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<Vergleich von ChatGPT-gestütztem Blended Teaching mit konventionellem Unterricht zum Thema Schmerzmanagement bei Pflegestudierenden: Eine randomisierte kontrollierte Studie>

20. April 2026 aktualisiert von: Sogand Sarmadi, Shahid Beheshti University of Medical Sciences

Wirkung eines durch ChatGPT gesteuerten Blended-Teaching-Modells für das Schmerzmanagement auf Wissen, Einstellungen, Kompetenz und Selbstwirksamkeit von Pflegestudenten: Eine randomisierte kontrollierte Zwei-Gruppen-Parallelstudie

Schmerzmanagement ist eine Kernkompetenz in der Pflegepraxis, jedoch zeigen Pflegestudenten stets unzureichendes Wissen, ungünstige Einstellungen, begrenzte Kompetenz und geringe Selbstwirksamkeit in diesem Bereich. Künstliche Intelligenz (KI)-basierte Bildungswerkzeuge, insbesondere ChatGPT, haben sich als vielversprechende Ressourcen in der Pflegeausbildung erwiesen; dennoch fehlt es an rigorosen experimentellen Belegen für ihre Wirksamkeit.

Diese Studie ist eine randomisierte kontrollierte Studie (RCT) mit zwei Armen und parallelen Gruppen, die darauf abzielt, die Wirkung eines ChatGPT-gesteuerten Blended-Teaching-Modells für Schmerzmanagement auf das Wissen und die Einstellungen von Pflegestudenten zum Schmerz, die Pflegekompetenz und die Lernselbstwirksamkeit zu bewerten.

Geeignete Pflegestudenten der Shahid Beheshti University of Medical Sciences (Teheran, Iran) werden nach dem Zufallsprinzip im Verhältnis 1:1 entweder der:

  • Interventionsgruppe: ChatGPT-unterstützte klinische Pflegevisiten (8 Sitzungen über 4 Wochen, je 90 Minuten, Kombination aus Bettvisiten mit KI-unterstützten Vor- und Nachbereitungsaktivitäten)
  • Kontrollgruppe: Traditionelle klinische Pflegevisiten (gleiche Anzahl und Dauer der Sitzungen, ohne KI-Werkzeuge)

zugewiesen. Die Ergebnisse werden zu Beginn (1 Woche vor der Intervention), direkt nach der Intervention (1 Woche danach) und nach einer Nachbeobachtungszeit von 3 Monaten mit validierten Instrumenten gemessen: der Nurses' Knowledge and Attitudes Survey Regarding Pain (NKASRP), der Nursing Student Competence Scale (NSCS) und dem Nursing Students' Learning Self-Efficacy Instrument (NLSE).

Die Ergebnisse werden empirische Belege liefern, die Bildungspolitik und Lehrplangestaltung in Pflegeprogrammen leiten, mit dem Ziel, die Schmerzmanagementausbildung und die Ergebnisse der Patientenversorgung zu verbessern.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

156

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • Iran
    • Tehran Province
      • Tehran, Tehran Province, Iran
        • Faculty of Nursing and Midwifery, Shahid Beheshti University of Medical Sciences
        • Kontakt:
        • Hauptermittler:
          • sogand sarmadi

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:

  1. Pflegewissenschaftliche Studierende im Bachelor im vierten Semester oder höher, oder Pflegewissenschaftliche Studierende im Master oder Doktorat, die klinische Ausbildung mit direkter Patientenversorgung absolvieren
  2. Einwilligung per elektronischer Einwilligungserklärung
  3. Zugang zum Internet und zu einem persönlichen Gerät (Computer, Tablet oder Smartphone) für die asynchronen Komponenten des Blended-Teaching-Modells
  4. Keine Teilnahme an einem formellen umfassenden Schmerzmanagement-Kurs in den letzten 12 Monaten

Ausschlusskriterien:

  1. Unfähigkeit, mindestens eine Präsenzsitzung zu besuchen oder Online-Aktivitäten abzuschließen (z.B. aufgrund wiederholter Abwesenheiten)
  2. Jede selbstberichtete oder von der Universität dokumentierte kognitive oder psychische Erkrankung, die das Ausfüllen von Fragebögen oder die Teilnahme an der Ausbildung verhinderte
  3. Freiwilliger Rückzug in jeder Phase 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: Single

