集中治療看護師の褥瘡予防のためのAI支援皮膚評価 (IT-PIP)
集中治療看護師による圧迫損傷予防とステージングのための皮膚評価における人工知能（AI）応用に関する無作為化比較試験
この臨床試験の目的は、人工知能（AI）を活用した皮膚評価ツールが、集中治療看護師の褥瘡ステージングの精度向上に寄与するかどうかを検証することです。 本試験はまた、AIツールが看護師の皮膚評価に関する知識と自信を高めるかどうかを明らかにすることを目指しています。 主な研究課題は以下の通りです：
AI支援評価は、標準的な視覚的評価と比較して褥瘡ステージングの精度を向上させるか？
AIの使用は、看護師の皮膚評価と褥瘡ステージングに関する知識と自信を向上させるか？
研究者は、AI支援モバイルアプリケーションを使用する看護師と、標準的な手動評価を行う看護師を比較し、AIツールがステージングの精度向上と褥瘡の早期発見に貢献するかどうかを検証します。
参加者は以下の手順を実施します：
トレーニング前後に、知識と自信に関する簡易アンケートに回答する
割り当てられたICU患者に対して、標準的な方法またはAIツールを用いて皮膚評価を実施する
評価結果は、ブラインド化された創傷ケア専門家の評価と比較され、最も正確なステージングが決定される
調査の概要
詳細な説明
圧迫損傷は、集中治療患者において依然として重大であり、大部分が予防可能な合併症であり、不動性、血行動態不安定性、複雑な医療ニーズにより、ICU集団は特に高いリスクにさらされています。 KFSHRC-ジェッダでは、2024年に報告された院内獲得性圧迫損傷の半数以上が集中治療環境で発生しており、早期発見と一貫したステージングにおける継続的な課題が浮き彫りになっています。 組織がエビデンスに基づく実践を遵守し、BradenスケールやNPIAPステージングガイドラインなどのツールを使用しているにもかかわらず、看護師の知識、技能、自信のばらつきが予防の質と評価の正確性に影響を与え続けています。
従来の皮膚評価は主に視診と臨床判断に依存しており、特に濃い肌色、深部組織損傷、湿潤関連皮膚損傷における早期組織変化の解釈の一貫性が損なわれる可能性があります。 これらの限界は、より一貫性があり客観的なステージングを支援する革新的なアプローチの必要性を強調しています。
人工知能（AI）支援画像認識は、標準的な看護評価の潜在的価値のある補助手段として登場しました。 色、質感、輪郭などの皮膚特性を分析することにより、AIツールは看護師が早期段階の変化を識別し、NPIAP基準に沿った意思決定支援を提供するのに役立つ可能性があります。 AIを日常業務に統合することは、早期発見の強化、ステージング精度の向上、実践のばらつきの低減を促進する可能性があります。
この無作為化比較試験は、集中治療看護師が行う標準的な手動皮膚評価と比較して、AI支援モバイルアプリケーションの使用を評価します。 介入は、高リスク皮膚領域の標準化された写真を分析し、NPIAP定義に基づくステージング推奨を提供する画像認識ツールを使用します。 対照群の看護師は、既存の病院プロトコルに従い、従来の視覚および触診に基づく評価を継続します。
参加する全看護師は、圧迫損傷予防、包括的皮膚評価、NPIAPステージングに関する介入前教育を受け、一貫したベースラインを確立します。 介入群は、適切な照明、距離、位置を確保するための標準化された画像撮影に関する追加トレーニングを受けます。 盲検化された創傷ケア専門家がすべての評価と画像を独立してレビューします。この外部レビューは、正確性と評価者間信頼性を評価するための参照基準として機能します。
ステージングの正確性を検討することに加えて、本研究は、妥当性が確認された測定器を使用して、介入前後の看護師の知識と自信の変化を評価します。 また、AIをICUワークフローに統合する実現可能性と受容可能性も探究します。 研究結果は、AI技術が看護実践を支援し、臨床意思決定を強化し、集中治療環境における院内獲得性圧迫損傷の発生率低減にどのように役立つかを示すことが期待されています。
研究の種類
入学 (推定)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Dr. Jennifer De Beer, PhD
- 電話番号：+966559232671
- メール：debeerj@kfshrc.edu.sa
研究場所
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Mecca Region
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Jeddah、Mecca Region、サウジアラビア、21423
- 募集
- King Faisal Specialist Hospital and Research Center- Jeddah
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コンタクト：
- Abeer Omer, MBBS
- 電話番号：+966114423657/+966503284853
- メール：aomer@kfshrc.edu.sa
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コンタクト：
- Aziz Ashraf Afshan, MBCHB
- 電話番号：+966554965750
- メール：aali01@kfshrc.edu.sa
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主任研究者：
- Jennifer de Beer, PhD Nursing
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
含める基準
- 組織内で少なくとも6か月間勤務している看護師
- 勤務時間の50％以上を直接患者ケアに従事している看護師
- 褥瘡（床ずれ）発生リスクのある患者の皮膚評価とステージング（Bradenスコアリングシステムを使用）
- 成人患者（18歳以上）
- 現在ICUに入院中で、集中治療を受けている患者
- 現在重度の皮膚疾患がない患者：AIベースの皮膚評価プロセスを妨げる可能性のある活動性の重度の皮膚疾患（例：広範囲の開放創、重度の発疹）がない患者
除外基準
- 組織内で6か月未満勤務している看護師
- 勤務時間の50％未満を直接患者ケアに従事している看護師
