AI統合型モバイル教育と自己管理による血液透析ケア (AI-MOBI-HEMODI)

この無作為化比較試験は、成人血液透析（HD）患者のセルフケア行動、動静脈瘻（AVF）ケア実践、および主要な生化学的パラメータを向上させるために設計された人工知能支援型モバイル教育アプリケーションの有効性を評価することを目的としています。 慢性腎臓病（CKD）とその最も一般的な腎代替療法である血液透析は、患者に大きな身体的、心理的、社会経済的負担を課します。 HD患者は、疲労、痛み、痙攣、睡眠障害、渇きと水分制限の課題、食事制限、AVF関連の合併症、および精神的苦痛を頻繁に経験します。 これらの困難は、患者のセルフケア能力を強化し、疾患管理への積極的な関与を促進することの重要性を強調しています。

慢性疾患管理におけるモバイルヘルス（mHealth）技術の普及にもかかわらず、HD患者向けの既存のアプリケーションは限られており、パーソナライズされた人工知能ベースの教育的支援を統合したものはありません。 AI駆動型患者教育の欠如は、看護科学とデジタルヘルスイノベーションにおける重要なギャップを表しています。 このプロジェクトは、HD患者向けに特別に設計された、人工知能に支援された構造化されたエビデンスベースのモバイル教育プログラムを開発およびテストすることにより、そのギャップに対処します。

本研究は、ビトリス州立病院とビトリス・タトヴァン州立病院から76名の適格な血液透析患者を登録します。 参加者は、単純無作為化を使用して介入群または対照群のいずれかに無作為に割り当てられます。 介入群は、AI支援型モバイルアプリケーションに6週間アクセスし、腎機能、CKDと治療オプション、症状管理、食事遵守、水分管理、治療遵守、およびAVFケアに関するモジュールを含みます。 各モジュールには、書かれたコンテンツ、ビデオ、視覚的資料、音声支援読み上げ機能、および患者が研究チームと直接コミュニケーションできる統合された「質問する」機能が組み込まれています。 対照群は、追加の介入なしで通常の臨床ケアを受けます。

人工知能コンポーネントは、コンテンツのパーソナライゼーション、患者の関与のモニタリング、データストレージ、非アクティブユーザーへの自動リマインダー、および学習進捗と生化学的傾向に基づく支援的フィードバックを支援します。 モバイルアプリケーションの開発は、腎臓学専門医、透析看護師、学者、および栄養士からの専門家の意見に基づいて行われます。 教育資料の読みやすさは、Ateşman読みやすさ公式を使用して評価されます。 試験前にパイロット研究が実施され、Web Analysis and Measurement Inventory（WAMMI）を使用して使用性が評価されます。

データ収集には、患者識別フォーム、血液透析動静脈瘻セルフケア行動尺度、血液透析自己管理尺度、および生化学的パラメータ追跡フォームが含まれます。 事前テストデータは介入前に収集され、事後テストデータは6週間の介入期間の終了時に収集されます。 生化学的パラメータには、BUN、クレアチニン、アルブミン、カリウム、リン、ヘモグロビン、尿酸値、Kt/V、およびドライウェイトが含まれ、追加の採血なしで通常の臨床記録から取得されます。

主要アウトカムは、検証済みの尺度に基づくセルフケアおよび自己管理行動の変化を評価します。 副次的アウトカムは、介入群と対照群の間の生化学的パラメータの変化を調べます。 データ分析はSPSSを使用して実行され、記述統計、正規性検定、および適切な統計的比較検定が採用され、有意水準はp < 0.05に設定されます。

倫理的承認は適切な機関の倫理委員会から取得され、すべての参加者から書面によるインフォームドコンセントが得られます。 データの機密性は、暗号化されたログインシステムと安全なストレージプロセスを使用して確保されます。

この試験は、血液透析患者向けに調整された初のAI支援型モバイル教育介入であることにより、科学文献に大きく貢献することが期待されています。 予想される利点には、改善されたセルフケア行動、患者の自律性の向上、AVF合併症の減少、食事と水分制限の遵守の向上、および改善された生化学的アウトカムが含まれます。 プロジェクトのより広範な影響には、入院率の潜在的な減少、医療費の削減、HD患者の生活の質の向上、および他の慢性疾患集団に適応可能なデジタルモデルの確立が含まれます。

最終的に、この研究は、人工知能とモバイルヘルス教育を統合することが、腎臓学および看護学の分野内で患者のエンパワーメント、臨床ケア、および慢性疾患管理への変革的アプローチを生み出すことができることを実証することを目指しています。