Prevención de errores de dispensación de medicamentos en la práctica farmacéutica con inteligencia artificial interpretable
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Actualmente, los farmacéuticos realizan una doble verificación independiente para identificar errores en la selección de medicamentos antes de que puedan llegar al paciente. Sin embargo, el uso de inteligencia artificial (IM) para respaldar este trabajo de toma de decisiones cognitivas por parte de los farmacéuticos no existe en la práctica. En cambio, los farmacéuticos se basan únicamente en imágenes de referencia del medicamento que pueden comparar con el contenido del vial recetado. Investigaciones anteriores han demostrado que los sistemas de apoyo a las decisiones pueden mejorar eficazmente la eficiencia y precisión de la prestación de atención médica, al tiempo que previenen los eventos adversos de los medicamentos. Sin embargo, se sabe poco sobre cómo las tecnologías IM impactan el desempeño laboral y la demanda cognitiva de los farmacéuticos.
Para facilitar la relación simbiótica a largo plazo entre los farmacéuticos y el sistema MI, es necesario establecer una confianza adecuada. Si bien la confianza ha sido identificada como el factor central para la creación de equipos humanos-máquina eficaces, surgen problemas cuando los humanos depositan una confianza injustificada en las tecnologías automatizadas y no confían lo suficiente en ellas. El exceso de confianza en la automatización puede generar complacencia y sesgo de automatización. Por ejemplo, los farmacéuticos pueden confiar en el sistema MI hasta el punto de aceptar ciegamente cualquier recomendación del sistema. La falta de confianza puede resultar en el desuso del farmacéutico y el posible abandono del sistema IM.
Además, se sabe poco sobre el momento en que se dan los consejos de la IM sobre el desempeño laboral de los farmacéuticos. Por ejemplo, mostrar el consejo del IM mientras el farmacéutico realiza la tarea de verificación de medicación puede producir resultados diferentes que mostrar el consejo del IM después de que el farmacéutico tomó su decisión.
Los investigadores del estudio han desarrollado un sistema MI para la clasificación de imágenes de medicamentos. El objetivo de este estudio es examinar la efectividad del momento del asesoramiento de IM para determinar si da como resultado un menor tiempo de tarea, una mayor precisión y una mayor confianza en el IM.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Michigan
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Ann Arbor, Michigan, Estados Unidos, 48109
- University of Michigan
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Farmacéutico autorizado en los Estados Unidos.
- Tener 18 años o más en el momento de la selección.
- PC/Laptop con Microsoft Windows 10 o Mac (Macbook, iMac) con MacOS con el navegador web Google Chrome, Edge, Opera, Safari o Firefox instalado en el dispositivo
- Resolución de pantalla de 1024x968 píxeles o más
- También se requiere una cámara web integrada en una computadora portátil o una cámara web USB para realizar el seguimiento ocular.
Criterio de exclusión:
- Participó en la Ola 1 o la Ola 2
- Los anteojos
- Cataratas no corregidas, implantes intraoculares, glaucoma o pupila dilatada permanentemente
- Requerir un lector de pantalla/lupa u otra tecnología de asistencia para usar la computadora
- Anormalidades en el movimiento o alineación de los ojos (ojo vago, estrabismo, nistagmo)
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Otro
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación cruzada
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Sin ayuda de MI
No se presentará ninguna ayuda MI durante las tareas de verificación.
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Los participantes completarán la tarea de verificación de medicamentos sin la ayuda de MI.
Los participantes recibirán MI en forma de un mensaje emergente si su decisión difiere de la determinación del MI.
La ayuda de MI se mostrará simultáneamente con las imágenes completas y de referencia.
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Experimental: Escenario 1
La ayuda de MI se presentará en forma de un mensaje emergente en el que la decisión del participante difiere de la determinación del MI.
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Los participantes completarán la tarea de verificación de medicamentos sin la ayuda de MI.
Los participantes recibirán MI en forma de un mensaje emergente si su decisión difiere de la determinación del MI.
La ayuda de MI se mostrará simultáneamente con las imágenes completas y de referencia.
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Experimental: Escenario #2
La ayuda de MI se mostrará simultáneamente con las imágenes completas y de referencia.
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Los participantes completarán la tarea de verificación de medicamentos sin la ayuda de MI.
Los participantes recibirán MI en forma de un mensaje emergente si su decisión difiere de la determinación del MI.
La ayuda de MI se mostrará simultáneamente con las imágenes completas y de referencia.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Tiempo de Reacción
Periodo de tiempo: A lo largo de la tarea de verificación
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Diferencia en el tiempo de tarea medida por el número de segundos desde el inicio de la tarea hasta la aceptación o rechazo de una imagen de medicación
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A lo largo de la tarea de verificación
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Precisión de la Decisión
Periodo de tiempo: A lo largo de la tarea de verificación
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Diferencia en la tasa de detección medida por el número de errores de verificación de medicamentos en todos los participantes del brazo/grupo.