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: ChatGPT-gestützte Blended-Teaching-Gruppe
Die Teilnehmenden erhalten eine Blended-Teaching-Intervention, die ChatGPT-gestützten Unterricht mit traditionellen, patientennahen klinischen Pflegerunden zum Thema Schmerzmanagement kombiniert. Die Intervention besteht aus 8 Sitzungen über 4 Wochen (2 Sitzungen pro Woche), jede ca. 90 Minuten, und umfasst drei Phasen: Vorbereitung auf die Runde (30 Min.) mit standardisierten ChatGPT-Aufforderungen und fallbasiertem Lernen; patientennahe Pflegerunde (30 Min.) mit Patientenbeurteilung und Feedback durch den Dozenten; und Aktivitäten nach der Runde (30 Min.) mit ChatGPT, um Unklarheiten zu beseitigen und Fallberichte zu vervollständigen. Die Studierenden werden in Gruppen von 4–6 Personen organisiert und rotieren durch medizinische, chirurgische und chronische Schmerzabteilungen.
Verhalten: ChatGPT-gestütztes Blended-Teaching-Modell für das Schmerzmanagement
Ein gemischtes Lehr-/Lernmodell, das ChatGPT mit klinischen Pflegevisiten zur Schmerzmanagementausbildung integriert. Durchgeführt über 4 Wochen (8 Sitzungen × 90 Minuten). Jede Sitzung umfasst: (1) Vorbereitung vor der Visite mit standardisierten ChatGPT-Prompts zur Fallanalyse und Evidenzrecherche; (2) patientennahe Pflegevisiten mit Schmerzbeurteilung, Patientenedukation und Feedback durch die Lehrkraft; und (3) Nachbearbeitung nach der Visite mittels ChatGPT zur Klärung klinischer Unsicherheiten und zum Erstellen von Fallberichten. Alle ChatGPT-Outputs wurden von den betreuenden Dozenten auf Richtigkeit überprüft. Die Studierenden nutzten vorgefertigte, standardisierte Prompts basierend auf der WHO-Schmerzleiter und nationalen klinischen Protokollen.
Andere Namen:
  • AI-gestützte Blended Clinical Nursing Rounds
Aktiver Komparator: Gruppe für traditionelle klinische Pflegerunden
Die Teilnehmenden erhalten traditionelle klinische Pflegevisiten ohne ChatGPT- oder KI-Komponenten. Der Dozent wählt klinische Fälle aus und stellt sie vor; die Studierenden recherchieren Materialien und erstellen Berichte. Während der Visiten leitet der Dozent sämtliche Aktivitäten, einschließlich Fallpräsentation, Beurteilung, Pflegediagnose, Intervention und Ergebnisbewertung. Die Kontrollgruppe erhält eine identische Anzahl und Dauer der Sitzungen (8 Sitzungen über 4 Wochen, jeweils etwa 90 Minuten) in denselben klinischen Abteilungen, um eine gleichbleibende Exposition zu gewährleisten.
Verhalten: Traditionelle klinische Pflegerunden
Standardmäßige klinische Pflegerunden ohne KI-Tools. Der Ausbilder leitet alle Aktivitäten einschließlich Fallvorstellung, Bettranduntersuchung, Pflegediagnose, Interventionsplanung und Ergebnisevaluierung. Die Studierenden beobachten hauptsächlich und antworten auf Fragen des Ausbilders. Die Sitzungen entsprechen der Interventionsgruppe in Anzahl, Dauer und klinischem Setting (8 Sitzungen × 90 Minuten über 4 Wochen).

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Wissen und Einstellungen zu Schmerzen
Zeitfenster: Baseline (1 Woche vor der Intervention), unmittelbarer Post-Test (1 Woche nach der Intervention) und 3-Monats-Follow-up
Gemessen mit dem Nurses' Knowledge and Attitudes Survey Regarding Pain (NKASRP), einem Instrument mit 39 Items, bestehend aus 22 Richtig/Falsch-Fragen, 13 Multiple-Choice-Fragen und 2 Fallstudien.
Jede richtige Antwort ergibt 1 Punkt (Bereich: 0-39); die Ergebnisse werden als Prozentsatz der richtigen Antworten ausgedrückt.
Höhere Werte weisen auf besseres Wissen und bessere Einstellungen zum Schmerzmanagement hin.
Es wurde eine persische Vorwärts-Rückwärts-Übersetzung durchgeführt, deren Augenschein- und Inhaltsvalidität von einem Pflegefakultätsgremium bestätigt wurde.
Baseline (1 Woche vor der Intervention), unmittelbarer Post-Test (1 Woche nach der Intervention) und 3-Monats-Follow-up

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Pflegekompetenz
Zeitfenster: Baseline (1 Woche vor Intervention), unmittelbarer Post-Test (1 Woche nach Intervention), und 3-Monats-Follow-up
Gemessen anhand der persischen Version der Nursing Student Competence Scale (NSCS), einem 28-Punkte-Instrument mit 6 Subskalen: medizinisches Fachwissen, grundlegende Pflegefähigkeiten, Kommunikation und Zusammenarbeit, lebenslanges Lernen, globale Perspektive und kritisches Denken. Die Items werden auf einer 5-Punkte-Likert-Skala bewertet (Bereich: 28-140). Höhere Werte bedeuten eine höhere Kompetenz. Die persische Version wies ein Cronbachs α von 0,90 und einen ICC von 0,88 auf.
Baseline (1 Woche vor Intervention), unmittelbarer Post-Test (1 Woche nach Intervention), und 3-Monats-Follow-up
Lernbereitschaft Selbstwirksamkeit
Zeitfenster: Baseline (1 Woche vor Intervention), unmittelbarer Post-Test (1 Woche nach Intervention) und 3-Monats-Follow-up
Gemessen mit der persischen Version des Nursing Students' Learning Self-Efficacy Instruments (NLSE), einem 21 Punkte umfassenden Instrument über 5 Dimensionen: konzeptuelles Verständnis, kognitive Fähigkeiten höherer Ordnung, praktische Arbeit, Alltagsanwendung und Pflegekommunikation.
Die Items wurden auf einer 5-Punkte-Likert-Skala bewertet (Range: 21-105).
Höhere Werte zeigen eine höhere Selbstwirksamkeit an.
Die persische Version wies ein Cronbachs α = 0,93 und ICC = 0,89 auf.
Baseline (1 Woche vor Intervention), unmittelbarer Post-Test (1 Woche nach Intervention) und 3-Monats-Follow-up

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Shahid Beheshti University of Medical Sciences

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. September 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Januar 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

20. April 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

20. April 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

27. April 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

27. April 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

20. April 2026

Zuletzt verifiziert

1. April 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • IR.SBMU.PHARMACY.REC.1405.046

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Beschreibung des IPD-Plans

Aus Datenschutzgründen wurde derzeit noch keine endgültige Entscheidung getroffen.

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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