- 終末期ケアまたは末期疾患：終末期ケアを受けている患者、または末期診断を受けた患者（褥瘡予防が優先事項でない場合、研究への参加がケア目標と一致しない可能性がある場合）
- 重度または活動性の皮膚疾患：重度の発疹、火傷、またはAIによる正確な皮膚評価を妨げたり研究結果を混乱させたりする可能性のあるその他の皮膚疾患を有する患者
- 最近の皮膚移植または高度な創傷ケア：最近皮膚移植を受けた患者、または典型的な褥瘡予防実践の範囲外である複雑な創傷ケア治療を受けている患者
- 皮膚評価に必要な体位を維持できない患者：重度の運動制限または重篤な医学的状態により、皮膚評価に必要な体位を物理的に維持できない患者
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：防止
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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介入なし：標準評価
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他の：ChatGPT支援による皮膚評価
看護師は、ChatGPTベースのAIサポートを使用して、皮膚評価とステージングを支援します。
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ChatGPT皮膚評価
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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看護師と専門家による皮膚評価とNPIAP基準を用いた褥瘡ステージングの一致度
時間枠：1日目から6か月まで
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主要アウトカムは、研究目的を述べるのではなく、National Pressure Injury Advisory Panel (NPIAP) のステージング基準を使用した看護師による判定と専門家による判定の一致度を明確に測定します。 一致度はコーエンのカッパ統計量を用いて定量化され、正確性は看護師が判定したステージが専門家が判定したステージと完全に一致する割合として要約されます。 一致度分析は、手動の看護師評価とAI支援による看護師評価について別々に行われ、研究グループ間の明確かつ報告可能な比較が可能となります。 一致度アウトカムは、紅斑、変色、浮腫、温度、および褥瘡ステージング全体を含む個々の評価領域にわたって、定量的な一致度指標を使用して要約されます。 主要アウトカムは、1日目から6ヶ月まで評価されます。 |
1日目から6か月まで
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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ナレッジ- 褥瘡予防知識評価ツール（PUPKAI）における看護師知識スコアのベースラインからの変化
時間枠：1日目（ベースライン）および1日目（介入直後）
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褥瘡予防および重症度分類に関する看護師の知識は、妥当性が確認された26項目の多肢選択式質問票である褥瘡予防知識評価ツール（PUPKAI）を用いて測定します。 各正答は1点として採点され、項目スコアを合計して0から26の範囲の総合知識スコアを算出します。スコアが高いほど知識レベルが高いことを示します。 PUPKAIの総合スコアは、事前に設定された2つの時点で算出されます：1日目（ベースライン、介入前）および1日目（介入直後）。 結果は、介入後スコアからベースラインスコアを差し引いて算出される、総合PUPKAIスコアのベースラインからの変化として報告されます。 統計解析では、記述統計を用いてベースラインおよび介入後スコアを要約します。 PUPKAIスコアの群内変化は、データ分布に応じて対応のある統計検定（対応のあるt検定またはウィルコクソンの符号順位検定）を用いて分析されます。 |
1日目（ベースライン）および1日目（介入直後）
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皮膚評価信頼尺度（SACS）における看護師の自信スコアのベースラインからの変化
時間枠：Day 1（ベースライン）および Day 1（介入直後）
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皮膚評価と褥瘡ステージングに関する看護師の自信度は、Skin Assessment Confidence Scale (SACS) という10項目のリッカート尺度を用いて測定されます。各項目は5段階で採点され、項目スコアを合計して総合自信スコア（10から50の範囲）を算出します。スコアが高いほど、皮膚評価と褥瘡ステージング基準の適用に対する自信が高いことを示します。 SACSの総合スコアは、事前に設定された2つの時点で計算されます：1日目（ベースライン、介入前）と1日目（介入直後）。結果は、ベースラインからの総合SACSスコアの変化として報告され、介入後スコアからベースラインスコアを引いて計算されます。 統計解析では、記述統計を用いてベースラインおよび介入後の自信スコアを要約します。SACSスコアの群内変化は、データ分布に応じて対応のある統計検定（対応のあるt検定またはウィルコクソンの符号順位検定）を用いて分析されます。 |
Day 1（ベースライン）および Day 1（介入直後）
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- RAC 2251201
- Research Ethics Committee (その他の識別子：The Research Ethics Committee of the College of Dentistry, University of Baghdad. Project No. 1026125)
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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