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Impatto della Discussione sull'Intelligenza Artificiale sugli Studenti di Ostetricia

18 marzo 2026 aggiornato da: Ayşe Gül Bursa, Fenerbahce University

L'Impatto della Discussione di Casi Assistita dall'Intelligenza Artificiale sull'Atteggiamento, l'Utilizzo e la Competenza nell'Intelligenza Artificiale tra gli Studenti di Ostetricia

Questo studio mirava a esaminare l'effetto delle discussioni sui casi assistite dall'intelligenza artificiale sull'uso e la competenza degli studenti di ostetricia nelle tecnologie di intelligenza artificiale e sui loro livelli di competenza clinica. Con il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale, la sua integrazione nell'educazione sanitaria è diventata sempre più importante. Supportare l'apprendimento basato sui casi con strumenti di IA può migliorare le capacità degli studenti nel prendere decisioni cliniche, risolvere problemi e pensare in modo critico. Pertanto, questo studio valuta il contributo degli approcci educativi assistiti dall'IA allo sviluppo professionale degli studenti di ostetricia.

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Descrizione dettagliata

L'intelligenza artificiale (IA), che si riferisce a sistemi supportati da computer in grado di svolgere compiti che richiedono intelligenza umana, è diventata sempre più popolare in tutti i campi negli ultimi anni. L'IA è un sistema tecnologico che può pensare, apprendere, percepire, fare previsioni, comunicare e prendere decisioni come gli esseri umani, o addirittura meglio di loro. In breve, l'IA può essere descritta come un ampio campo scientifico che simula l'intelligenza naturale dimostrata dagli esseri umani attraverso mezzi artificiali.

La capacità dell'IA di elaborare i dati presentati al sistema, eseguire analisi dei dati, generare nuove idee e raggiungere conclusioni diverse ha aumentato l'utilizzo dell'IA. Queste caratteristiche possono superare le capacità umane di risoluzione dei problemi e di decisione in termini di velocità, efficienza e qualità. A causa di questi vantaggi, l'uso dell'intelligenza artificiale nell'educazione ostetrica è diventato inevitabile.

L'Australian College of Midwives (ACM) ha istituito il Comitato Selezionato sull'Adozione dell'Intelligenza Artificiale nel marzo 2024 per supportare e regolamentare l'adozione dell'IA. Questo comitato ha sottolineato la necessità e la priorità dell'uso dell'IA nell'educazione ostetrica. Ha anche evidenziato che le ostetriche dovrebbero essere formate nell'uso dell'IA e dovrebbero essere parte integrante della progettazione, implementazione e valutazione di tutti gli strumenti di IA utilizzati nell'assistenza materna (ACM, 2024).

Per quanto riguarda l'uso dell'IA nell'assistenza sanitaria, l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) ha identificato tre piani strategici: abilitare standard basati su evidenze, governance, politiche e linee guida; facilitare investimenti condivisi e una comunità globale di competenze; e implementare modelli sostenibili per l'adozione di programmi di IA a livello nazionale (OMS, 2024). In linea con queste strategie, è necessario integrare le applicazioni di IA nella professione ostetrica.

Con l'influenza della tecnologia in rapida evoluzione, è diventato inevitabile migliorare l'educazione ostetrica. Nei metodi educativi tradizionali, l'istruttore svolge un ruolo attivo mentre gli studenti rimangono passivi. Tuttavia, affinché l'apprendimento sia efficace, dovrebbero essere create opportunità affinché gli studenti possano praticare attivamente le loro abilità e sviluppare capacità di pensiero critico. L'apprendimento basato su casi nell'educazione ostetrica è un metodo che può migliorare le abilità logiche, cliniche e partecipative degli studenti, aumentando allo stesso tempo i loro livelli di conoscenza.

Sostenere l'apprendimento basato su casi con strumenti di intelligenza artificiale può contribuire a diagnosi più accurate e allo sviluppo di abilità di decisione clinica e risoluzione dei problemi. In questo modo, diventa possibile formare ostetriche competenti che siano sicure e capaci di utilizzare la tecnologia in modo efficace.

L'obiettivo di questo studio è esaminare l'effetto delle discussioni di casi assistite dall'intelligenza artificiale sull'uso e la competenza degli studenti di ostetricia nelle tecnologie di intelligenza artificiale e sui loro livelli di competenza clinica.

