IA Ambiental para Reducir el Tiempo de Documentación del Personal de Enfermería
27 de mayo de 2026 actualizado por: University of Wisconsin, Madison
Un Ensayo Clínico Pragmático de Cuña Escalonada Integrado en el EHR con Inteligencia Artificial Ambiental para Reducir el Tiempo de Documentación del Personal de Enfermería
El objetivo de este ensayo clínico es determinar si el uso de Inteligencia Artificial Ambiental para la documentación del personal de enfermería en un entorno de hospitalización reducirá el tiempo dedicado a la documentación en hojas de flujo y mejorará el bienestar del personal de enfermería.
Los participantes utilizarán software de Inteligencia Artificial de Escucha Ambiental para redactar documentación en campos discretos.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Este ensayo pragmático se está llevando a cabo para probar la efectividad del software de escucha ambiental impulsado por inteligencia artificial en la reducción del tiempo en la documentación de hojas de flujo entre enfermeras registradas (RN) y asistentes de enfermería (NA) en un entorno de pacientes hospitalizados.
El software Ambient AI utiliza tecnología de reconocimiento automático del habla con modelos de lenguaje extensos para generar automáticamente valores discretos de hojas de flujo a partir de conversaciones entre enfermeras y pacientes en tiempo real.
El ensayo clínico es un examen del impacto y la usabilidad de esta implementación en la carga de trabajo y el bienestar de las enfermeras involucradas en el despliegue del diseño integrado de registro de salud electrónico pragmático del software, integrado en los flujos de trabajo clínicos y la infraestructura de TI del sistema de salud.
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Estimado)
250
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
- Nombre: Ann Wieben, PhD, RN
- Número de teléfono: 6082651029
- Correo electrónico: wieben@wisc.edu
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Jann Pfaff, PhD, RN
- Correo electrónico: jpfaff2@uwhealth.org
Ubicaciones de estudio
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Wisconsin
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Madison, Wisconsin, Estados Unidos, 53718
- Reclutamiento
- UW Health - East Madison Hospital
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-
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
Sí
Descripción
Criterios de inclusión:
- Disposición a participar y utilizar tecnología ambiental
- Hablante de inglés
- Todos los enfermeros/as titulados y auxiliares de enfermería de las unidades de hospitalización del estudio
- Certificar haber completado toda la formación requerida
Criterios de exclusión:
- Licencia planificada de más de 6 semanas durante el período del estudio
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: Investigación de servicios de salud
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Experimental: Grupo de Escucha Ambiental 1
La unidad hospitalaria será aleatorizada y todo el personal de enfermería dentro de la unidad tendrá acceso a comenzar a usar Ambient AI en la semana 8.
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La intervención de software de IA ambiental se implementa en el flujo de trabajo del personal de enfermería.
El software incorpora tecnología de Reconocimiento Automático del Habla con Modelos de Lenguaje de Gran Escala para generar documentación clínica en tiempo real
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Experimental: Ambient Listening Group 2
The hospital unit will be randomized and all nursing staff within the unit will have access to start using Ambient AI at week 11.
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La intervención de software de IA ambiental se implementa en el flujo de trabajo del personal de enfermería.
El software incorpora tecnología de Reconocimiento Automático del Habla con Modelos de Lenguaje de Gran Escala para generar documentación clínica en tiempo real
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Experimental: Ambient Listening Group 3
The hospital unit will be randomized and all nursing staff within the unit will have access to start using Ambient AI at week 14.
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La intervención de software de IA ambiental se implementa en el flujo de trabajo del personal de enfermería.
El software incorpora tecnología de Reconocimiento Automático del Habla con Modelos de Lenguaje de Gran Escala para generar documentación clínica en tiempo real
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Change in Active Time Spent in Flowsheets per shift hour
Periodo de tiempo: Baseline to 22 weeks
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To assess a change in nursing staff documentation time, the change active time spent in flowsheets per shift hour with the use of the Ambient Listening tool versus usual documentation will be reported.
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Baseline to 22 weeks
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Change in Active Time Spent in Flowsheets per patient per shift
Periodo de tiempo: Baseline to 22 weeks
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To assess nursing staff documentation burden, the change in active time spent in flowsheets per patient shift will be reported.
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Baseline to 22 weeks
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Change in the number of clicks or taps in Flowsheets
Periodo de tiempo: Baseline to 22 weeks
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To assess nursing staff documentation burden, the change in the number of clicks or taps in flowsheets will be reported.
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Baseline to 22 weeks
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Change in Amount of Overtime Charting
Periodo de tiempo: Baseline to 22 weeks
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To assess nursing staff documentation burden, the change in time spent documenting after end time of assignment will be reported.
