Hoitajien ja tekoälyn (ChatGPT-5) yhdenmukaisuuden arvioiminen ohitusleikkauspotilaille annettavassa skenaariopohjaisessa kotiutusohjauksessa: metodologinen tutkimus (CABG-AI-EDU)
Sairaanhoitajien ja tekoälyn (ChatGPT-5) yhdenmukaisuuden määrittäminen skenaariopohjaisen kotiuttamiskoulutuksen antamisessa sepelvaltimoiden ohitusleikkauspotilaille: metodologinen tutkimus
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Yksityiskohtainen kuvaus
Tämä metodologinen tutkimus pyrkii selvittämään asiantuntijasairaanhoitajien ja tekoälyjärjestelmän (ChatGPT-5) välisen yhteensopivuuden tarjoaessaan skenaariopohjaista kotiutusohjausta sepelvaltimoiden ohitusleikkauksen (CABG) käyneille potilaille. Tutkimuksen tarkoituksena on arvioida, pystyykö ChatGPT-5 tuottamaan kotiutusohjausmateriaalia, joka on tarkkuudeltaan, täydellisyydeltään ja kliiniseltä sopivuudeltaan verrattavissa kokeneiden sydänkirurgian sairaanhoitajien laatimaan materiaaliin.
Kolme kymmentä standardoitua potilasskenaariota kehitetään edustamaan laajaa kirjoa CABG-tapauksia erilaisin demografisin, sosioekonomisin, psykososiaalisin ja kliinisin ominaisuuksin. Jokainen skenaario simuloi realistisia leikkauksen jälkeisiä tiloja, mukaan lukien mahdolliset komplikaatiot (esim. delirium, haavainfektiio, verenvuoto, rytmihäiriö), komorbiditeetit (esim. diabetes, verenpaine, COPD) ja psykososiaaliset muuttujat kuten ahdistuneisuustaso, perherakenne ja sosiaalinen tuki. Kaikki skenaariot tarkistetaan ja validoidaan moniammatillisen asiantuntijapaneelin toimesta, joka sisältää sydänkirurgeja ja akateemisia sairaanhoitaja-asiantuntijoita, varmistaen kliinisen realismin ja sisällön validiteetin.
Kotiutusohjaus rakentuu kuuden pääalueen ja niihin kuuluvien 24 alatason aiheen ympärille, jotka on johdettu kansallisista ja kansainvälisistä suosituksista sekä näyttöön perustuvasta kirjallisuudesta. Nämä alueet sisältävät: (1) lääketieteellisen hoidon ja seurannan, (2) arjen ja toiminnallisen toipumisen, (3) psykososiaalisen ja sosiaalisen tuen, (4) riskitekijät ja ehkäisevän terveydenhuollon, (5) elämänlaadun ja erityisolosuhteet, sekä (6) uskonnolliset käytännöt. Jokaisessa skenaariossa sekä asiantuntijasairaanhoitajat että ChatGPT-5 laativat itsenäisesti kirjalliset kotiutusohjausmateriaalit käyttäen tätä standardoitua viitekehystä.
Koulutusmateriaalit anonymisoidaan ja niitä arvioidaan kahden sokkoutetun arvioijan toimesta tieteellisen tarkkuuden, sisällön täydellisyyden, kielellisen selkeyden ja kliinistandardien mukaisuuden osalta. Eriävä mielipide ratkaistaan kolmannen riippumattoman arvioijan antamalla lopullisella päätöksellä varmistaen objektiivisuuden. Tilastollisiin analyyseihin kuuluu Cohenin kappakertoimen käyttö arvioijien välisten sopimusten mittaamiseen ja Fisherin tarkka testi kategoristen vertailujen suorittamiseen. Myös diagnostisia suorituskykymittareita kuten herkkyys, spesifisyys, positiivinen ennustearvo (PPV), negatiivinen ennustearvo (NPV) ja F1-pistemäärä lasketaan.
Tietoja analysoidaan käyttäen SPSS v25 -ohjelmistoa (IBM Corp., Armonk, NY, USA). Kuvaileva tilasto (frekvenssit, prosenttiosuudet, keskiarvot ja keskihajonnat) raportoidaan skenaarioiden ja arvioiden ominaisuuksien yhteenvedoksi. Sopimustasot tulkitaan Landisin ja Kochin luokituksen mukaisesti. P-arvo <0,05 katsotaan tilastollisesti merkitseväksi.
Tämän tutkimuksen tulosten odotetaan tarjoavan näyttöä ChatGPT-5:n luotettavuudesta, validiteetista ja käytettävyydestä innovatiivisena ja tukevana työkaluna yksilöllisten kotiutusohjausmateriaalien valmistamiseen sydänkirurgisen sairaanhoidon alalla. Tulokset voivat edesauttaa uusien teknologiaavusteisten koulutusmallien kehittämistä, jotka voivat vähentää hoitajien työkuormaa, parantaa kotiutusohjauksen standardointia sekä tehostaa potilaan ymmärrystä ja tyytyväisyyttä leikkauksen jälkeisellä kaudella.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskelupaikat
-
-
Gaziantep
-
Gaziantep, Gaziantep, Turkki (Türkiye), 27620
- Hasan Kalyoncu University Faculty of Nursing
-
Ottaa yhteyttä:
- Uğur akman
- Puhelinnumero: +905428155049
- Sähköposti: ugurkman@gmail.com
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Ottamiskriteerit:
- Potilastapaukset, jotka edustavat yksilöitä, jotka ovat käyneet läpi ohimoleikkauksen (CABG).
