- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT06597123
Formazione sul colloquio motivazionale con intelligenza artificiale per l'assistenza primaria (AIM-PC)
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Descrizione dettagliata
Il colloquio motivazionale (MI) è un approccio centrato sul paziente basato sull’evidenza che ha dimostrato di essere efficace nell’aumentare il coinvolgimento del paziente nella propria cura. Utilizzando l'IM, un medico è compassionevole e curioso di comprendere la prospettiva dei pazienti sul loro comportamento e li guida in modo conversazionale a scoprire la necessità di un cambiamento comportamentale. Tuttavia, l’IM non è ampiamente utilizzata nelle pratiche di assistenza primaria ed è difficile da insegnare, in parte perché molti fornitori di cure primarie (PCP) adottano un approccio diretto con i propri pazienti educandoli e consigliandoli sui passaggi per migliorare la loro salute. Tuttavia, dire semplicemente al paziente cosa fare tende a essere inefficace, portando alla frustrazione sia dei pazienti che dei medici di base.
Per aiutare a implementare l'approccio MI su un piano più ampio, il nostro team ha sviluppato uno strumento potenziato dall'intelligenza artificiale (AI) per lo sviluppo delle competenze MI, ReadMI™ (Real-time Assessment of Dialogue in Motivational Interviewing). L'obiettivo di questo progetto è quello di: 1) esaminare l'associazione tra competenza nell'IM misurata dall'intelligenza artificiale e risultati dei pazienti, benessere del PCP e manifestazioni di bias del PCP e 2) determinare la misura in cui la formazione sulle competenze dell'IM aumentata con l'intelligenza artificiale può avere un impatto gli stessi risultati, benessere e variabili di manifestazione dei bias in uno studio randomizzato e controllato (RCT). Questo progetto con metodi misti utilizzerà anche interviste strutturate e focus group di PCP partecipanti per raccogliere dati qualitativi per comprendere meglio sia i facilitatori che gli ostacoli all'implementazione dell'IM nelle cure primarie.
L'ipotesi generale è che i medici di base con le maggiori competenze in MI avranno pazienti con risultati migliori e che dimostreranno anche meno burnout e meno manifestazioni di bias. Inoltre, si ipotizza che l’uso dell’intelligenza artificiale nella formazione sull’IM sarà visto dai PCP come un facilitatore nell’uso dell’intelligenza artificiale nelle loro pratiche.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Paul J Hershberger, PhD
- Numero di telefono: 937-245-7223
- Email: paul.hershberger@wright.edu
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Mary Crane, MBA
- Numero di telefono: 937-245-7218
- Email: mary.crane@wright.edu
Luoghi di studio
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Ohio
-
Dayton, Ohio, Stati Uniti, 45435
- Wright State University
-
Contatto:
- Paul J Hershberger, PhD
- Numero di telefono: 937-245-7223
- Email: paul.hershberger@wright.edu
-
Contatto:
- Mary Crane, MBA
- Numero di telefono: 937-245-7218
- Email: mary.crane@wright.edu
-
Dayton, Ohio, Stati Uniti, 45409
- Premier Health
-
Contatto:
- Joseph P Allen, MD
- Email: jpallen@premierhealth.com
-
Contatto:
- Brian M Schulze
- Email: bmschulze@premierhealth.com
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Possono partecipare i fornitori di cure primarie (medici, assistenti medici e infermieri) impiegati negli ambulatori di cure primarie della Premier Physician Network of Premier Health (Ohio sud-occidentale).
Criteri di esclusione:
- I medici di base idonei che scelgono di non fornire il consenso informato per la partecipazione saranno esclusi dallo studio.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Ricerca sui servizi sanitari
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Nessun intervento: Gruppo di controllo
Il gruppo di controllo (CG) fornirà i dati del sondaggio e completerà i giochi di ruolo con pazienti standardizzati per la valutazione del colloquio motivazionale (MI) a intervalli di progetto designati.
A questi intervalli verranno ottenuti anche i dati della Premier Physician Network per questi fornitori di cure primarie (PCP).
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Comparatore attivo: Formazione BASIC sul colloquio motivazionale con intelligenza artificiale
Il gruppo di intervento di base fornirà i dati del sondaggio e completerà i giochi di ruolo con pazienti standardizzati per la valutazione del colloquio motivazionale (MI) a intervalli di progetto designati.