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Baseline to 22 weeks
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Change in Clinician Worklife Survey (Mini-Z) Score
Periodo de tiempo: Baseline to 22 weeks
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Professional Wellbeing will be assessed with the Mini Z 3.0, a 10 item tool (plus one open-ended question) designed to quickly assess clinician burnout, stress, satisfaction, and work-life drivers such as workload control, teamwork, and electronic health record (EHR) related stressors.
The Mini Z survey is scored by summing responses to the first 10 items, each rated on a 1-5 Likert scale, producing a total score ranging from 10 to 50.
Higher scores indicate better worklife conditions, with scores of 40 or above reflecting a "joyful" workplace.
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Baseline to 22 weeks
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Change in Mini-Z Subscale Scores: Supportive Work Environment
Periodo de tiempo: Baseline to 22 weeks
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Professional Wellbeing will also be assessed with Mini Z subscales.
One Mini-Z subscale measures supportive work environment with 7-items (scores range from 7-35, higher scores indicate more supportive environment).
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Baseline to 22 weeks
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Change in Mini-Z (3.0) Subscale Scores: EHR Stress
Periodo de tiempo: Baseline to 22 weeks
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Professional Wellbeing will also be assessed with Mini Z subscales.
One Mini-Z subscale measures EHR stress (scores range from 3-15, higher scores indicate more manageable EHR stress).
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Baseline to 22 weeks
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Change System Usability Scale (SUS)
Periodo de tiempo: 11 weeks to 22 weeks
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The SUS is a 10-item scale that assesses perceived usability of a system, in this case, the Abridge Ambient Listening Tool.
It yields a single score that can range from 0-100 with higher scores indicating higher system usability.
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11 weeks to 22 weeks
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Ann Wieben, PhD, RN, University of Wisconsin, Madison
- Investigador principal: Jann Pfaff, PhD, RN, University of Wisconsin, Madison
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.
Publicaciones Generales
- Afshar M, Resnik F, Baumann MR, Hintzke J, Lemmon K, Sullivan AG, Shah T, Stordalen A, Oberst M, Dambach J, Mrotek LA, Quinn M, Abramson K, Kleinschmidt P, Brazelton T, Twedt H, Kunstman D, Wills G, Long J, Patterson BW, Liao FJ, Rasmussen S, Burnside E, Goswami C, Gordon JE. A Novel Playbook for Pragmatic Trial Operations to Monitor and Evaluate Ambient Artificial Intelligence in Clinical Practice. NEJM AI. 2025 Sep;2(9):10.1056/aidbp2401267. doi: 10.1056/aidbp2401267. Epub 2025 Aug 28.
- Afshar M, Baumann MR, Resnik F, Hintzke J, Sullivan AG, Wills G, Lemmon K, Dambach J, Ann Mrotek L, Quinn M, Abramson K, Kleinschmidt P, Brazelton TB, Leaf MA, Twedt H, Kunstman D, Patterson B, Liao F, Rasmussen S, Burnside ES, Goswami C, Gordon J. A Pragmatic Randomized Controlled Trial of Ambient Artificial Intelligence to Improve Health Practitioner Well-Being. NEJM AI. 2025 Dec;2(12):10.1056/aioa2500945. doi: 10.1056/aioa2500945. Epub 2025 Nov 26.
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 (Actual)
5 de mayo de 2026
Finalización primaria (Estimado)
1 de diciembre de 2026
Finalización del estudio (Estimado)
1 de diciembre de 2026
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
2 de marzo de 2026
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
2 de marzo de 2026
Publicado por primera vez (Actual)
6 de marzo de 2026
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
1 de junio de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
27 de mayo de 2026
Última verificación
1 de mayo de 2026
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2026-0311
- UWMSN | Nursing | Admin (Otro identificador: UW Madison)
- Protocol Version 5/15/26 (Otro identificador: UW Madison)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
SÍ
Descripción del plan IPD
Planeamos compartir la mayoría de nuestra documentación de investigación, incluidos el Protocolo del Estudio, el Plan de Análisis Estadístico, el Plan de Consentimiento Informado, el Código de Análisis, el diccionario de datos y los datos de resultados de encuestas y entrevistas/grupos focales desidentificados.
Marco de tiempo para compartir IPD
Pondremos la información del IPD a disposición a principios de 2027, una vez que hayamos completado nuestro análisis y estemos listos para su publicación.
Estará disponible indefinidamente.
Criterios de acceso compartido de IPD
Proporcionaremos un enlace de GitLab de acceso público donde se podrán descargar todos los materiales del estudio
Tipo de información de apoyo para compartir IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDIO
- SAVIA
- CIF
- CÓDIGO_ANALÍTICO
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. .