- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT07432893
Valutazione dell'Efficacia della Pianificazione del Trattamento Infermieristico Abilitata da Modelli Linguistici di Grande Dimensione (LLM) in 2 Distretti Indiani
Valutazione dell'Efficacia della Pianificazione del Trattamento Infermieristico Abilitata da Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM) in 2 Distretti Indiani: Uno Studio Pilota
L'obiettivo di questo studio clinico è determinare se la pianificazione del trattamento guidata da infermieri con supporto di intelligenza artificiale possa migliorare la qualità del ragionamento clinico e della gestione rispetto alle cure standard guidate da medici in pazienti adulti di cure primarie (≥18 anni) che presentano ipertensione, diabete mellito, febbre, dispnea o dolore muscoloscheletrico nelle aree rurali e semi-urbane dell'India.
Le principali domande a cui si intende rispondere sono:
- Una consultazione infermiere + modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) raggiunge punteggi di qualità clinica non inferiori rispetto a una consultazione medica standard?
- Le cure guidate da infermieri con assistenza di IA sono accettabili e soddisfacenti per i pazienti nelle strutture di assistenza sanitaria primaria? I ricercatori confronteranno le consultazioni guidate da infermiere + LLM con le consultazioni standard guidate da medici all'interno dello stesso partecipante per verificare se il modello infermiere abilitato all'IA fornisce un ragionamento clinico e una pianificazione del trattamento comparabili o migliorati.
I partecipanti:
- Riceveranno due consultazioni sequenziali per la stessa visita (una con un infermiere che utilizza uno strumento di IA e una con un medico, ordine randomizzato).
- Avranno entrambe le consultazioni registrate audio per una valutazione della qualità clinica in cieco.
- Completeranno un breve sondaggio di uscita su comunicazione, fiducia e soddisfazione dopo la consultazione infermieristica assistita da IA.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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West Bengal
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Birbhum, West Bengal, India
- Liver Foundation
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Puruliya, West Bengal, India
- Liver Foundation
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Adulti di età ≥18 anni
- Presentazione presso le strutture di cure primarie partecipanti nei siti dello studio
Soddisfacimento dei criteri per almeno una delle seguenti condizioni o sintomi:
- Ipertensione: Diagnosi nota
- Diabete mellito: Diagnosi nota o evidenza di laboratorio (HbA1c ≥6,5%, glicemia a digiuno ≥126 mg/dL o glicemia post-prandiale ≥200 mg/dL)
- Febbre: Presentata come sintomo principale
- Dispnea: Presentata come sintomo principale, senza evidenza di febbre
- Dolore muscoloscheletrico: Presentato come sintomo principale, senza evidenza di febbre
- Capacità e volontà di fornire il consenso informato scritto
- Disponibilità a partecipare a due consultazioni sequenziali e completare un questionario di uscita
Criteri di esclusione:
- Incapacità di fornire il consenso informato a causa di compromissione cognitiva (es. demenza o disabilità intellettiva)
- Instabilità medica o condizione che richiede un rinvio immediato al pronto soccorso
- Partecipazione precedente allo studio durante una visita antecedente
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Trattamento
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione incrociata
- Mascheramento: Separare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Sperimentale: Infermiere+Modello di linguaggio ampio per la consultazione clinica
I partecipanti in questo braccio ricevono una consulenza di assistenza primaria condotta da un infermiere supportata da uno strumento di supporto alle decisioni cliniche basato su un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM).
Durante la consultazione, un infermiere qualificato conduce l'anamnesi di routine e la valutazione clinica e interagisce con l'LLM attraverso un'interfaccia digitale per supportare la diagnosi differenziale, il ragionamento clinico e la pianificazione del trattamento e del follow-up basata sull'evidenza.
L'infermiere può porre ulteriori domande al paziente in base ai suggerimenti dell'LLM.
Le raccomandazioni cliniche finali sono generate in modo collaborativo dall'infermiere utilizzando gli output dell'LLM e documentate come piano di trattamento.
Questo braccio valuta se l'assistenza condotta da infermieri assistita dall'IA possa fornire una qualità clinica comparabile all'assistenza standard condotta da medici nelle strutture sanitarie primarie.
