- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT06026098
Evaluación del impacto de la asistencia de IA en la carga de trabajo asociada con la preparación de informes de casos de tumores raros
Una evaluación prospectiva del impacto de la asistencia de IA en la carga de trabajo asociada con la preparación de informes de casos de tumores raros
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Victoria Xu
- Número de teléfono: 984-974-8744
- Correo electrónico: victoria_xu@med.unc.edu
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Shivani Sud
- Número de teléfono: 984-987-1072
- Correo electrónico: shivani.sud@unchealth.unc.edu
Ubicaciones de estudio
-
-
North Carolina
-
Chapel Hill, North Carolina, Estados Unidos, 27514
- Lineberger Comprehensive Cancer Center
-
Contacto:
- Victoria Xu
- Número de teléfono: 984-974-8744
- Correo electrónico: victoria_xu@med.unc.edu
-
Contacto:
- Shivani Sud
- Número de teléfono: 984-987-1072
- Correo electrónico: shivani.sud@unchealth.unc.edu
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
El sujeto es médico, estudiante de medicina o estudiante de posdoctorado.
Criterio de exclusión:
-
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Otro
- Asignación: No aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación cruzada
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
---|---|
Experimental: Reporte de Caso con Inteligencia Artificial
Estudiantes de medicina, médicos residentes o médicos tratantes informan de casos raros de uso de Inteligencia Artificial.
|
Los participantes utilizarán la herramienta de asistencia de Inteligencia Artificial para los informes de casos.
|
Sin intervención: Reporte de Caso sin Inteligencia Artificial
Estudiantes de medicina, médicos residentes o médicos tratantes informan de casos raros sin utilizar Inteligencia Artificial.
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
---|---|---|
Carga de trabajo cognitiva subjetiva (CWL)
Periodo de tiempo: Línea base a 2 horas
|
La carga de trabajo cognitiva subjetiva (CWL) se medirá durante las entrevistas utilizando el índice de carga de tareas de la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA TLX) es una herramienta para medir y realizar una evaluación de la carga de trabajo mental subjetiva (MWL). El NASA-TLX es una medida subjetiva de CWL y se utiliza en muchas disciplinas. El NASA-TLX considera seis dimensiones: demandas mentales, físicas y temporales, frustración, esfuerzo y rendimiento. Las puntuaciones de NASA-TLX ≥55 se han asociado con un rendimiento reducido en numerosos entornos. NASA-TLX se considera la medida subjetiva de CWL más utilizada. Se utilizará el proceso validado de dos etapas en el que los participantes realizarán 15 comparaciones por pares separadas entre 6 dimensiones de NASA-TLX. Se calificará una puntuación de carga de trabajo de menor a mayor para cada dimensión. Valores de puntuación de 0 a 100. La puntuación de interpretación del TLX de la NASA es baja 0-9, media 10-29, algo alta 30-49, alta 50-79 y muy alta 80-100. |
Línea base a 2 horas
|
Carga cognitiva percibida
Periodo de tiempo: Línea base a 2 horas
|
La carga cognitiva percibida se medirá mediante la Escala de usabilidad del sistema (SUS). SUS es un cuestionario validado post-test que mide la satisfacción del usuario. Además, los estudios confirman que SUS predice los impactos de los cambios en la interfaz de usuario en la usabilidad cuando se realizaron múltiples cambios en un solo producto durante una gran cantidad de iteraciones. SUS se compone de 10 preguntas: cinco afirmaciones positivas y cinco negativas, cada una con una escala de cinco puntos que va desde totalmente en desacuerdo hasta totalmente de acuerdo. SUS proporciona una puntuación (rango, 0-100) basada en la calificación del participante de 10 afirmaciones sobre la usabilidad y las puntuaciones más altas indican una mayor satisfacción con la usabilidad. |
Línea base a 2 horas
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Shivani Sud, UNC Lineberger Comprehensive Cancer Center
Publicaciones y enlaces útiles
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 23-1262
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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. .
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