- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT07601373
Artificial Intelligence in Perioperative Nursing
4 giugno 2026 aggiornato da: Mohamed Fakhry Ahmed Salem, Alexandria University
Artificial Intelligence in Perioperative Nursing: A Mixed-Methods Study on Current Perspectives and Future Directions Among Surgical Ward and Operating Room Nurses.
This mixed-methods study aims to assess current perspectives, attitudes, and preparedness of perioperative nurses regarding the integration of artificial intelligence (AI) in clinical practice.
The study targets nurses working in surgical wards and operating rooms to explore AI utilization, perceived usability, professional impact, and readiness for future implementation.
Quantitative and qualitative data will be collected concurrently and integrated to generate comprehensive insights into AI adoption and future directions in perioperative nursing.
Panoramica dello studio
Stato
Reclutamento
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Stimato)
150
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Contatto studio
- Nome: Mohamed Fakhry Ahmed Salem, phd
- Numero di telefono: +201286038014
- Email: Mohamed.Fakhry@alexu.edu.eg
Luoghi di studio
-
-
-
Alexandria, Egitto, 21511
- Reclutamento
- Faculty of Nursing, Alexandria University
-
Investigatore principale:
- Mohamed Fakhry Ahmed Salem, PHD
-
Contatto:
- Mohamed Fakhry Ahmed Salem, phd
- Numero di telefono: 01286038014
- Email: Mohamed.Fakhry@alexu.edu.eg
-
-
Alexandria Governorate
-
Alexandria, Alexandria Governorate, Egitto, 21511
- Reclutamento
- Faculty of Nursing, Alexandria University
-
Investigatore principale:
- Mohamed Fakhry Ahmed Salem, PhD in Medical-Surgical Nursin
-
Contatto:
- Mohamed Fakhry Ahmed Salem, PhD in Medical-Surgical Nursin
- Numero di telefono: 01286038014
- Email: Mohamed.Fakhry@alexu.edu.eg
-
-
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
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Sì
Metodo di campionamento
Campione di probabilità
Popolazione di studio
The study population includes registered nurses working in perioperative settings (surgical wards and operating rooms)
Descrizione
Inclusion Criteria:
- Licensed registered nurses
- Minimum 6 months of perioperative experience
- Currently working in surgical wards or operating rooms
- Direct involvement in patient care
Exclusion Criteria:
-
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
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
|
Surgical Ward and Operating Room Nurses
Registered nurses working in operating rooms and Surgical Ward
|
No interventions (observational study)
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Perception of Artificial Intelligence (SHAIP Score)
Lasso di tempo: At baseline survey assessment
|
Assessment of nurses' perception of AI professional impact and preparedness
|
At baseline survey assessment
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Usability of AI Systems (SUS Score)
Lasso di tempo: At baseline survey assessment
|
Perceived usability of AI systems in clinical practice
|
At baseline survey assessment
|
|
Attitudes Toward AI (AIASN Score)
Lasso di tempo: At baseline survey assessment
|
Nurses' attitudes toward AI integration across care, organization, ethics, and readiness domains
|
At baseline survey assessment
|
|
Qualitative Themes on AI Use
Lasso di tempo: At baseline survey assessment
|
Emerging themes from open ended questions regarding AI benefits, challenges, and future expectations
|
At baseline survey assessment
|
Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Mohamed Fakhry Ahmed Salem, PHD, Alexandria University
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 (Effettivo)
30 maggio 2026
Completamento primario (Stimato)
1 giugno 2026
Completamento dello studio (Stimato)
1 giugno 2026
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
9 maggio 2026
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
15 maggio 2026
Primo Inserito (Effettivo)
22 maggio 2026
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
5 giugno 2026
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
4 giugno 2026
Ultimo verificato
1 maggio 2026
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- IRB00013620AISurgicalcare
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
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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