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Una consulenza di assistenza primaria guidata da un infermiere supportata da uno strumento di supporto alle decisioni cliniche basato su un modello di linguaggio di grandi dimensioni.
L'infermiere utilizza lo strumento di intelligenza artificiale durante l'incontro con il paziente per supportare il ragionamento clinico, la diagnosi differenziale e la pianificazione del trattamento e del follow-up basata sulle evidenze.
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Comparatore attivo: Consulenza clinica guidata dal medico (standard di cura)
La consultazione del medico rappresenta la gestione clinica standard, già nota e accettata come efficace per diagnosticare e trattare le condizioni dello studio.
È un intervento clinico attivo, non un placebo, un finto trattamento o un braccio senza intervento, e funge da comparatore rispetto all'intervento sperimentale infermiere + LLM.
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I partecipanti ricevono una consulenza di assistenza primaria di routine guidata dal medico, condotta secondo le pratiche cliniche esistenti.
Il medico esegue in modo indipendente l'anamnesi, la valutazione clinica, la diagnosi e la pianificazione del trattamento senza l'utilizzo dello strumento di IA.
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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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Clinical Quality of Consultation (Clinical Management and Clinical Reasoning Score)
Lasso di tempo: Day 1 (same study visit, immediately after completion of both consultations)
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Clinical quality of the consultation, scored by two blinded physician graders using a domain-based rubric (Annexure 1).
Each domain is scored 0 (inadequate), 1 (suboptimal), or 2 (optimal).
Disease (clinical management: hypertension, diabetes) cases are scored on four domains - quality of history, accuracy of next steps, safety, and comprehensiveness - for a total of 0-8.
Symptom (clinical reasoning: fever, breathlessness, musculoskeletal pain) cases are scored on all six domains, adding quality of differential and accuracy of provisional diagnosis, for a total of 0-12.
The primary outcome is the absolute total score; results are also reported normalised to 0-100% for concordance with the original registration.
The two study arms (nurse+LLM vs. physician standard of care) are compared within each patient.
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Day 1 (same study visit, immediately after completion of both consultations)
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Temi di Accettabilità e Fattibilità Segnalati dagli Infermieri da Interviste Semi-strutturate
Lasso di tempo: Fino al completamento dello studio (dopo che le infermiere completano un minimo di 10 consultazioni assistite dall'IA; fino a 9 mesi)
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Valutazione qualitativa dell'usabilità segnalata dagli infermieri, fiducia nelle raccomandazioni dell'IA, impatto sul flusso di lavoro, barriere, facilitatori e disponibilità a continuare l'uso.
Le interviste vengono registrate audio e analizzate tematicamente.
I risultati saranno riportati come temi identificati con citazioni rappresentative e frequenza di occorrenza del tema tra i partecipanti.
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Fino al completamento dello studio (dopo che le infermiere completano un minimo di 10 consultazioni assistite dall'IA; fino a 9 mesi)
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Patient Experience on Exit Survey
Lasso di tempo: Day 1 (immediately after completion of the nurse + LLM consultation during the study visit)
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Patient-reported experience of the nurse+LLM consultation, measured by a brief exit survey covering three domains: communication and understanding, trust and comfort with AI use, and respect and satisfaction (one item per domain; three-point response scale).
Responses are summarised descriptively (frequencies/proportions per item and domain).
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Day 1 (immediately after completion of the nurse + LLM consultation during the study visit)
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
- Malattie del sistema endocrino
- Malattie vascolari
- Malattia cardiovascolare
- Malattie metaboliche
- Malattie delle vie respiratorie
- Disturbi respiratori
- Disturbi del metabolismo del glucosio
- Segni e sintomi, respiratori
- Cambiamenti di temperatura corporea
- Condizioni patologiche, segni e sintomi
- Malattie nutrizionali e metaboliche
- Segni e sintomi
- Ipertensione
- Diabete mellito
- Dispnea
- Febbre
Altri numeri di identificazione dello studio
- HREC,IILDS/2025-R70
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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Descrizione del piano IPD
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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