Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Evaluating the Effectiveness of an AI-Powered Physician Assistant in Improving Patients' and Physicians' Satisfaction in Anaesthesiology Clinics

2026. július 31. frissítette: Dileep Kumar, Aga Khan University

Evaluating the Effectiveness of an AI-Powered Physician Assistant in Improving Patients' and Physicians' Satisfaction in Anaesthesiology Clinics of a Tertiary Care Hospital

This trial aimed to evaluate the effectiveness of an AI-Powered Physician Assistant in improving patients' satisfaction with the quality of care. It also aims to evaluate physicians' satisfaction with the integration of a Physician Assistant into their clinical workflows. The primary research question is

A. What is the effect of an AI-powered Physician Assistant on patients' satisfaction with their quality of care compared to the standard care?

The secondary questions are as follows:

B1. How satisfied are physicians with integrating an AI-powered physician assistant into their daily clinical workflows?

B2. Which factors are significantly associated with patient satisfaction regarding the AI-Powered Physician Assistant?

B3. Is there a statistically significant difference in mean consultation time per patient between those receiving AI-assisted care and those receiving only standard of careonly ?

Participants will be enrolled from pre-operative outpatient clinics, including patients attending clinic for anaesthetic clearance prior to surgery and consultant anaesthetists providing care.

Patients will serve as the unit of randomization and will be assigned to one of two study arms on each clinic day. On each clinic day, the first 8 eligible patients presenting for consultation will be randomly assigned to the intervention group or the control group in a 1:1 ratio. Intervention patients will proceed to a dedicated waiting room for structured digital intake via an AI platform (demographics, symptoms, history, clinical data) and receive AI-assisted care. Control group patients will undergo routine standard care protocols. The consultant physician will evaluate both arms during each clinic session, reviewing physician assistant-generated patient summaries and charts for patients in both the intervention and control groups.

Each patient will be asked to fill out the survey at the end of the consultation with the physician. The consultants will be requested to fill out a survey at the end of the day.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Még nincs toborzás

Tanulmány típusa

Beavatkozó

Beiratkozás (Becsült)

180

Fázis

  • Nem alkalmazható

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

Tanulmányozza a kapcsolattartók biztonsági mentését

Tanulmányi helyek

    • Sindh
      • Karachi, Sindh, Pakisztán, 74800
        • Aga Khan University Hospital
        • Kapcsolatba lépni:
        • Kapcsolatba lépni:
        • Kutatásvezető:
          • Dileep Kumar

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

  • Felnőtt
  • Idősebb felnőtt

Egészséges önkénteseket fogad

Igen

Leírás

Patients and Patients' Proxies

Inclusion Criteria:

  • Consent to participate
  • Age 18 years and above
  • Initial patients
  • Possession of a phone
  • Read and write Urdu and/or English

Exclusion Criteria:

  • Emergency Care patients
  • Follow-up patients

Physicians:

Inclusion Criteria

  • Attending or Consultant Physician
  • Consent to participate
  • Workflow integrated with AI Assistant

Exclusion Criteria

- Residents and Senior Medical Officers

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Elsődleges cél: Egyéb
  • Kiosztás: Véletlenszerűsített
  • Beavatkozó modell: Párhuzamos hozzárendelés
  • Maszkolás: Egyetlen

Fegyverek és beavatkozások

Résztvevő csoport / kar
Beavatkozás / kezelés
Kísérleti: AI-Assisted Care
The patients in this arm will receive AI-assisted care in addition to the standard care. The AI platform will take the patient's history, and then the patient will talk to the consultant as part of the routine flow.
The study participant allocated to the intervention arm will interact with the AI-physician assistant application before they consult with the physician. The application will collect medical history of the patient. This will then be followed by an AI-generated clinical summary, which their physicians will receive before the consultation begins. Physicians will review this summary and ask further questions of patients if required. Any additions and changes in the patient's history will also be made. Physicians will subsequently conduct a physical examination of the patient. After this, the physician will be able to view AI- and guideline-based suggestions for the patient's assessment and pre-operative management. The recommendations can be selected, modified, or not used as per the physician's expertise. All additions within the application can be either typed manually or verbalised via an AI-assisted scribe within the application.
Nincs beavatkozás: Standard Care
The patients in this arm will receive standard care. The standard of care for our study is what is usually applied in Anaesthesiology outpatient clinics, with consultants seeing the patients after the resident.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Patient Satisfaction and Outpatient Experience Score (Adapted NHS Outpatient Survey - Patient Questionnaire)
Időkeret: From enrollment to the end of the study, for each patient, for 8 weeks

Patient satisfaction will be evaluated across two domains: (1) effective utilization of waiting time and (2) receipt of patient-centered care during the outpatient visit.