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A lo largo de la tarea de verificación
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Cambio de Confianza
Periodo de tiempo: Después de cada prueba en Escenarios 1 y 2
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Los participantes completarán 100 ensayos simulados de verificación de medicación en cada uno de los brazos del estudio (es decir, Escenario 1, Escenario 2 y Sin Ayuda). Después de cada ensayo en el Escenario 1 y el Escenario 2, los participantes utilizarán una escala analógica visual (VAS) para responder a la pregunta: "¿Cuánto confías en el consejo de la IA?" Los extremos de la VAS de 100 puntos son 'Nada en absoluto' a 'Confío completamente'. Los participantes indican su nivel de confianza en el consejo de la IA después de cada ensayo en una escala del 1 al 100, donde puntuaciones más altas indican mayores niveles de confianza. El cambio de confianza, medido mediante la escala analógica visual, se calculará utilizando la siguiente fórmula: Cambio de confianza (i) = Confianza(i) - Confianza(i - 1), donde i=2, 3, ..., 100. Para calcular un único valor resumido para la variable Cambio de Confianza dentro de un escenario específico, se promedian las puntuaciones individuales de Cambio de Confianza medidas en los ensayos. Este método de promediación proporciona una medida integral de cómo cambió la confianza a lo largo de la duración del escenario. |
Después de cada prueba en Escenarios 1 y 2
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Confianza
Periodo de tiempo: Post-intervención en Escenarios 1 y 2.
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La confianza se evaluará utilizando la escala de Confianza en la Automatización de Muir & Moray (1996).
Las puntuaciones van de 0 a 100, donde puntuaciones más altas indican mayores niveles de confianza. |
Post-intervención en Escenarios 1 y 2.
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Esfuerzo Cognitivo
Periodo de tiempo: A lo largo de la tarea de verificación
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Los movimientos oculares de los participantes se rastrearon utilizando un sistema de seguimiento ocular en línea basado en navegador.
La medida de resultado es la diferencia en el esfuerzo cognitivo medida por el recuento de fijaciones en las áreas de interés definidas: imagen de relleno, imagen de referencia o gráfico MI.
Las tasas de fijación más altas indican un interés repetido en un área determinada.
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A lo largo de la tarea de verificación
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Esfuerzo Cognitivo
Periodo de tiempo: A lo largo de la tarea de verificación
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Los movimientos oculares de los participantes se rastrearon mediante un sistema de seguimiento ocular en línea basado en navegador.
La medida de resultado es la diferencia en el esfuerzo cognitivo medida por la duración de las fijaciones en las áreas de interés definidas: imagen de relleno, imagen de referencia o gráfico MI.
Una duración de fijación más larga indica una carga cognitiva más alta.
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A lo largo de la tarea de verificación
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Carga de trabajo
Periodo de tiempo: Tras completar 100 ensayos de verificación simulados en cada brazo
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Los participantes completarán 100 ensayos simulados de verificación de medicación en cada uno de los 3 brazos del estudio. La carga de trabajo de cada brazo se medirá mediante el Índice de Carga de Tarea de la NASA (TLX). Las 5 dimensiones del TLX evaluadas son: demanda mental, esfuerzo, demanda temporal, rendimiento y frustración. Para cada dimensión, los participantes indicarán su respuesta a una única pregunta. Para 4 de las dimensiones, los extremos de la escala Likert son 'muy bajo' y 'muy alto'. La dimensión de rendimiento se puntúa de forma inversa, y los extremos son 'perfecto' y 'fracaso'. Los participantes luego completan 10 comparaciones por pares de las dimensiones indicando qué dimensión consideran un factor más importante (por ejemplo, esfuerzo vs frustración). La puntuación de cada categoría multiplicada por su respectivo recuento de comparación por pares se suma y se divide por 10 para obtener una puntuación global ponderada de carga de trabajo. El resultado es una puntuación global de carga de trabajo entre 1 y 20, donde puntuaciones más altas indican una mayor carga de trabajo. |
Tras completar 100 ensayos de verificación simulados en cada brazo
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Usabilidad
Periodo de tiempo: Tras completar 100 ensayos de verificación simulados en cada brazo
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Los participantes completarán 100 ensayos de verificación de medicación simulada en cada uno de los 3 brazos (Sin Ayuda de IA, Escenario 1 y Escenario 2).
Después de completar 100 ensayos, los participantes evaluarán la interfaz de verificación simulada utilizando la Escala de Usabilidad del Sistema (SUS).
La SUS está compuesta por 10 afirmaciones con las que los participantes indican su acuerdo utilizando una escala Likert de 5 puntos que va desde totalmente de acuerdo a totalmente en desacuerdo.
Las preguntas impares tienen una respuesta positiva y las preguntas pares se puntúan de forma inversa.
Las puntuaciones se suman y se multiplican por 2,5 para obtener una puntuación SUS final.
Las puntuaciones SUS oscilan entre 0 y 100, siendo las puntuaciones más altas indicativas de una mayor usabilidad.
Se considera que una puntuación SUS promedio es de 68.
Cualquier puntuación por debajo de 50 se considera "No Aceptable".
Las puntuaciones entre 51-70 se consideran "Marginales", las superiores a 71 se consideran "Aceptables" y las de 80 o superiores son indicativas de alta usabilidad.
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Tras completar 100 ensayos de verificación simulados en cada brazo
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Colaboradores e Investigadores
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Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Corey A Lester, PharmD, PhD, University of Michigan
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
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
Otros números de identificación del estudio
- HUM00241223
- 5R01LM013624 (Subvención/contrato del NIH de EE. UU.)
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.
producto fabricado y exportado desde los 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. .