Apprentissage Assisté par Intelligence Artificielle pour le Calcul des Médicaments en Soins Infirmiers
Transformation de la pratique infirmière par l'intelligence artificielle : efficacité de l'apprentissage basé sur l'intelligence artificielle dans le calcul des doses médicamenteuses sur les connaissances, les décisions cliniques et l'auto-efficacité
L'objectif de cette étude est d'évaluer comment une plateforme d'apprentissage assistée par l'intelligence artificielle affecte la capacité des infirmières à calculer avec précision les dosages de médicaments. Le calcul des médicaments est une compétence essentielle en soins infirmiers, et les erreurs peuvent avoir un impact significatif sur la sécurité des patients.
Bien que les méthodes d'enseignement traditionnelles soient la norme, elles peuvent ne pas fournir les retours personnalisés nécessaires pour une tâche à enjeux aussi élevés. Cette étude compare deux groupes d'infirmières : un groupe utilisant un logiciel piloté par l'intelligence artificielle qui fournit des scénarios interactifs et un guidage en temps réel, et un autre groupe recevant un enseignement traditionnel en classe.
Les chercheurs visent à déterminer si l'approche par IA conduit à :
Une amélioration des connaissances théoriques sur les calculs de médicaments. Une prise de décision clinique améliorée lors de l'administration des médicaments. Une augmentation de la confiance des infirmières (auto-efficacité) dans l'exécution de ces tâches dans des contextes cliniques réels.
En outre, une composante qualitative menée à l'aide de discussions de groupe pour explorer l'acceptation, l'utilité perçue, la convivialité et les perceptions globales des participants concernant la plateforme d'apprentissage assistée par l'IA. Cette enquête qualitative fournit un aperçu plus approfondi des expériences des infirmières, de leurs attitudes envers l'intégration de l'IA dans l'éducation, et de leurs opinions concernant l'efficacité des stratégies d'enseignement et d'apprentissage utilisées au sein de la plateforme.
Aperçu de l'étude
Statut
Description détaillée
Les erreurs d'administration des médicaments constituent un défi majeur dans la pratique infirmière, en particulier dans des environnements de haute acuité comme les unités de soins cardiovasculaires et de soins intensifs. Cette étude évalue l'efficacité d'une intervention éducative pilotée par l'Intelligence Artificielle conçue pour combler l'écart entre les connaissances théoriques et l'application clinique dans les calculs de médicaments.
Conception de l'étude
Cette étude a utilisé un plan de méthodes mixtes comprenant une approche quasi-expérimentale pré-test/post-test avec un groupe témoin, complétée par une composante qualitative de groupe de discussion. Les participants ont été répartis soit dans un groupe expérimental bénéficiant d'un apprentissage assisté par l'Intelligence Artificielle, soit dans un groupe témoin recevant un enseignement traditionnel.
L'intervention (Groupe d'étude)
Les participants du groupe expérimental ont utilisé un logiciel d'apprentissage assisté par l'Intelligence Artificielle conçu pour améliorer leur expérience éducative grâce à plusieurs fonctionnalités avancées. Le logiciel propose des Parcours d'Apprentissage Adaptatifs, qui ajustent la complexité des calculs en fonction des performances de l'infirmier. De plus, il offre un Retour en Temps Réel, garantissant des corrections immédiates et un guidage étape par étape pour les dosages complexes de médicaments. Enfin, le logiciel intègre des Simulations Cliniques basées sur l'Intelligence Artificielle qui créent des scénarios de prise de décision clinique sous haute pression pour les apprenants.
Le Groupe Témoin
Les participants du groupe témoin ont reçu des méthodes d'enseignement traditionnelles comprenant des cours magistraux standard et des sessions de pratique sur papier spécifiquement axées sur le calcul des médicaments. Cette approche couvrait le même programme de base que le groupe expérimental mais n'intégrait aucune assistance par l'Intelligence Artificielle.
L'étude a évalué trois domaines clés avant et après l'intervention :
Connaissances Infirmières, évaluées à l'aide d'un examen standardisé de calcul de médicaments.
Prise de Décision Clinique, mesurée avec une échelle validée de prise de décision infirmière.
Auto-efficacité, évaluée par une échelle standardisée d'auto-efficacité pour évaluer la confiance dans les calculs cliniques.
Les données ont été analysées à l'aide du Progiciel Statistique pour les Sciences Sociales pour comparer les scores moyens entre les groupes expérimental et témoin.
Composante Qualitative (Étude de Groupe de Discussion)
Pour compléter les résultats quantitatifs, une étude qualitative de groupe de discussion a été menée avec des participants du groupe expérimental. L'objectif était d'explorer l'acceptation par les infirmiers de la plateforme d'Intelligence Artificielle, l'utilité perçue, la facilité d'utilisation, la visibilité des progrès d'apprentissage et les opinions générales concernant les stratégies d'enseignement assistées par l'Intelligence Artificielle.
Les discussions des groupes de discussion ont été enregistrées, transcrites et analysées à l'aide d'une analyse thématique pour identifier les modèles et thèmes récurrents liés à l'expérience utilisateur, la valeur éducative perçue et la volonté d'intégrer l'apprentissage basé sur l'IA dans la formation clinique. Cette composante qualitative a fourni un aperçu plus approfondi des attitudes des participants envers l'intégration de l'IA dans la formation infirmière et a enrichi l'interprétation des résultats quantitatifs.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Alexandria Governorate
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Alexandria, Alexandria Governorate, Egypte, 2500
- Faculty of Nursing, Alexandria University
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
La description
Critères d'inclusion :
Infirmiers travaillant dans plusieurs contextes cliniques, notamment en médecine-chirurgie, cardiologie ou soins intensifs, etc.
Les infirmiers sont responsables de l'administration des médicaments et des calculs de posologie dans le cadre de leurs tâches cliniques quotidiennes.
Volonté de participer au programme d'apprentissage assisté par l'intelligence artificielle et de signer le consentement éclairé.
Critères d'exclusion :
Infirmiers ayant récemment reçu une formation spécifique en calcul de médicaments ou ayant déjà été exposés à des outils éducatifs basés sur l'IA (au cours des 6 derniers mois).
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Recherche sur les services de santé
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Expérimental: Groupe d'Apprentissage Assisté par l'Intelligence Artificielle
Utilisez une plateforme assistée par l'intelligence artificielle offrant un apprentissage basé sur des scénarios et un retour d'information en temps réel pour les calculs de médicaments.
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Un logiciel d'Intelligence Artificielle innovant améliore la précision des soins infirmiers dans les calculs de médicaments et le raisonnement clinique grâce à un apprentissage basé sur des scénarios, offrant un retour en temps réel et des parcours d'apprentissage adaptatifs.
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Expérimental: Groupe d'apprentissage traditionnel
Les participants suivent le programme standard par le biais de cours magistraux traditionnels et de sessions pratiques sur support papier.
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L'enseignement standard en classe comprend des cours théoriques et des exercices sur papier axés sur les calculs de dosage des médicaments.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Connaissance des infirmières en calcul médicamenteux
Délai: Baseline (Pré-test) et 2 semaines post-intervention (Post-test)
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Un outil d'évaluation de 16 items conçu pour évaluer les connaissances théoriques et pratiques des infirmières concernant les principes de calcul des médicaments (par exemple, les conversions d'unités, le débit et les calculs de dose). Chaque réponse correcte est notée "1" et chaque réponse incorrecte est notée "0". Plage de l'échelle : Le score total varie d'un minimum de 0 à un maximum de 16. Interprétation : Des scores plus élevés indiquent un meilleur résultat (une meilleure maîtrise des principes de calcul). Élevé (13-16) : Niveau compétent (> 80 %). Modéré (10-12) : Connaissance acceptable mais incomplète (60 %-80 %). Faible (0-9) : Compréhension insuffisante (< 60 %). |
Baseline (Pré-test) et 2 semaines post-intervention (Post-test)
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Échelle de Prise de Décision pour le Calcul des Médicaments par les Infirmières
Délai: Valeurs de base (pré-test) et 2 semaines après l'intervention (post-test)
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Cette échelle est un outil d'auto-évaluation en 8 items conçu pour évaluer le jugement clinique et la confiance des infirmières concernant les calculs de dosage des médicaments. Chaque item est évalué sur une échelle de Likert en 5 points allant de 1 (Fortement en désaccord) à 5 (Fortement d'accord). Valeurs minimales et maximales : Le score total varie d'un minimum de 8 à un maximum de 40. Interprétation : Des scores plus élevés indiquent un meilleur résultat (une plus grande compétence clinique et une prise de décision plus sûre). Élevé (30-40) : Haute compétence. Modéré (19-29) : Capacité modérée ; nécessite une supervision. Faible (8-18) : Faible confiance et jugement. |
Valeurs de base (pré-test) et 2 semaines après l'intervention (post-test)
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Échelle d'auto-efficacité générale
Délai: Base de référence (Pré-test) et 2 semaines après l'intervention (Post-test)
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Description : Une échelle psychométrique de 10 items utilisée pour évaluer la confiance perçue et la croyance en soi des infirmières dans leur capacité à effectuer des calculs de médicaments et des tâches cliniques efficacement dans diverses conditions. Chaque item est noté sur une échelle de Likert à 4 points : 1 (Pas du tout vrai), 2 (À peine vrai), 3 (Modérément vrai) et 4 (Exactement vrai). Plage de l'échelle : Le score total varie d'un minimum de 10 à un maximum de 40. Interprétation : Des scores plus élevés indiquent un meilleur résultat (compétence perçue plus forte et auto-efficacité plus élevée). Élevé (31-40) : Compétence perçue et croyance en soi fortes. Modéré (21-30) : Confiance modérée dans la gestion des exigences. Faible (10-20) : Faible croyance en la capacité à faire face aux défis. |
Base de référence (Pré-test) et 2 semaines après l'intervention (Post-test)
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Perception et Satisfaction des Infirmières avec l'Apprentissage Assisté par l'Intelligence Artificielle (Qualitatif)
Délai: 2 semaines après la fin de la formation assistée par IA
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Description : Évaluation de l'acceptation, de l'utilité perçue, de la convivialité et de la satisfaction des participants avec la plateforme d'apprentissage assistée par l'Intelligence Artificielle. Les données seront collectées via des discussions de groupe focalisées. Méthode d'analyse : Les résultats seront analysés à l'aide de l'Analyse Thématique pour identifier les modèles et thèmes récurrents. Unité de mesure : Il s'agit d'un résultat qualitatif ; les résultats seront rapportés sous forme de thèmes narratifs (par exemple : "Confiance améliorée dans les calculs" ou "Satisfaction avec l'interface utilisateur"). |
2 semaines après la fin de la formation assistée par IA
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Autres numéros d'identification d'étude
- AU-20-6-393
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Description du régime IPD
Données/documents d'étude
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Protocole d'étude
Commentaires d'informations: Disponible sur demande auprès du chercheur principal pour des fins de recherche légitimes
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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