Evaluated post-consultation using a structured survey adapted from the NHS Outpatient Survey: Section A (Wait Time): Wait duration (A1) and wait time utility (A2). Section B (Doctor Interaction): Patient-centered care, consultation duration, listening, and clarity (B2-B7). Section C (AI Assistant - Intervention Arm Only): Perceived listening, trust, and privacy (C1-C6). Section D (Overall Impression): Respect, dignity, and care- quality (D1-D3).

Ordinal items are assigned numerical scores to calculate a composite mean score and domain sub-scores (range: 1.0-5.0). Higher scores indicate greater satisfaction.

From enrollment to the end of the study, for each patient, for 8 weeks

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Daily Physician Satisfaction and Workflow Efficiency Score (End-of-Day Physician Survey)
Időkeret: From enrollment to the end of the study, for each physician, for 8 weeks

Physician satisfaction and workflow efficiency will be evaluated using an end-of-day survey administered to physicians whose patients were recruited into the study. Evaluated using a two-part structured questionnaire:

Section 1 (Comparative Workflow): Binary comparisons across 5 domains (consultation duration, patient engagement, documentation efficiency, cognitive workload, and focus on patient care), with 3-point follow-up sub-questions for favorable intervention responses.

Section 2 (Intervention Utility): 6 intervention-specific items assessing accuracy/trust, workflow efficiency, workload relief, and overall satisfaction (5-point ordinal scales; 1 = Strongly Disagree, 5 = Strongly Agree).

Daily composite mean scores are calculated from Sections 1 and 2 (range: 1.0-5.0). Higher scores indicate greater satisfaction.

From enrollment to the end of the study, for each physician, for 8 weeks
Total Physician Consultation Duration (Stopwatch Timestamps)
Időkeret: From enrollment to the end of the study, for each patient, for 8 weeks

Evaluates total physician consultation duration (in minutes) for each patient during their outpatient clinic encounter.

Consultation time refers to the active time spent by the physician while the patient is inside the consultation room. It encompasses the time taken to inquire about symptoms, conduct physical examinations, prescribe treatments, and provide counseling.

Duration is objectively measured in minutes using manual stopwatch timestamps, initiated the moment the patient enters the consultation room and concluded when the patient departs.

Mean total consultation times will be calculated per patient and compared between the intervention and standard care arms. Lower or more optimized consultation durations reflect enhanced workflow efficiency.

From enrollment to the end of the study, for each patient, for 8 weeks

Egyéb eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Process flow evaluation outcome - Mean Queuing Time (Timestamp Tracking)
Időkeret: From enrollment to the end of the study, for each patient, for 8 weeks

Recorded using objective timestamps across two sequential intervals:

Interval 1: Completion of counter registration to initiation of vital signs measurement.

Interval 2: Completion of vital signs measurement to patient entry into the physician consultation room.

Intervals are combined into a single aggregated total queuing time per patient visit. Lower mean queuing times indicate improved operational workflow efficiency.

From enrollment to the end of the study, for each patient, for 8 weeks

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Nyomozók

  • Kutatásvezető: Dileep Kumar, Aga Khan University

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Becsült)

2026. augusztus 30.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2026. október 30.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2026. október 30.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2026. július 28.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. július 31.

Első közzététel (Tényleges)

2026. augusztus 3.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2026. augusztus 3.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. július 31.

Utolsó ellenőrzés

2026. július 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

IGEN

IPD terv leírása

The plan is to publish the study, and informed consent has been obtained from each participant. Each participant's data will be de-identified at the source level for both the application and survey.

IPD-megosztási hozzáférési feltételek

Through Publication Only

Az IPD megosztását támogató információ típusa

  • NEDV
  • CSR

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel