Investigación cualitativa entre médicos y médicos jóvenes sobre las condiciones previas para implementar un CDSS basado en IA en la UCI (KATRINA)
20 de marzo de 2023 actualizado por: University Ghent
Investigación cualitativa entre médicos y médicos jóvenes sobre las condiciones previas para implementar un sistema de apoyo a la decisión clínica (CDSS) basado en inteligencia artificial (IA) en la UCI
El objetivo de este estudio es explorar las diferentes actitudes y condiciones previas de los posibles usuarios finales (médicos y médicos en formación) necesarios para lograr una implementación clínica exitosa de modelos basados en inteligencia artificial (es decir, tanto aprendizaje automático como técnicas basadas en el conocimiento) como clínica. software de apoyo a la decisión.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
69
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Aalst, Bélgica
- OLV Aalst
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Antwerpen, Bélgica
- ZNA Ziekenhuizen
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Ghent, Bélgica
- Ghent University Hospital
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
18 años y mayores (Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Médicos especialistas o especialistas en formación que trabajen en cuidados intensivos al momento del estudio.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Médico especialista o especialista en formación que trabaje en cuidados intensivos al momento del estudio.
Criterio de exclusión:
- Edad < 18 años
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: Otro
- Perspectivas temporales: Futuro
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Actitudes de referencia hacia la inteligencia artificial y los grandes datos en medicina
Periodo de tiempo: base
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Las actitudes de referencia hacia la inteligencia artificial y los grandes datos en la medicina se recopilarán a través de una encuesta en línea en la que los participantes calificarán su acuerdo con ciertas afirmaciones en una escala Likert de 6 puntos (opciones posibles: Totalmente de acuerdo - De acuerdo - Neutral - En desacuerdo - Totalmente en desacuerdo - No aplicable).
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base
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Identificar los requisitos previos que deben cumplirse cuando los sistemas de soporte de decisiones clínicas basados en IA/Big data se utilizan junto a la cama desde el punto de vista de los participantes.
Periodo de tiempo: hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Identifique los requisitos previos que deben cumplirse cuando se utilizan sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas basados en IA/Big data al lado de la cama e identifique los más importantes para los diferentes aspectos del ciclo de administración antimicrobiana desde el punto de vista de los participantes a través de una discusión grupal.
Informes: frecuencias.
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hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Identificar subdominios del ciclo de administración de antimicrobianos con potencial para la aplicación de IA/Big data
Periodo de tiempo: hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Identifique los subdominios del ciclo de administración de antimicrobianos para los cuales los participantes piensan que la IA/Big data podría ser útil a través de una discusión/entrevista grupal. Informes: frecuencias.
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hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Identificar los beneficios y daños potenciales percibidos al aplicar IA en el ciclo de administración de antimicrobianos.
Periodo de tiempo: hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Identifique los beneficios y daños potenciales percibidos al aplicar IA en el ciclo de administración de antimicrobianos a través de una discusión grupal.
Informes: frecuencias.
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hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Análisis de subgrupos: edad
Periodo de tiempo: hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Explorar si existen variaciones en los resultados antes mencionados al tomar en cuenta la edad (años) de los participantes.
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hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Análisis de subgrupos: género
Periodo de tiempo: hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Explore si hay variaciones en los resultados mencionados anteriormente al tener en cuenta el género de los participantes.
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hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Análisis de subgrupos: ambiente de trabajo (tipo de hospital, tipo de UCI)
Periodo de tiempo: hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Explorar si existen variaciones en los resultados antes mencionados al tener en cuenta el entorno laboral (hospital universitario vs hospital no universitario, hospital pequeño vs hospital grande, tipo de UCI (médica, quirúrgica, UCI mixta, cuidados intermedios)) - datos que se recoge en el cuestionario de línea de base) de los participantes.
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hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Análisis de subgrupos: experiencia laboral (formación básica y experiencia clínica).
Periodo de tiempo: hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Explorar si existen variaciones en los resultados antes mencionados al tomar en cuenta la experiencia laboral (tipo de formación básica (anestesiología, medicina interna, cirugía, otros), experiencia clínica (años) -dato que se recoge en el cuestionario de línea de base) del Participantes.
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hasta la finalización de los estudios, un promedio de 1 año
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Jan De Waele, MD, PhD, University Ghent
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
13 de abril de 2022
Finalización primaria (Actual)
31 de octubre de 2022
Finalización del estudio (Actual)
31 de octubre de 2022
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
22 de febrero de 2022
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
21 de marzo de 2022
Publicado por primera vez (Actual)
31 de marzo de 2022
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
22 de marzo de 2023
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
20 de marzo de 2023
Última verificación
1 de octubre de 2022
Más información
Términos relacionados con este estudio
Otros números de identificación del estudio
- BC-9892
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
INDECISO
Descripción del plan IPD
Si es posible y factible, los datos anónimos de la encuesta, así como los datos de la transcripción de las discusiones grupales, estarán disponibles a pedido.
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .