Conocimiento de hipertensión asistida por chatgpt en estudiantes de enfermería
Conocimiento de hipertensión asistida por chatgpt en estudiantes de enfermería: evaluación de precisión, ansiedad de IA y carga cognitiva
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
El uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) en la educación está aumentando rápidamente. ChatGPT, desarrollado por Openai, es un chatbot basado en AI que proporciona un entorno de aprendizaje interactivo. Genera respuestas fluidas y basadas en el conocimiento basadas en libros, fuentes en línea y artículos publicados hasta 2021. La adopción generalizada de ChatGPT en varios campos ha provocado debates sobre su papel y limitaciones. En la educación de enfermería, los estudiantes frecuentemente usan CHATGPT para un acceso rápido a la información, el apoyo de la investigación y la preparación del examen. Sin embargo, surgen preocupaciones con respecto a su confiabilidad debido a las fuentes desconocidas de sus respuestas y al potencial de información errónea. ChatGPT también tiene limitaciones en la interpretación de respuestas complejas y dependientes del contexto y carece de la capacidad de aplicar el principio de la atención individualizada, que es fundamental en la práctica de enfermería.
Los estudios han demostrado el rendimiento variable de ChatGPT en el campo de la salud. La hipertensión, una enfermedad crónica que afecta a más de mil millones de personas en todo el mundo, es un tema crítico para los estudiantes de enfermería, ya que su comprensión de la afección puede afectar positivamente la atención al paciente. Investigaciones anteriores han demostrado que ChatGPT proporciona respuestas clínicamente apropiadas a preguntas relacionadas con la hipertensión con una alta tasa de precisión del 92.5%. Además, la versión GPT-4 de ChatGPT respondió correctamente más del 86% de las preguntas en el Examen de Licencias Médicas de los Estados Unidos (USMLE).
Este estudio controlado aleatorizado tiene como objetivo evaluar la efectividad de ChatGPT en la enseñanza de la hipertensión a los estudiantes de enfermería al tiempo que evalúa sus niveles de ansiedad relacionada con la IA y carga cognitiva. Dada la creciente presencia de herramientas de IA en la educación, comprender sus ventajas y limitaciones es crucial para su integración óptima en la educación de enfermería.
La población de estudio consiste en estudiantes inscritos en el programa de enfermería en una universidad privada. El estudio tiene como objetivo llegar a toda la población, específicamente a 96 estudiantes que han completado el curso de enfermería de medicina interna. Los estudiantes que cumplan con los criterios de inclusión serán informados sobre el estudio e invitados a participar. Los voluntarios completarán un formulario de información introductorio y se asignarán aleatoriamente a la intervención (CHATGPT) o grupos de control en una relación 1: 1 utilizando aleatorización basada en computadora (48 estudiantes por grupo). El grupo de intervención responderá preguntas de la escala de actitud de prevención de la hipertensión utilizando ChatGPT, mientras que el grupo de control utilizará métodos tradicionales. Posteriormente, ambos grupos completarán la escala de ansiedad de inteligencia artificial y la escala de carga cognitiva, concluyendo la recopilación de datos. Todos los datos recopilados se analizarán utilizando el paquete de software estadístico SPSS para Windows 22.0.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Nursemin Unal, Assoc. Prof.
- Número de teléfono: +905077433629
- Correo electrónico: nurse_unal@hotmail.com
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Nilay Bektaş Akpınar, Assist.Prof.
- Número de teléfono: +905319920260
- Correo electrónico: nilaybektas88@gmail.com
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Estar inscrito en el programa de enfermería en una universidad privada, durante el año académico 2024-2025.
- Para haber tomado el curso de enfermería de medicina interna (en este curso, los estudiantes reciben 4 horas de lecciones teóricas sobre atención de enfermería para pacientes con hipertensión).
- Estar dispuesto a ser voluntario para participar en el estudio.
Criterios de exclusión:
- Los estudiantes que deseen retirarse de la investigación en cualquier etapa no se incluirán en el estudio.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Otro
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Único
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Grupo chatgpt
Los estudiantes en el grupo de intervención responderán las preguntas de la escala de actitud de prevención de hipertensión utilizando ChatGPT.
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Los estudiantes en el grupo de intervención responderán las preguntas de la escala de actitud de prevención de hipertensión utilizando ChatGPT.