A questi intervalli verranno ottenuti anche i dati della Premier Physician Network per questi fornitori di cure primarie (PCP).
I PCP di base parteciperanno a una sessione didattica sull'IM e successivamente completeranno due sessioni di formazione sull'IM potenziata dall'intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) che coinvolgono la pratica del gioco di ruolo dell'IM.
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I partecipanti di base parteciperanno a due sessioni di formazione sul colloquio motivazionale (MI) che coinvolgono la pratica del gioco di ruolo dell'IM.
L'intelligenza artificiale (AI) sarà utilizzata per fornire parametri sulle competenze MI (percentuale di tempo in cui il medico parla, uso di domande a risposta aperta, uso di domande a risposta chiusa, uso di affermazioni riflessive, uso di scale 0-10) come misurato dallo strumento ReadMI™ (Real-time Evaluation of Dialogue in Motivational Interviewing), sia lo spirito dell'MI che la presenza di pregiudizi misurati da Dougall GPT.
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Comparatore attivo: PIÙ formazione sui colloqui motivazionali con intelligenza artificiale
Il gruppo di intervento Plus fornirà i dati del sondaggio e completerà i giochi di ruolo con pazienti standardizzati per la valutazione del colloquio motivazionale (MI) a intervalli di progetto designati.
A questi intervalli verranno ottenuti anche i dati della Premier Physician Network per questi fornitori di cure primarie (PCP).
Inoltre, i PCP del gruppo di intervento parteciperanno a una sessione didattica sull'IM e successivamente completeranno quattro sessioni di formazione sull'IM potenziata dall'intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) che coinvolgono la pratica del gioco di ruolo dell'IM.
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Inoltre i partecipanti parteciperanno a quattro sessioni di formazione sul colloquio motivazionale (MI) che coinvolgono la pratica del gioco di ruolo del MI.
L'intelligenza artificiale (AI) sarà utilizzata per fornire parametri sulle competenze MI (percentuale di tempo in cui il medico parla, uso di domande a risposta aperta, uso di domande a risposta chiusa, uso di affermazioni riflessive, uso di scale 0-10) come misurato dallo strumento ReadMI™, sia lo spirito dell'MI che la presenza di bias misurati da Dougall GPT.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Metriche di comunicazione MI
Lasso di tempo: Mesi 4-7, Mesi 16-20, Mesi 30-33
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Abilità/metriche di colloquio motivazionale (percentuale di tempo in cui il medico parla, numero di domande a risposta aperta, numero di domande a risposta chiusa, numero di affermazioni riflessive, numero di scale 0-10).
Ciascuna metrica rappresenta il numero totale di occorrenze.
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Mesi 4-7, Mesi 16-20, Mesi 30-33
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MI Spirito
Lasso di tempo: Mesi 4-7, Mesi 16-20, Mesi 30-33
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Utilizzando una scala da 0 a 10, lo spirito del colloquio motivazionale (MI) in un gioco di ruolo con un paziente standardizzato sarà misurato rispettivamente da due strumenti di intelligenza artificiale (AI): ReadMI e Dougall GPT.
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Mesi 4-7, Mesi 16-20, Mesi 30-33
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Manifestazione di pregiudizi
Lasso di tempo: Mesi 4-7, Mesi 16-20, Mesi 30-33
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Dougall GPT verrà utilizzato per identificare il numero di bias evidenti in un gioco di ruolo con un paziente standardizzato.
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Mesi 4-7, Mesi 16-20, Mesi 30-33
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Mini Z (Zero) Scala di burnout 2.0
Lasso di tempo: Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Dieci domande del sondaggio (scala Likert da 5 punti) che valutano il burnout percepito e i fattori che contribuiscono al burnout.
I punteggi vanno da 10 a 50, dove 10 indica il livello minimo di burnout.
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Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Dati pazienti aggregati per ciascun medico di base partecipante
Lasso di tempo: Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Dati raccolti regolarmente dalla Premier Physician Network per i fornitori di cure primarie (PCP) partecipanti.
Tutte le misurazioni rappresentano percentuali di pazienti (0% - 100%) che indicano che il loro medico curante ha ascoltato, spiegato le cose chiaramente e consiglierebbe il medico curante).
Vengono inoltre fornite le percentuali di pazienti (0%-100%) con scarso controllo dell'emoglobina A1c, con controllo dell'ipertensione e che hanno completato gli screening raccomandati per ciascun PCP partecipante.