- Tapaukset, jotka sisältävät demografisia, sosioekonomisia, kliinisiä ja psykososiaalisia tietoja, jotka ovat yhdenmukaisia nykyisen kirjallisuuden ja kliinisten ohjeiden kanssa.
- Tapaukset, joissa kuvataan potilaita, jotka ovat käyneet läpi keskirintakalvoleikkauksen ja koneellisen ohimoleikkauksen.
- Tapaukset, jotka sisältävät asiaankuuluvia leikkauksen jälkeisiä komplikaatioita (esim. delirium, verenvuoto, haavainfektio, rytmihäiriö) ja sairauksia (esim. diabetes, verenpainetauti, COPD).
- Tapaukset, jotka mahdollistavat sekä hoitajien että ChatGPT-5:n valmistella kotiutusmateriaalit saman standardoidun viitekehyksen alla.
- Tapaukset, jotka sydän- ja verisuonikirurgian asiantuntijat ja hoitotieteen tutkijat ovat arvioineet ja vahvistaneet sisällön validiteetin osalta.
Poissulkemiskriteerit:
- Potilastapaukset, jotka eivät liity ohimoleikkaukseen (CABG).
- Tapaukset, joissa puuttuu riittävästi demografisia, kliinisiä tai psykososiaalisia tietoja yksilöllisten kotiutusmateriaalien valmistamiseksi.
- Tapaukset, jotka eivät noudata standardoitua rakennetta kuudella pääalueella ja 24 alatoteemalla.
- Tapaukset, joissa on epäjohdonmukaista tai ristiriitaista lääketieteellistä tietoa (esim. yhteensopimaton diagnoosi ja hoitotiedot).
- Tapaukset, joita asiantuntija-arviointipaneeli ei ole vahvistanut kliinisen tarkkuuden ja sisällön validiteetin osalta.
- Tapaukset, jotka eivät salli vertailua hoitajien ja ChatGPT-5:n tuottamien kotiutusmateriaalien välillä.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
|---|
|
Sairaanhoitajan tarjoama kotiuttamiskoulutus
Sydänkirurgian sairaanhoitajien itsenäisesti laatima kotiutusohjeistus, jossa hoitajilla on vähintään 5 vuoden kliininen kokemus. Jokainen hoitaja laati kirjallisen kotiutusohjeistuksen 30 standardoidulle CABG-leikkauksen jälkeiselle tilanteelle ennalta määritellyn viitekehyksen mukaisesti.
|
|
ChatGPT-5:n luoma kotiutusohjeistus
Purkamisopetusmateriaalit automaattisesti luotu ChatGPT-5:llä perustuen samoihin standardoituihin sydämen ohitusleikkauksen potilaskuvioihin ja ennalta määriteltyyn kuuden alueen, 24-aiheisen viitekehykseen.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Sopimus hoitajan ja ChatGPT-5:n luoman kotiutusohjeistuksen sisällön välillä
Aikaikkuna: Aineistonkeruun aikana (odotettavissa 8 kuukauden kuluessa tutkimuksen alkamisesta).
|
Sydänkirurgiahoitajien valmistamien kotiutusmateriaalien ja ChatGPT-5:n standardoiduissa leikkauspotilaan tilanteissa tuottamien materiaalien välinen yhteensopivuustaso.
|
Aineistonkeruun aikana (odotettavissa 8 kuukauden kuluessa tutkimuksen alkamisesta).
|
|
Sopimus hoitajan ja ChatGPT-5:n luoman kotiutusohjeistuksen sisällön välillä
Aikaikkuna: Tietojen keruun aikana (odotus 12 kuukauden kuluessa tutkimuksen alkamisesta).
|
Yhteensopivuustaso sydänkirurgian hoitajien valmistamien kotiuttamisoppaiden ja ChatGPT-5:n luomien materiaalien välillä standardoiduissa sydänohitusleikkauksen potilastapauksissa.
|
Tietojen keruun aikana (odotus 12 kuukauden kuluessa tutkimuksen alkamisesta).
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Yleiset julkaisut
- Thompson R, Traylor D, Halguist E. Evaluating the clinical accuracy of ChatGPT-generated patient instructions: a review study. Digital Health. 2025;11:2055207625123456.
- Su H, Vrdoljak J, Busch M, et al. Artificial intelligence in patient discharge education: improving readability and patient understanding. Journal of Medical Internet Research. 2025;27:e45612.
- Rushton M, Hemmings L, Marsh L, et al. Enhancing recovery after cardiac surgery: discharge education and follow-up. European Journal of Cardiovascular Nursing. 2017;16(2):114-123. doi:10.1177/1474515116643395.
- Akbari M, Celik S. The effect of discharge training on stress, anxiety, and pain in patients after coronary artery bypass graft surgery. Journal of Perioperative Nursing. 2015;28(3):165-172.
- Fredericks S, Guruge S, Sidani S, Wan T. Postoperative patient education: a systematic review. Clin Nurs Res. 2010 May;19(2):144-64. doi: 10.1177/1054773810365994.
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Arvioitu)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muut tutkimustunnusnumerot
- CABG-AI-EDU-PHASE1-2025
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
IPD-suunnitelman kuvaus
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .