Aprendizaje Asistido por Inteligencia Artificial para el Cálculo de Medicamentos en Enfermería
Transformando la Práctica de Enfermería Mediante Inteligencia Artificial: La Efectividad del Aprendizaje Basado en Inteligencia Artificial en el Cálculo de Dosis de Medicamentos sobre el Conocimiento, las Decisiones Clínicas y la Autoeficacia
El propósito de este estudio es evaluar cómo una plataforma de aprendizaje asistida por Inteligencia Artificial afecta la capacidad de los enfermeros para calcular dosis de medicamentos con precisión. El cálculo de medicamentos es una habilidad crítica en enfermería, y los errores pueden afectar significativamente la seguridad del paciente.
Si bien los métodos de enseñanza tradicionales son estándar, pueden no proporcionar la retroalimentación personalizada necesaria para una tarea de tan alto riesgo. Este estudio compara dos grupos de enfermeros: un grupo que utiliza un software impulsado por Inteligencia Artificial que proporciona escenarios interactivos y orientación en tiempo real, y otro grupo que recibe instrucción tradicional en el aula.
Los investigadores pretenden determinar si el enfoque de IA conduce a:
Mejora del conocimiento teórico sobre cálculos de medicamentos. Mejora de la toma de decisiones clínicas durante la administración de medicamentos. Aumento de la confianza (autoeficacia) de los enfermeros al realizar estas tareas en entornos clínicos reales.
Además, se incluye un componente cualitativo realizado mediante discusiones en grupos focales para explorar la aceptación, la utilidad percibida, la usabilidad y las percepciones generales de los participantes sobre la plataforma de aprendizaje asistida por IA. Esta investigación cualitativa proporciona una visión más profunda de las experiencias de los enfermeros, sus actitudes hacia la integración de la IA en la educación y sus opiniones sobre la efectividad de las estrategias de enseñanza y aprendizaje utilizadas en la plataforma.
Descripción general del estudio
Estado
Descripción detallada
Los errores en la administración de medicamentos son un desafío significativo en la práctica de enfermería, particularmente en entornos de alta complejidad como las unidades cardiovasculares y de cuidados críticos. Este estudio evalúa la efectividad de una intervención educativa basada en Inteligencia Artificial diseñada para cerrar la brecha entre el conocimiento teórico y la aplicación clínica en cálculos de medicamentos.
Diseño del estudio
Este estudio empleó un diseño de métodos mixtos que comprende un enfoque cuasi-experimental de pretest-postest con un grupo de control, complementado por un componente cualitativo de grupo focal. Los participantes fueron asignados a un grupo experimental que recibió aprendizaje asistido por Inteligencia Artificial o a un grupo de control que recibió instrucción tradicional.
La intervención (Grupo de estudio)
Los participantes del grupo experimental utilizaron un software de aprendizaje asistido por Inteligencia Artificial diseñado para mejorar su experiencia educativa a través de varias funciones avanzadas. El software proporciona Rutas de Aprendizaje Adaptativas, que ajustan la complejidad de los cálculos según el rendimiento de la enfermera. Además, ofrece Retroalimentación en Tiempo Real, asegurando correcciones inmediatas y orientación paso a paso para dosificaciones complejas de medicamentos. Por último, el software incorpora Simulaciones Clínicas basadas en Inteligencia Artificial que crean escenarios de toma de decisiones clínicas de alta presión para los estudiantes.
El grupo de control
Los participantes del grupo de control recibieron métodos de enseñanza tradicionales que abarcaron conferencias estándar y sesiones de práctica en papel específicamente dirigidas al cálculo de medicamentos. Este enfoque cubrió el mismo plan de estudios central que el grupo experimental, pero no incorporó ninguna asistencia de Inteligencia Artificial.
El estudio evaluó tres áreas clave antes y después de la intervención:
Conocimiento de Enfermería, evaluado mediante un examen estandarizado de cálculo de medicamentos.
Toma de Decisiones Clínicas, medida con una escala validada de toma de decisiones en enfermería.
Autoeficacia, evaluada a través de una escala estandarizada de autoeficacia para evaluar la confianza en los cálculos clínicos.
Los datos se analizaron utilizando el Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales para comparar las puntuaciones medias entre los grupos experimental y de control.
Componente cualitativo (Estudio de grupo focal)
Para complementar los hallazgos cuantitativos, se realizó un estudio cualitativo de grupo focal con participantes del grupo experimental. El objetivo era explorar la aceptación de la plataforma de Inteligencia Artificial por parte de las enfermeras, la utilidad percibida, la usabilidad, la visibilidad del progreso de aprendizaje y las opiniones generales sobre las estrategias de enseñanza asistidas por Inteligencia Artificial.
Las discusiones de los grupos focales se grabaron en audio, transcribieron y analizaron utilizando análisis temático para identificar patrones y temas recurrentes relacionados con la experiencia del usuario, el valor educativo percibido y la disposición para integrar el aprendizaje basado en IA en la educación clínica. Este componente cualitativo proporcionó una visión más profunda de las actitudes de los participantes hacia la integración de la IA en la educación en enfermería y enriqueció la interpretación de los resultados cuantitativos.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
-
-
Alexandria Governorate
-
Alexandria, Alexandria Governorate, Egipto, 2500
- Faculty of Nursing, Alexandria University
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
Enfermeras que trabajan en múltiples entornos clínicos, incluyendo unidades médico-quirúrgicas, cardiovasculares o de cuidados críticos, etc.
