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Evaluación del impacto de la asistencia de IA en la carga de trabajo asociada con la preparación de informes de casos de tumores raros

24 de abril de 2024 actualizado por: UNC Lineberger Comprehensive Cancer Center

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

El objetivo de este estudio es explorar las percepciones de la carga cognitiva entre los médicos en relación con la redacción de informes de casos. Además, este estudio evalúa el uso de la asistencia de inteligencia artificial (IA) como herramienta para reducir la carga cognitiva entre los proveedores que preparan y envían informes de casos. Si una herramienta de IA es útil en este contexto, podría ayudar potencialmente a aumentar la notificación de eventos médicos raros y, por lo tanto, mejorar la base de evidencia para la atención de estas poblaciones de pacientes. Este estudio se realizará en un único momento que se espera que dure aproximadamente 2 horas. Esta sesión incluirá la revisión de dos casos de tumores raros y luego escribirá una viñeta clínica con y sin ayuda de IA.

Descripción general del estudio

Estado

Aún no reclutando

Intervención / Tratamiento

Tipo de estudio

Intervencionista

Inscripción (Estimado)

10

Fase

  • No aplica

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.

Estudio Contacto

Copia de seguridad de contactos de estudio

Ubicaciones de estudio

    • North Carolina
      • Chapel Hill, North Carolina, Estados Unidos, 27514

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

  • 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

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

  • 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

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Investigadores

  • Investigador principal: Shivani Sud, UNC Lineberger Comprehensive Cancer Center

Publicaciones y enlaces útiles

La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.

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 (Estimado)

1 de mayo de 2024

Finalización primaria (Estimado)

1 de agosto de 2024

Finalización del estudio (Estimado)

1 de agosto de 2024

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

29 de agosto de 2023

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

29 de agosto de 2023

Publicado por primera vez (Actual)

6 de septiembre de 2023

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

25 de abril de 2024

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

24 de abril de 2024

Última verificación

1 de abril de 2024

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • 23-1262

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

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. .

Ensayos clínicos sobre Inteligencia artificial

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