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Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Scala dello stress percepito (PSS)
Lasso di tempo: Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Scala con 10 item (scala Likert da 4 pt) che misura l'esperienza percepita dello stress.
I punteggi vanno da 0 a 40, dove 0 indica la quantità minima di stress.
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Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Scala di resilienza breve (BRS)
Lasso di tempo: Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Scala a sei elementi (scala Likert da 5 punti) che valuta le risposte a periodi stressanti.
I punteggi vanno da 6 a 30 con punteggi più alti che indicano una maggiore resilienza.
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Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Supporto medico per la misura di attivazione del paziente (CS-PAM)
Lasso di tempo: Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Questa scala a 13 item (le opzioni di risposta vanno da 1 = non importante a 4 = estremamente importante) valuta gli atteggiamenti del PCP (fornitore di cure primarie) e i comportamenti auto-riferiti relativi al coinvolgimento del paziente nella gestione delle proprie condizioni di salute.
I punteggi sono tradotti in una scala da 1 a 100 (metodi Rasch) con punteggi più alti che indicano convinzioni più positive riguardo al coinvolgimento dei pazienti nella loro cura.
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Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Misura della mentalità dello stress (SMM)
Lasso di tempo: Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Questo 8 item (scala Likert da 5 punti che va da 0=fortemente in disaccordo a 4=fortemente d'accordo) misura le prospettive sullo stress come debilitante rispetto a quello migliorativo.
I punteggi vanno da 0 a 32 con punteggi più alti che indicano una mentalità che lo stress sta migliorando.
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Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Misura dell'indagine MI
Lasso di tempo: Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Tre item (scala Likert da 5 punti) valutano gli atteggiamenti del PCP (fornitore di cure primarie) riguardo all'impatto della formazione sul colloquio motivazionale (MI) sulla fiducia, sull'intenzione di utilizzare/incorporare l'approccio MI e sull'importanza della formazione MI per altri PCP.
I punteggi vanno da 3 a 15 con punteggi più alti che indicano una considerazione più positiva per l’IM.
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Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Strumento di auto-riflessione sulla consapevolezza della diversità (DASRT)
Lasso di tempo: Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Diciassette item Valori e Atteggiamenti (tre alternative di risposta per ciascun item che vanno da 1=cose che faccio spesso a 3=cose che faccio raramente) dallo strumento di auto-riflessione sulla consapevolezza della diversità verranno utilizzati per valutare l'autoconsapevolezza del PCP (fornitore di cure primarie) i loro atteggiamenti e comportamenti nei confronti di pazienti di diversa estrazione.
I punteggi vanno da 17 a 51 con punteggi più bassi che indicano un grado più elevato di competenza nella diversità.
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Mesi 4-5, Mesi 16-17, Mesi 25-26, Mesi 32-33
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Paul J Hershberger, PhD, Wright State University Boonshoft School of Medicine
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Chapman EN, Kaatz A, Carnes M. Physicians and implicit bias: how doctors may unwittingly perpetuate health care disparities. J Gen Intern Med. 2013 Nov;28(11):1504-10. doi: 10.1007/s11606-013-2441-1. Epub 2013 Apr 11.
- Lundahl B, Moleni T, Burke BL, Butters R, Tollefson D, Butler C, Rollnick S. Motivational interviewing in medical care settings: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Patient Educ Couns. 2013 Nov;93(2):157-68. doi: 10.1016/j.pec.2013.07.012. Epub 2013 Aug 1.
- Hershberger PJ, Pei Y, Bricker DA, Crawford TN, Shivakumar A, Castle A, Conway K, Medaramitta R, Rechtin M, Wilson JF. Motivational interviewing skills practice enhanced with artificial intelligence: ReadMI. BMC Med Educ. 2024 Mar 5;24(1):237. doi: 10.1186/s12909-024-05217-4.
- Hershberger PJ, Bricker DA, Conway K, Torcasio MH. Turning "Lose-Lose" into "Win-Win": What Is Good for Them Is Good for Us! Med Sci Educ. 2021 Mar 30;31(3):1177-1181. doi: 10.1007/s40670-021-01280-4. eCollection 2021 Jun.
- Hershberger PJ, Martensen LS, Crawford TN, Bricker DA. Promoting Motivational Interviewing in Primary Care: More Than Intention. PRiMER. 2021 Feb 4;5:7. doi: 10.22454/PRiMER.2021.287928. eCollection 2021.
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Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
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Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 25-0047-P0001
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