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Evaluación de Validez Científica y Optimización de Preguntas Tipo A3/A4 Generadas por IA para el Examen de Licencia Médica China

29 de marzo de 2026 actualizado por: Xiong hao, Guangdong Provincial People's Hospital

Evaluación de la Validez Científica y Optimización de Preguntas Tipo A3/A4 Generadas por IA para el Examen de Licencia Médica China: Un Análisis Empírico Basado en el Bucle Cerrado "Responder-Generar" y la Transformación de la Evaluación de Competencias

Este es un estudio transversal que emplea principalmente análisis cuantitativo, complementado por evaluación cualitativa. La investigación se lleva a cabo en dos etapas: la Fase I consiste en un experimento de comparación del rendimiento del modelo, y la Fase II implica un experimento de evaluación de la calidad de los ítems. Todo el estudio se adhiere a los principios de enmascaramiento simple, aleatorización y estandarización para garantizar el rigor científico y la reproducibilidad.

El diseño de enmascaramiento simple se implementa durante la fase de "pruebas estandarizadas", donde el sistema intercala ítems generados por IA con los elaborados por expertos humanos. Los participantes permanecen cegados a la fuente de cada ítem (generado por IA vs. elaborado por humanos) durante todo el proceso de pruebas y puntuación, garantizando así la objetividad de los resultados de la evaluación.

Descripción general del estudio

Estado

Reclutamiento

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

20

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: Zhuoyi Chen MD
  • Número de teléfono: +86 18737552662
  • Correo electrónico: 18737552662@163.com

Ubicaciones de estudio

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Porcelana
        • Reclutamiento
        • Guangdong Provincial People's Hospital
        • Contacto:
          • Zhuoyi Chen MD
          • Número de teléfono: +86 18737552662
          • Correo electrónico: 18737552662@163.com

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

Acepta Voluntarios Saludables

Sí

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Estudiantes de medicina actualmente inscritos en un programa de Formación de Residencia Estandarizada (SRT).

Descripción

Criterios de inclusión:

  • 1. Situación profesional: Estudiantes de medicina actualmente matriculados en un programa de Formación de Residencia Estandarizada (SRT).

    2. Formación académica: Titulares de una licenciatura en Medicina o superior, con conocimientos clínicos básicos.

    3. Consentimiento informado: Participar voluntariamente en el estudio y proporcionar un consentimiento informado por escrito.

    4. Competencia técnica: Dominio del uso de plataformas digitales para completar evaluaciones y puntuaciones.

Criterios de exclusión:

  • 1. Conflicto de intereses: Personas involucradas en el entrenamiento del modelo de IA, la ingeniería de prompts o la creación del banco de preguntas redactadas por humanos para este estudio.

    2. Incapacidad para completar: Presencia de deficiencias visuales/auditivas o enfermedad grave que impida la finalización de la evaluación en el plazo especificado.

    3. Criterio del investigador: Cualquier otra condición que, en opinión del investigador, haga que el participante no sea apto para el 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

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Análisis Comparativo de la Precisión del Ítem
Periodo de tiempo: Línea base
Los investigadores evaluarán las tasas promedio de precisión y los coeficientes de los elementos generados por IA en comparación con los elementos generados por humanos
Línea base

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este 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 (Actual)

1 de octubre de 2025

Finalización primaria (Estimado)

30 de marzo de 2026

Finalización del estudio (Estimado)

30 de marzo de 2026

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

22 de marzo de 2026

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

29 de marzo de 2026

Publicado por primera vez (Actual)

1 de abril de 2026

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

1 de abril de 2026

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

29 de marzo de 2026

Última verificación

1 de marzo de 2026

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • KY2025-1298-02

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. .

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