装具および補綴における人工知能に対する態度、認識、および能力
義肢装具分野で働く医療従事者の人工知能技術に対する態度、認識、および能力の評価：混合研究法による研究
この研究の目的は、混合研究法を用いて、装具・義肢分野で働く医療従事者の生成的人工知能に対する態度、認識、テクノロジー受容度、および利用能力を分析することです。
この研究により、装具・義肢分野における技術変革が医療従事者にどのように認識されているかが明らかになり、また、人工知能技術を実践に統合するための専門的要件、障壁、機会も特定されます。
これにより、装具・義肢分野における専門教育プログラムの更新、制度的ポリシーの策定、およびAI支援型臨床アプリケーションの幅広い採用を支援するための、意思決定者向けの科学的根拠を提供することを目指しています。
調査の概要
詳細な説明
整形外科装具および義肢の分野で働く医療従事者で、自発的に参加に同意した者を研究対象とします。G*Power分析に基づき、有意水準5%、統計的検出力95%（|ρ| = 0.277）を達成するために最低限159名の参加者が必要です。10%のサンプル脱落を考慮し、少なくとも175名の医療従事者で研究を実施する必要があると判断されました。
研究の量的部分では、テクノロジー受容度を決定するためにテクノロジー受容モデル尺度、AIに対する一般的な態度を測定するために人工知能に対する一般的態度尺度、AI活用スキルとAI支援学習のモチベーションを評価するために生成的人工知能活用・コンピテンシー尺度、AI認識と利用傾向を検討するために人工知能認識・態度尺度が使用されます。
研究の質的部分では、AI認識、臨床ワークフローへの影響、経済的実現可能性、倫理的・安全面への懸念を評価するために設計された半構造化質問8項目を用いて、自分の分野で人工知能を積極的に活用している参加者と対面インタビューが行われます。個別インタビューの後、AIを最も集中的に使用している5名の参加者によるオンラインフォーカスグループインタビューが実施されます。フォーカスグループは、医療従事者の人工知能に関する共通認識、使用経験、専門的な懸念、将来の提案をグループインタラクションを通じて探求するために用意された7つの質問で構成されます。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Gizem Boztaş ELVERİŞLİ, Assistant Professor
- 電話番号：+905439076494
- メール：gboztas@medipol.edu.tr
研究場所
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Kavacık
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Istanbul、Kavacık、トルコ（Türkiye）、34040
- 募集
- İstanbul Medipol Üniversitesi
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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
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
参加基準：
- 18歳以上であること、
- 装具・義肢の分野で積極的に働いていること（例：医療機関、民間の装具・義肢センター、大学、研究室、リハビリテーションセンターなど）、
- 装具・義肢の分野で1年以上の専門的経験があること。
除外基準：
なし
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
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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人口統計情報フォーム
時間枠：5分
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参加者の名前、姓、性別、年齢、最終卒業学科、最高学歴、義肢装具分野における総職務経験、勤務機関、機関内での役職が記録されます。
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5分
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技術受容モデル尺度
時間枠：5分
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このスケールは、Tubaishatによって技術受容のレベルを決定するために開発されました。
28の項目と2つの下位次元から構成されています：「認識された有用性」と「認識された使いやすさ」です。 5段階のリッカート尺度で採点されます。 高いスコアは高い技術受容レベルを示し、低いスコアは低い技術受容レベルを示します。 |
5分
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人工知能に対する全般的態度尺度
時間枠：5分
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この尺度は、2020年にSchepmanとRodwayによって、個人の人工知能に対する一般的な態度を測定するために開発されました。
20項目から構成され、そのうち12項目がAIに対する肯定的態度を、8項目がAIに対する否定的態度を測定します。 5段階のリッカート尺度で評価されます。 肯定的態度サブスケールで高いスコアはAIに対する強い肯定的態度を示し、否定的態度サブスケールで高いスコアはAIに対する強い否定的態度を示します。 |
5分
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生成的AI利用能力尺度
時間枠：5分
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本尺度は、Arslankaraらにより2024年に開発され、個人が生成的人工知能ツールを使用する能力と、それらのツールを効果的に使用する能力を測定するものです。
尺度は「AI使用能力」と「AI支援学習への動機付け」の2つのセクションで構成されています。
最初のセクションは10項目、2番目のセクションは9項目を含みます。
5段階のリッカート尺度で採点されます。
本尺度で高いスコアは、生成AIツールを効果的に使用する高い能力とAI支援学習への強い動機付けを示し、低いスコアは低い能力と動機付けを示します。
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5分
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人工知能知覚と態度尺度(英: Artificial Intelligence Perception and Attitude Scale)
時間枠：5分間
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この尺度は、人工知能技術に対する個人の認識と態度を包括的に評価するために、2025年にDinlerによって開発されました。
これには、ポジティブ認識、ネガティブ認識、生成メディア使用、チャットボット相互作用の4つの下位次元が含まれます。
尺度は24項目からなり、7段階のリッカート尺度で評価されます。
この尺度で高得点は、AI技術に対する高いレベルのポジティブ認識、使用、相互作用を示し、低得点はAIに対する弱い認識と態度を示します。
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5分間
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半構造化インタビュー用紙
時間枠：40～60分
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インタビューフォームには、以下のテーマに分類された8つの質問が含まれています：AI認識と専門的認識、臨床ワークフローとパフォーマンスへの影響、倫理的問題、エラーの安全性とリスク、経済的および制度的実現可能性、そして将来の期待と専門的役割の変化。
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40～60分
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フォーカスグループインタビューフォーム
時間枠：60〜90分
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<div>このフォームには
w説明 、以下のテーマによって分類された7つの質問があります：AIの認識と知覚、臨床ワークフローとパフォーマンスへの影響、経済的実現可能性、倫理、安全性と専門的責任、教育、ユーザビリティ、将来の期待。</div> |
60〜90分
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協力者と研究者
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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
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。