Las enfermeras son responsables de la administración de medicamentos y el cálculo de dosis de fármacos como parte de sus deberes clínicos diarios.
Disposición a participar en el programa de aprendizaje asistido por Inteligencia Artificial y firmar el consentimiento informado.
Criterios de exclusión:
Enfermeras que hayan recibido recientemente formación específica en cálculo de fármacos o hayan tenido cualquier exposición previa a herramientas educativas basadas en IA (en los últimos 6 meses)
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Investigación de servicios de salud
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Experimental: Grupo de Aprendizaje Asistido por Inteligencia Artificial
Utilice una plataforma asistida por Inteligencia Artificial que proporciona aprendizaje basado en escenarios y retroalimentación en tiempo real para cálculos de medicamentos.
|
Un innovador software de Inteligencia Artificial mejora la precisión de enfermería en cálculos de medicamentos y razonamiento clínico mediante aprendizaje basado en escenarios, proporcionando retroalimentación en tiempo real y rutas de aprendizaje adaptativas.
|
|
Experimental: Grupo de Aprendizaje Tradicional
Los participantes reciben el plan de estudios estándar a través de clases tradicionales y sesiones de práctica en papel.
|
La instrucción estándar basada en el aula consiste en lecciones teóricas y práctica en papel centrada en cálculos de dosificación de medicamentos.
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Conocimiento de los Enfermeros sobre el Cálculo de Medicamentos
Periodo de tiempo: Baseline (Pre-test) y 2 semanas post-intervención (Post-test)
|
Una herramienta de evaluación de 16 ítems diseñada para evaluar el conocimiento teórico y práctico de las enfermeras sobre los principios de cálculo de medicamentos (por ejemplo, conversiones de unidades, velocidad de flujo y cálculos de dosis). Cada respuesta correcta se puntúa con "1" y cada respuesta incorrecta se puntúa con "0". Rango de la escala: La puntuación total varía de un mínimo de 0 a un máximo de 16. Interpretación: Puntuaciones más altas indican un mejor resultado (mayor dominio de los principios de cálculo). Alto (13-16): Nivel competente (> 80%). Moderado (10-12): Conocimiento aceptable pero incompleto (60%-80%). Bajo (0-9): Comprensión deficiente (< 60%). |
Baseline (Pre-test) y 2 semanas post-intervención (Post-test)
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Escala de Toma de Decisiones en el Cálculo de Medicamentos para Enfermeras
Periodo de tiempo: Línea de base (pretest) y 2 semanas después de la intervención (postest)
|
Esta escala es una herramienta de autoinforme de 8 ítems diseñada para evaluar el juicio clínico y la confianza de las enfermeras respecto a los cálculos de dosis de medicamentos. Cada ítem se califica en una escala Likert de 5 puntos que va desde 1 (Totalmente en desacuerdo) hasta 5 (Totalmente de acuerdo). Valores mínimos y máximos: La puntuación total oscila entre un mínimo de 8 y un máximo de 40. Interpretación: Las puntuaciones más altas indican un mejor resultado (mayor competencia clínica y toma de decisiones más segura). Alta (30-40): Alta competencia. Moderada (19-29): Capacidad moderada; requiere supervisión. Baja (8-18): Confianza y juicio deficientes. |
Línea de base (pretest) y 2 semanas después de la intervención (postest)
|
|
Escala de Autoeficacia General
Periodo de tiempo: Línea de base (Pre-test) y 2 semanas después de la intervención (Post-test)
|
Descripción: Una escala psicométrica de 10 ítems utilizada para evaluar la confianza percibida y la autoeficacia de las enfermeras en su capacidad para realizar cálculos de medicamentos y tareas clínicas de manera efectiva en diversas condiciones. Cada ítem se puntúa en una escala Likert de 4 puntos: 1 (Nada cierto), 2 (Poco cierto), 3 (Moderadamente cierto) y 4 (Exactamente cierto). Rango de la escala: La puntuación total oscila entre un mínimo de 10 y un máximo de 40. Interpretación: Puntuaciones más altas indican un mejor resultado (mayor competencia percibida y mayor autoeficacia). Alto (31-40): Fuerte competencia percibida y autoeficacia. Moderado (21-30): Confianza moderada en el manejo de las demandas. Bajo (10-20): Baja creencia en la capacidad para afrontar desafíos. |
Línea de base (Pre-test) y 2 semanas después de la intervención (Post-test)
|
|
Percepción y Satisfacción de las Enfermeras con el Aprendizaje Asistido por Inteligencia Artificial (Cualitativo)
Periodo de tiempo: 2 semanas después de la finalización del entrenamiento asistido por IA
|
Descripción: Evaluación de la aceptación, utilidad percibida, usabilidad y satisfacción de los participantes con la plataforma de aprendizaje asistida por Inteligencia Artificial. Los datos se recopilarán mediante discusiones en grupos focales. Método de análisis: Los resultados se analizarán mediante Análisis Temático para identificar patrones y temas recurrentes. Unidad de medida: Se trata de un resultado cualitativo; los resultados se informarán como temas narrativos (por ejemplo: "Mejora de la confianza en los cálculos" o "Satisfacción con la interfaz de usuario"). |
2 semanas después de la finalización del entrenamiento asistido por IA
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
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
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- AU-20-6-393
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Datos del estudio/Documentos
-
Protocolo de estudio
Comentarios de información: Disponible a solicitud del Investigador Principal para fines de investigación legítimos
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. .