdesign und Zufriedenheit mit den Trainingsmethoden.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Diese Studie wird die Wirkung einer KI-gestützten Virtual-Reality (VR)-Simulation auf die ganzheitlichen Pflegefähigkeiten von Pflegestudierenden evaluieren. Die Studie ist als Prä-Post-Parallelgruppen-Randomisierte-Kontrollierte-Studie mit 80 Pflegestudierenden im vierten Studienjahr konzipiert (40 in der Experimentalgruppe und 40 in der Kontrollgruppe). Teilnahmeberechtigte Personen werden zu Beginn einen demografischen Fragebogen und die Melbourne Decision-Making Scale ausfüllen. Die Teilnehmenden werden nach dem Gesamtnotendurchschnitt und vorheriger VR-Erfahrung stratifiziert und von einem unabhängigen Statistiker zufällig den Gruppen zugeteilt.

Während die Interventionsgruppe KI-gestütztes VR-Simulationstraining erhält, erhält die Kontrollgruppe traditionelles fallbasiertes Training mit demselben Fallszenario, um Vergleichbarkeit zu gewährleisten. Sowohl der Trainingsfall als auch der Bewertungsfall sowie die Bewertungskriterien werden auf Basis von Expertenkonsens entwickelt.

Zwei Wochen nach der Intervention werden beide Gruppen eine Fallstudienbewertung durchführen. Die Datenerhebung umfasst die Melbourne Decision-Making Scale, Ergebnisse der Pflegediagnose und Symptomerkennung sowie Zufriedenheitsmessungen. Der Statistiker wird verblindet sein, und geeignete statistische Tests werden basierend auf der Datenverteilung angewendet.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

80

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: Nurcan Çalışkan, Prof., PhD
  • Telefonnummer: +90 312 216 2653
  • E-Mail: nurcany@gazi.edu.tr

Studieren Sie die Kontaktsicherung

  • Name: Özlem Tikit, Research Assistant, PhD student
  • Telefonnummer: +90 0554 756 58 04
  • E-Mail: ozlemtikit@gazi.edu.tr

Studienorte

  • Türkei (türkiye)
      • Ankara, Türkei (türkiye), 06500
        • Gazi University Nursing Faculty
        • Kontakt:
          • Özlem Tikit, Research Assistant, PhD student
          • Telefonnummer: +90 0554 756 58 04
          • E-Mail: ozlemtikit@gazi.edu.tr
        • Kontakt:

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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Freiwillige Teilnahme an der Studie,
  • Ersteinschreibung in die Kurse HEM 402 Berufspraxis I und HEM 404 Berufspraxis II in der Abteilung für Pflege, Fakultät für Gesundheitswissenschaften,
  • Keine Augenerkrankungen, die die Tiefenwahrnehmung beeinträchtigen, wie Amblyopie (Schwachsichtigkeit), Anisometropie (unterschiedliche Refraktionsfehler in jedem Auge) und Strabismus (Schielen). (Selbstauskunft wird akzeptiert.),
  • Akademische Leistungspunktzahl zwischen 2,00 und 4,00.,

Ausschlusskriterien:

  • Zusätzliche Ausbildung in ganzheitlichen Pflegefähigkeiten neben dem Bachelor-Abschluss in Pflege,
  • Erfahrung mit virtuellen Simulationsübungen, die sich auf ganzheitliche Pflegefähigkeiten konzentrieren,
  • Ein Abitur, ein Grundlagenjahr oder einen Bachelor-Abschluss in einem gesundheitsbezogenen Fachgebiet,
  • Schwierigkeiten beim Verstehen und Sprechen von Türkisch,

Kriterien für den Ausschluss aus der Studie:

  • Der Teilnehmer hat die erforderlichen Formulare und Skalen nicht ausgefüllt oder unvollständig ausgefüllt,
  • Der Teilnehmer in der Experimentalgruppe hat nicht an der KI-gestützten Virtual-Reality-Simulation teilgenommen oder diese nicht abgeschlossen,
  • Studenten in der Kontrollgruppe haben nicht an der pädagogischen Fallstudie teilgenommen,
  • Studenten in der Experimental- und Kontrollgruppe haben nicht an der Bewertungsfallstudie teilgenommen,
  • Der Teilnehmer wünscht den Rückzug aus der Studie,

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: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: KI-VRS
Zu Beginn der Studie werden die Teilnehmer gebeten, einen demografischen Fragebogen und die Melbourne Decision-Making Scale auszufüllen. Anschließend werden sie basierend auf ihrer gesamten akademischen Notendurchschnittsnote und ihrer Erfahrung mit Virtual-Reality (VR)-Headsets Forschungsgruppen zugewiesen. Vor der Intervention erhalten die Teilnehmer einen Informationsleitfaden vor der Intervention. Die Versuchsgruppe wird ein Training mit einer KI-gestützten VR-Simulation durchlaufen, das darauf ausgelegt ist, die Aufnahme einer Patientenanamnese, die Identifizierung von Symptomen und die Bestimmung einer Pflegediagnose zu erleichtern. Zwei Wochen nach dem Training werden sie gemeinsam mit der Kontrollgruppe eine Bewertungsfallstudie durchführen, in der sie den Fall individuell analysieren müssen, ohne Unterstützung durch einen Ausbilder, um Pflegediagnosen und Symptome zu identifizieren. Anschließend werden sie die Melbourne Decision-Making Scale, die Simulation Design Scale und einen Zufriedenheitsfragebogen bezüglich der Trainingsmethoden ausfüllen.
Sonstiges: KI-VRS
Diese Intervention besteht aus einer KI-gestützten Virtual-Reality (VR)-Simulation, die darauf ausgelegt ist, die ganzheitlichen Pflegefähigkeiten von Pflegestudierenden zu verbessern. Teilnehmer interagieren mit einem virtuellen Patienten, um die Anamneseerhebung durchzuführen, Symptome zu identifizieren und Pflegediagnosen in den Dimensionen der ganzheitlichen Pflege (körperlich, psychisch, sozial und spirituell) zu formulieren. Die Simulation wird mit Meta Quest 3 VR-Headsets durchgeführt und integriert künstliche Intelligenz, um dynamische, responsive Patienteninteraktionen zu ermöglichen. Die Intervention umfasst strukturierte Simulationsszenarien mit hochwertiger Grafik und interaktiven Entscheidungsprozessen, um den Kompetenzerwerb zu unterstützen.
Sonstiges: Kontrolle

Zu Studienbeginn füllen die Teilnehmer einen demografischen Fragebogen und die Melbourne Decision-Making Scale aus. Die Teilnehmer werden dann mithilfe eines stratifizierten Randomisierungsansatzes basierend auf dem akademischen Notendurchschnitt und früheren Erfahrungen mit VR-Headsets Studiengruppen zugeteilt.

Die Kontrollgruppe erhält ein traditionelles fallbasiertes Training mit schriftlichen klinischen Szenarien. Nach dem Training wird ein zweiwöchiges Intervall eingehalten. Nach dieser Zeit absolvieren sowohl die Kontroll- als auch die Versuchsgruppe gleichzeitig einen Bewertungsfall. Während dieser Bewertung müssen die Teilnehmer den Fall unabhängig analysieren, die Symptome des Patienten identifizieren und geeignete Pflegediagnosen ohne Unterstützung des Ausbilders formulieren.

Nach Abschluss der Bewertung füllen die Teilnehmer erneut die Melbourne Decision-Making Scale als Nachtest-Maßnahme aus.
Sonstiges: Kontrolle
Diese Intervention besteht aus traditionellem fallbasiertem Training, das durch Präsentationen und Frage-Antwort-Diskussionen vermittelt wird. Teilnehmer werden Fallbeispiele analysieren und Feedback von Instruktoren erhalten. Dieser Ansatz bietet eine praktische Lernerfahrung ohne den Einsatz von VR-Technologie.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Pflegediagnose und Symptomidentifikation innerhalb eines ganzheitlichen Versorgungsrahmens
Zeitfenster: 2 Wochen nach der Intervention (Fallstudienbewertung)
Die Fähigkeit der Teilnehmer, Patientensymptome korrekt zu identifizieren und angemessene Pflegediagnosen zu formulieren, wird mithilfe eines strukturierten Bewertungsbogens evaluiert. Neben der Gesamtgenauigkeit wird die Leistung anhand der Berücksichtigung mehrerer Dimensionen der ganzheitlichen Pflege (körperlich, psychisch, sozial und spirituell) bewertet. Höhere Punktzahlen zeigen eine größere diagnostische Genauigkeit in der Pflege und eine umfassendere Bewertung der ganzheitlichen Pflege an.
2 Wochen nach der Intervention (Fallstudienbewertung)

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Melbourne Entscheidungsfindungsskala
Zeitfenster: Baseline (vor Intervention) und 2 Wochen nach Intervention (Fallstudienbewertung)
Wird verwendet, um Veränderungen in den Entscheidungsfähigkeiten zu bewerten. Höhere Punktzahlen weisen auf eine bessere Entscheidungsleistung hin. Die Melbourne Decision-Making Scale besteht aus zwei Teilen. MKVÖ I: Diese Skala dient der Bewertung des Selbstwertgefühls (Selbstvertrauen) bei der Entscheidungsfindung. Die maximale Punktzahl auf der Skala beträgt 12. Hohe Punktzahlen deuten auf ein hohes Selbstwertgefühl bei der Entscheidungsfindung hin. MKVÖ II: Die Skala misst Entscheidungsstile. Bei der Auswertung von MKVÖ II werden die folgenden Punktzahlbereiche verwendet: vorsichtig (0-12), vermeidend (0-12), aufschiebend (0-10) und panisch (0-10).
Baseline (vor Intervention) und 2 Wochen nach Intervention (Fallstudienbewertung)
Simulationsdesign-Skala
Zeitfenster: 2 Wochen nach der Intervention
Bewertet mit der Simulation Design Scale, um die Wahrnehmungen der Teilnehmer bezüglich des Simulationsdesigns zu bewerten. Höhere Werte weisen auf positivere Bewertungen hin. Die Skala besteht aus fünf Subskalen - "Ziele und Wissen", "Unterstützung", "Problemlösung", "Feedback/geleitete Reflexion" und "Authentizität" - und zwanzig Items. Die Anzahl der Items in jeder Subskala ist wie folgt: Die Subskala "Ziele und Wissen" hat 5 Items, die Subskala "Unterstützung" hat 4 Items, die Subskala "Problemlösung" hat 5 Items, die Subskala "Feedback/geleitete Reflexion" hat 4 Items und die Subskala "Grad der Authentizität" hat 2 Items. Die in zwei Abschnitten durchgeführte Skala misst in einem ersten Abschnitt die Meinungen der Studierenden darüber, ob die besten Simulationselemente in der Simulationsanwendung umgesetzt wurden, und in einem zweiten Abschnitt, inwieweit die Simulationsanwendung für die Studierenden wichtig ist.
2 Wochen nach der Intervention
Zufriedenheitsumfrage zu Lehrmethoden
Zeitfenster: 2 Wochen nach der Intervention
Die Zufriedenheit der Studierenden wird unmittelbar nach Abschluss des VR-Trainings bewertet, um die Wahrnehmung der Teilnehmer hinsichtlich des Trainingserlebnisses zu erfassen. Höhere Werte deuten auf eine größere Zufriedenheit hin. Die Umfrage wird auf einer Skala von 16 bis 80 Punkten bewertet.
2 Wochen nach der Intervention

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Gazi University

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

  • Hopewell S, Chan A, Collins G S, Hróbjartsson A, Moher D, Schulz K F et al. CONSORT 2025 statement: updated guideline for reporting randomised trials BMJ 2025; 389 :e081123 doi:10.1136/bmj-2024-081123
  • INACSL Standards Committee, Decker, S., Sapp, A., Bibin, L., Chidume, T., Crawford, S. B., Fayyaz, J., Johnson, B. K., & Szydlowski, J. (2025d). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: The Debriefing Process. Clinical Simulation in Nursing, 105, 101775-101775. https://doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101775
  • INACSL Standards Committee, DiGregorio, H., Todd, A., Blackwell, B., Brennan, B. A., Repsha, C., Shelton, C. M., Vaughn, J., Wands, L., Wruble, E., & Yeager, C. (2025c). Healthcare Simulation Standards of Best PracticeⓇ Facilitation. Clinical Simulation in Nursing, https://doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101776
  • INACSL Standards Committee, Watts, P.I, McDermott, D.S., Alinier, G., Charnetski, M., Ludlow, J., Horsley, E., Meakim, C., & Nawathe, P. (2021b). Healthcare Simulation Standards of Best Practice® Simulation Design. Clinical Simulation in Nursing, https://doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.009.
  • INACSL Standards Committee. (2021a). Healthcare Simulation Standard of Best Practice® Prebriefing: Preparation and briefing Persico, Lori et al. Clinical Simulation in Nursing, Volume 105, 101777. https://doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101777 1876-1399
  • INACSL Standards Committee, Persico, L., Wilson-Keates, B., DiGregorio, H., Decker, S., & Xavier, N. (2025a). Preamble: Grounded in Excellence: The Cornerstone Healthcare Simulation Standards of Best Practice®. Clinical Simulation in Nursing, https://doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101774
  • INACSL Standards Committee, Persico, L., Ramakrishnan, S., Wilson-Keates, B., Catena, R., Charnetski, M., Fogg, N., Jones, M. C., Ludlow, J., MacLean, H., Simmons, V. C., Smeltzer, S., & Wilk, A. (2025b). Healthcare Simulation Standard of Best Practice® Prebriefing: Preparation and briefing. Clinical Simulation in Nursing https://doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101777
  • Ackley, B. J., & Ladwig, G. B. (2024). Hemşirelik tanıları el kitabı: Bakım planlamasında kanıta dayalı rehber (Z. Göçmen Baykara, N. Çalışkan, E. Gülnar, E. Sarıtaş, & G. Eyüboğlu, Ed. ve çev., 13. baskı). Ankara: Nobel Tıp Kitabevleri. ISBN:978-625-6448-92-6.

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. April 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Mai 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

30. März 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

4. April 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

8. April 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

8. April 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

4. April 2026

Zuletzt verifiziert

1. März 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2025-1069
  • 2025-10282 (Andere Zuschuss-/Finanzierungsnummer: GAZİ UNİVERSİTY SCIENTIFIC RESEARCH PROJECTS COORDINATION UNIT (BAP))

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

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