Coaching OSCE Alimentato dall'IA per Migliorare le Competenze di Consulenza sull'Infertilità negli Studenti di Infermieristica (AI-OSCE-Infert)

Questo studio è progettato come uno studio sperimentale controllato randomizzato a due gruppi, con un disegno pre-test post-test, per valutare l'efficacia di un "OSCE Coach" basato sull'intelligenza artificiale generativa nel migliorare le capacità di comunicazione ed empatia nella consulenza per l'infertilità tra gli studenti di infermieristica. Lo studio sarà condotto presso la Facoltà di Scienze della Salute dell'Università di Bartın, Dipartimento di Infermieristica, previa approvazione del Comitato Etico per le Scienze Sociali e Umanistiche dell'Università di Bartın e in conformità con i principi della Dichiarazione di Helsinki.

La popolazione dello studio sarà composta da studenti di infermieristica universitari che sono attualmente iscritti al corso di infermieristica per l'infertilità e che hanno completato con successo il corso di infermieristica per la salute e le malattie delle donne. I partecipanti idonei che forniscono il consenso informato scritto saranno assegnati casualmente al gruppo di intervento o al gruppo di controllo utilizzando una sequenza di randomizzazione generata dal computer. L'assegnazione sarà eseguita da un individuo indipendente non coinvolto nella raccolta o nell'analisi dei dati. A causa della natura dell'intervento educativo, non sarà possibile mascherare i partecipanti; tuttavia, i valutatori dei risultati che valutano le prestazioni OSCE saranno ciechi rispetto all'assegnazione dei gruppi.

Il gruppo di intervento riceverà una formazione attraverso un "OSCE Coach" basato sull'intelligenza artificiale generativa, progettato per supportare la pratica deliberata nella comunicazione della consulenza per l'infertilità. L'intervento consiste in 6-8 micro-scenari strutturati che riflettono situazioni comuni e impegnative nella consulenza per l'infertilità, tra cui stabilire un rapporto, valutazione psicosociale, gestire reazioni emotive, affrontare preoccupazioni legate al partner, rispondere allo stigma sociale, fornire informazioni chiare, comunicare notizie difficili e concludere la sessione di consulenza. In ogni scenario, i partecipanti forniranno risposte scritte di consulenza, che saranno analizzate dal sistema AI sulla base dei principi di comunicazione terapeutica ed empatia. Sarà fornito un feedback strutturato basato su rubriche, permettendo ai partecipanti di rivedere e ripetere le loro risposte in un ciclo di pratica deliberata.

Il gruppo di controllo riceverà l'educazione convenzionale sulla consulenza per l'infertilità erogata attraverso metodi di insegnamento standard, tra cui lezioni, discussioni scritte di casi e revisione di dialoghi di consulenza di esempio. La durata e il carico di lavoro educativo complessivo della condizione di controllo saranno adeguati a quelli del gruppo di intervento per garantire la comparabilità tra i gruppi. Nel gruppo di controllo non sarà utilizzata alcuna simulazione supportata da AI o feedback interattivo.

La valutazione dei risultati sarà condotta utilizzando scale di autovalutazione validate e una valutazione standardizzata basata sulle prestazioni. Le abilità di comunicazione terapeutica saranno misurate utilizzando la Scala delle Abilità di Comunicazione Terapeutica per Studenti di Infermieristica, e i livelli di empatia saranno valutati utilizzando la Scala di Empatia di Jefferson per Studenti di Infermieristica. Le prestazioni di consulenza saranno valutate attraverso interviste standardizzate con pazienti virtuali condotte in un ambiente di simulazione in modalità esame. Tutti i partecipanti completeranno lo stesso scenario di paziente virtuale in condizioni identiche. Le prestazioni saranno valutate in modo indipendente da due valutatori formati utilizzando una rubrica sviluppata sulla base della Dichiarazione di Consenso di Kalamazoo. I valutatori saranno ciechi rispetto all'assegnazione dei gruppi dei partecipanti, e l'affidabilità inter-valutatore sarà valutata utilizzando il coefficiente di correlazione intraclasse.

Le valutazioni pre-test saranno condotte prima dell'intervento educativo, e le valutazioni post-test saranno completate dopo il periodo di intervento. I dati saranno analizzati utilizzando metodi statistici parametrici o non parametrici appropriati in base alla distribuzione dei dati. L'analisi della covarianza (ANCOVA) sarà utilizzata per valutare gli effetti dell'intervento controllando per i punteggi basali. Le dimensioni dell'effetto saranno calcolate, e la significatività statistica sarà fissata a p < 0,05.

Tutti i dati dei partecipanti saranno anonimizzati utilizzando codici di identificazione univoci. Solo il team di ricerca avrà accesso ai dati, che saranno archiviati in modo sicuro e utilizzati esclusivamente per scopi scientifici. I partecipanti avranno il diritto di ritirarsi dallo studio in qualsiasi momento senza penalità. Al termine dello studio, agli studenti del gruppo di controllo sarà offerto l'accesso opzionale al sistema di coaching OSCE basato su AI, in linea con le considerazioni etiche.