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Stimato)

81

Fase

  • Non applicabile

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

  • Nome: Sinem Dinmez, Assistant Professor
  • Numero di telefono: +905063568804

Luoghi di studio

    • Atasehır
      • Istanbul, Atasehır, Turchia (Türkiye), 34758
        • Fenerbahçe University

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • Essere uno studente del 3°/4° anno del Dipartimento di Ostetricia
  • Aver precedentemente frequentato corsi su Gravidanza Fisiologica e a Rischio
  • Aver preparato e presentato almeno un piano assistenziale ostetrico

Criteri di esclusione:

  • Aver utilizzato più del 20% di assenteismo nelle applicazioni sul campo

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

  • Scopo principale: Ricerca sui servizi sanitari
  • Assegnazione: Randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione parallela
  • Mascheramento: Separare

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Sperimentale: Gruppo di Casi AI
Gli studenti del gruppo sperimentale riceveranno uno scenario di caso e avranno 30 minuti per esaminarlo. Durante questo tempo, sarà loro chiesto di sviluppare un piano di assistenza per il caso. Successivamente, in una sessione di 60 minuti, il ricercatore presenterà un piano di assistenza preparato con l'assistenza dell'intelligenza artificiale per lo stesso caso. Verrà quindi condotta una discussione sul caso confrontando i piani di assistenza sviluppati dagli studenti con il piano di assistenza assistito dall'intelligenza artificiale.
Gli studenti nel gruppo sperimentale riceveranno uno scenario di caso e avranno 30 minuti per esaminarlo. Durante questo tempo, verrà chiesto loro di sviluppare un piano di assistenza per il caso. Successivamente, in una sessione di 60 minuti, il ricercatore presenterà un piano di assistenza preparato con l'assistenza dell'intelligenza artificiale per lo stesso caso. Verrà quindi condotta una discussione sul caso confrontando i piani di assistenza sviluppati dagli studenti con il piano di assistenza assistito dall'IA.
Nessun intervento: Controllo
Discussione del piano di manutenzione implementato di routine

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Livello di utilizzo dell'intelligenza artificiale
Lasso di tempo: Fino al completamento dello studio, in media 3 mesi
Variazioni del livello di utilizzo dell'IA tra gli studenti di ostetricia dopo la formazione, rispetto ai valori basali. La Scala delle Attitudini degli Studenti verso l'Intelligenza Artificiale (SATAI), sviluppata nel 2025, sarà utilizzata per la misurazione. La scala, sviluppata utilizzando una scala Likert a cinque punti (1=Fortemente in disaccordo e 5=Fortemente d'accordo), non contiene elementi con codifica inversa. Il punteggio massimo possibile sulla scala è 130, e il minimo è 26, con punteggi più alti che riflettono atteggiamenti più positivi verso l'intelligenza artificiale.
Fino al completamento dello studio, in media 3 mesi
Livello di utilizzo e competenza
Lasso di tempo: Fino al completamento dello studio, in media 3 mesi
Questo sarà misurato utilizzando la Scala di Utilizzo e Competenza dell'Intelligenza Artificiale Generativa (GAAP), sviluppata nel 2024. Pianificata come una scala Likert a cinque punti (che riflette completamente = 5 punti - non riflette = 1 punto), un aumento del punteggio ottenuto da questa scala indica un alto livello di utilizzo e competenza dell'intelligenza artificiale. Il punteggio minimo possibile sulla scala è 19 e il massimo è 95.
Fino al completamento dello studio, in media 3 mesi

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Investigatori

  • Direttore dello studio: Sinem Dinmez, Assistant Professor, Mudanya University
  • Direttore dello studio: Zeynep Ogul, Assistant Professor

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Stimato)

16 marzo 2026

Completamento primario (Stimato)

8 giugno 2026

Completamento dello studio (Stimato)

20 luglio 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

13 marzo 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

18 marzo 2026

Primo Inserito (Effettivo)

24 marzo 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

24 marzo 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

18 marzo 2026

Ultimo verificato

1 marzo 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • Fenerbahce U Midwifery

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Descrizione del piano IPD

Non stiamo ancora considerando un'esplosione perché la raccolta dei dati non è ancora iniziata.

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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