Otros nombres:
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Sin intervención: Grupo de control
En el grupo de control, los estudiantes responderán la escala de actitud de prevención de la hipertensión utilizando métodos tradicionales.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Escala de actitudes de prevención de hipertensión
Periodo de tiempo: Al comienzo del estudio, primera admisión.
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La escala consta de 26 ítems y subdimensiones, incluyendo protección y control, hábitos y estilo de vida, actitudes nutricionales, estado mental y actividad física, y enfermedades y conocimientos de riesgos.
Los ítems se clasifican en una escala Likert de cinco puntos, que van desde "totalmente en desacuerdo" hasta "totalmente de acuerdo".
Las puntuaciones de la escala pueden variar de 26 a 130.
Existe una relación positiva entre los puntajes de escala y las actitudes hacia la prevención de la hipertensión.
El valor alfa de la escala del Cronbach es 0.91.
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Al comienzo del estudio, primera admisión.
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Escala de ansiedad de inteligencia artificial
Periodo de tiempo: Inmediatamente después de la intervención (respondiendo las preguntas de la escala)
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La Escala de Ansiedad de Inteligencia Artificial (AIAS) fue desarrollada por Wang y Wang (2019) y adaptada al turco por Akkaya et al. (2021).
La escala es un tipo Likert de 5 puntos, que consta de 21 elementos y 4 factores.
Estos factores son: aprendizaje, cambio de trabajo, ceguera socio-técnica y estructuración de inteligencia artificial.
La puntuación mínima que se puede obtener de la escala es 21, y la puntuación máxima es 105.
Una puntuación más alta indica un mayor nivel de ansiedad de IA.
Se informa que el coeficiente alfa de la escala del Cronbach es de 0.95.
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Inmediatamente después de la intervención (respondiendo las preguntas de la escala)
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Escala de carga cognitiva
Periodo de tiempo: Inmediatamente después de la intervención (respondiendo las preguntas de la escala)
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La escala desarrollada por Paas y Van Merriënboer (1993) tiene como objetivo medir la carga cognitiva de estudiantes durante los procesos de estudio individuales.
Fue adaptado al turco por Kılıç y Karadeniz (2004).
La escala es una escala simétrica de tipo Likert con puntajes que van desde 1 al 9. Permite la evaluación del esfuerzo que un estudiante ejerce durante su proceso de aprendizaje individual.
Según la escala, la carga cognitiva aumenta de 1 a 9. Las puntuaciones entre 1-4 se consideran baja carga cognitiva, mientras que las puntuaciones entre 5-9 se consideran una alta carga cognitiva.
Paas y Van Merriënboer (1993) informaron un coeficiente de consistencia interna de 0.82 para la escala, mientras que Kılıç y Karadeniz (2004) calcularon un coeficiente de consistencia interna de 0.90 para la versión turca.
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Inmediatamente después de la intervención (respondiendo las preguntas de la escala)
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Nursemin Unal, Assoc. Prof., Ankara University
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Alkhaqani, A. L. (2023). Can ChatGPT help researchers with scientific research writing. Journal of Medical Research and Reviews, 1(1), 9-12. https://doi.org/10.5455/JMRR.20230626013424
- Branum C, Schiavenato M. Can ChatGPT Accurately Answer a PICOT Question? Assessing AI Response to a Clinical Question. Nurse Educ. 2023 Sep-Oct 01;48(5):231-233. doi: 10.1097/NNE.0000000000001436. Epub 2023 Apr 28.
- Abdulai AF, Hung L. Will ChatGPT undermine ethical values in nursing education, research, and practice? Nurs Inq. 2023 Jul;30(3):e12556. doi: 10.1111/nin.12556. Epub 2023 Apr 26. No abstract available.
- Goktas, P., Kucukkaya, A., & Karacay, P. (2024). Utilizing GPT 4.0 with prompt learning in nursing education: A case study approach based on Benner's theory. Teaching and Learning in Nursing, 19(2), e358-e367.
- Sallam M. ChatGPT Utility in Healthcare Education, Research, and Practice: Systematic Review on the Promising Perspectives and Valid Concerns. Healthcare (Basel). 2023 Mar 19;11(6):887. doi: 10.3390/healthcare11060887.
- Wang, Y. Y. & Wang, Y. S. (2019). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: an initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 1-16. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887
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
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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
- 2025-2 (Otro número de subvención/financiamiento: Korean Society of Cardiometabolic Syndrome)
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.
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