看護スタッフ向け人工知能臨床シナリオを用いた革新的な心電図トレーニング

実験的：人工知能駆動トレーニンググループ

このグループの参加者は、研究者によって開発された、動的な臨床シナリオを提供するために人工知能を統合した、オリジナルの特別設計学習ソフトウェアを利用します。 この介入は、心電図解釈のためのインタラクティブなトレーニングに焦点を当てています。 各シナリオは学習者のパフォーマンスに合わせて調整され、即時のフィードバックを提供し、現実世界の心血管ケアの課題をシミュレートします。 このグループは、事前テストと事後テストの評価を完了し、その後、ソフトウェアに関する質的経験を探るためのフォーカスグループディスカッションを行います。

デバイス：人工知能駆動のシナリオベース学習ソフトウェア

この介入は、研究者によって設計および開発されたオリジナルの教育ソフトウェアから構成されています。 このソフトウェアは、人工知能を活用して、心電図解釈に焦点を当てたインタラクティブで適応的な臨床シナリオを生成します。

参加者は、人工知能エンジンがユーザーの回答に基づいて症例の複雑さを調整する高忠実度シミュレーションと対話します。 このソフトウェアは即時のフィードバック、正しい看護判断の根拠を提供し、看護スタッフの進捗状況をリアルタイムで追跡します。 トレーニングセッションは、没入型の技術強化学習を通じて臨床推論と自己効力感を高めるように構成されています。

アクティブコンパレータ：従来型トレーニング対照群

このグループの参加者は、従来の看護教育で使用されている心電図解釈の標準的な教育介入を受けます。 これには通常、従来の教室での講義、印刷された教材、人工知能のインタラクティブまたは適応機能を備えていない標準的なプレゼンテーションスライドが含まれます。 このグループは、新しい技術強化手法の有効性を比較するためのベースラインを提供するために、介入グループと同様の事前テストおよび事後テスト評価を完了します。

他の：伝統的な心電図教育プログラム

この介入は、看護スタッフに対する標準的な教育アプローチを表しています。 従来の教室での講義や、印刷されたマニュアルやPowerPointプレゼンテーションなどの静的な教育教材の使用を含みます。

内容は、介入群と同じ心電図解釈の理論的および実践的原理をカバーしていますが、人工知能やインタラクティブな臨床シナリオの使用はありません。 セッションは従来の学習環境でインストラクターによって行われ、受動的な知識習得と標準化された臨床例に焦点を当てています。

心電図解釈知識スコア

看護スタッフの理論的および実践的知識を評価するために設計された包括的評価ツール：心電図解釈の基本原理に関する看護師の認知的知識レベルを評価するために特別に設計された15の多肢選択問題で構成されています。例えば、基本的な波形成分の分析、心拍数の計算、一般的な不整脈の識別、房室伝導異常、および生命を脅かす心臓リズムの評価などです。各正解は1点が与えられ、合計可能スコアは15点です。スコアは最小0点から最大15点の範囲で、より高いスコアは心電図解釈におけるより高い知識レベルを示します。

心電図解釈における看護意思決定尺度

これは、看護スタッフの心電図解釈に関する臨床判断と自信を評価するために設計された8項目の自己報告ツールです。各項目は、1（強く同意しない）から5（強く同意する）までの5段階リッカート尺度で評価されます。

採点と解釈：

最小値と最大値：合計スコアは最小8から最大40までの範囲です。

高い能力（30-40）：心拍リズムの解釈において高い臨床判断と専門的な自信を示します。

中程度の能力（19-29）：中程度の臨床判断を示します。看護師は監督またはさらなる指導が必要な場合があります。

低い能力（8-18）：自信が低く、臨床判断においてエラーのリスクが高いことを示します。

合計スコアが高いほど、より良い結果を反映し、心血管ケアにおけるより高い臨床能力と安全な意思決定を表します。

心電図判読と臨床業務のための一般自己効力感尺度

さまざまな状況下で心電図の解釈および関連する臨床業務を効果的に遂行する能力に対する看護スタッフの認識された自信と自己信念を評価するために適応された10項目の心理測定尺度。

採点システム:

各項目は4段階のリッカート尺度で採点されます:

1. まったく当てはまらない
2. ほとんど当てはまらない
3. ある程度当てはまる
4. 非常に当てはまる

総合スコアの解釈（範囲10-40）:

高い自己効力感（31-40）：心血管ケアの課題に対処する強い認識された能力と高い自己信念を示します。

中程度の自己効力感（21-30）：臨床的ニーズに対処する中程度の自信を示します。

低い自己効力感（10-20）：心電図解釈における専門的課題に対処する能力に対する低い信念を示します。

より高い総合スコアは、より良い結果を示し、看護スタッフにおけるより強い認識された能力とより高い自己効力感を表します。

看護師の人工知能支援学習を用いた心電図解釈に対する認識と満足度

この質的評価項目は、心電図解読専用に設計された人工知能支援学習プラットフォームに対する参加者の受容性、知覚的有用性、使用性、および満足度を評価します。

データ収集と分析：

方法：看護スタッフの実体験とフィードバックを探るため、フォーカスグループディスカッションを通じてデータを収集します。

分析方法：介入に関連する反復パターン、テーマ、サブテーマを特定するため、テーマ分析を用いて結果を分析します。

ケース・ビネットを用いた看護臨床意思決定スコア

10の臨床ケースビネットからなる専門的な評価ツールを用いて測定されました。 各ビネットは心血管ケアに関連する特定の患者シナリオを提示し、参加者は心電図所見を分析し、多肢選択式問題を通じて最も適切な看護介入を選択する必要があります。

このツールは、看護スタッフが理論的知識を実践的かつ現実的な臨床状況に適用する能力を評価します。スコアは最小0点から最大10点までで、スコアが高いほど良い結果を示します。10のビネット全体の合計スコアが高いほど、心電図解釈における臨床意思決定能力と専門的判断が優れていることを示します。