Humain contre machine : un ECR comparant l'enseignement traditionnel en personne, l'IA et la réalité virtuelle pour l'apprentissage de base du CCE
8 avril 2024 mis à jour par: Lau Yie Hui, Tan Tock Seng Hospital
Humain contre machine : un essai contrôlé randomisé comparant l'enseignement traditionnel en personne, l'intelligence artificielle et la réalité virtuelle pour l'apprentissage de l'échocardiographie de base en soins intensifs
Le but de l'étude est de déterminer si la formation pratique au CCE de base avec des simulateurs de réalité virtuelle ou guidée par l'intelligence artificielle n'est pas inférieure à la formation dispensée par un instructeur expérimenté.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Description détaillée
L'échocardiographie de base (niveau 1) en soins intensifs (ECC) consiste à utiliser un appareil à ultrasons pour évaluer qualitativement le cœur au chevet.
Il est de plus en plus utilisé au chevet du patient pour le diagnostic et le dépistage des diagnostics différentiels clés.
De plus en plus, le CCE est enseigné à davantage de personnel médical dans de nombreux domaines de la médecine, notamment la médecine d'urgence, l'anesthésiologie, la médecine de soins intensifs et même la médecine familiale.
Il existe une multitude de ressources d'apprentissage en ligne, mais l'accès à la supervision directe par des formateurs et aux cours en personne peut être limité et coûteux.
Au moment de l'étude, une école de médecine locale avait intégré un cours magistral ; il n'existait pas de parcours d'accréditation au sein des écoles ou institutions de médecine locales.
L’apprentissage automatique est de plus en plus utilisé dans l’imagerie médicale et les algorithmes d’apprentissage profond sont désormais capables de guider l’acquisition d’images et de permettre aux novices ayant une formation minimale en échocardiographie d’obtenir des images de qualité diagnostique.
L'intelligence artificielle (IA) en échocardiographie peut améliorer l'image des novices.
Le matériel à ultrasons qui met en œuvre un logiciel d’apprentissage automatique en temps réel peut aider à la détection et à l’identification des structures, mais des études supplémentaires sont nécessaires pour déterminer dans quelle mesure l’IA a un impact sur l’apprentissage.
Type d'étude
Interventionnel
Inscription (Estimé)
66
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Coordonnées de l'étude
- Nom: Yie H Lau
- Numéro de téléphone: 6563577771
- E-mail: yie_hui_lau@ttsh.com.sg
Lieux d'étude
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Singapore, Singapour, 319581
- Recrutement
- Tan Tock Seng Hospital
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Contact:
- Yie H Lau
- Numéro de téléphone: 6563577771
- E-mail: yie_hui_lau@ttsh.com.sg
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Chercheur principal:
- Yie H Lau
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Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Oui
La description
Critère d'intégration:
- Les étudiants en médecine auront une exposition clinique limitée à l’échocardiographie en soins intensifs
- au-dessus de l'âge de 21 ans
Critère d'exclusion:
- participation préalable à un cours d'échocardiographie de soins intensifs ou
- refus de participer à l’étude ou de compléter les deux séances pratiques
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Autre
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Double
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Comparateur actif: 22 étudiants en médecine (IA)
étudiants en médecine randomisés dans ce bras
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utilisation du système à ultrasons activé par l'IA pour l'apprentissage autodirigé
Autres noms:
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Comparateur actif: 22 étudiants en médecine (Simulateur)
étudiants en médecine randomisés dans ce bras
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utilisation du simulateur pour l'apprentissage autonome
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Comparateur actif: 22 étudiants en médecine (témoin)
étudiants en médecine randomisés dans ce bras
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Étudiants en médecine randomisés dans ce bras
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Amélioration de l'acquisition d'images et de l'identification des structures au bout de 3 mois.
Délai: 3 mois
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Les images acquises au cours de cette période seront notées à l'aide de l'échelle validée d'évaluation rapide des compétences en échocardiographie.
Le formateur CCE expérimenté qui évaluera le sujet ne saura pas dans quel bras de l'étude se trouve le sujet.
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3 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Estimé)
4 avril 2024
Achèvement primaire (Estimé)
31 décembre 2024
Achèvement de l'étude (Estimé)
1 janvier 2025
Dates d'inscription aux études
Première soumission
4 avril 2024
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
8 avril 2024
Première publication (Réel)
9 avril 2024
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
9 avril 2024
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
8 avril 2024
Dernière vérification
1 avril 2024
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Autres numéros d'identification d'étude
- DSRB 2023/00640
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
NON
Description du régime IPD
PDPA local et règles de partage de données
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .