The Impact of AI-Powered Training on Gynecological Examination Anxiety and Satisfaction
2026年5月14日 更新者：Ayşe Gül Bursa、Fenerbahce University
Digital Transformation in Women's Health: The Impact of AI-Powered Training on Gynecological Examination Anxiety and Satisfaction
Gynecological cancers, particularly cervical, ovarian, and endometrial cancers, pose a global problem.
Cervical cancers are quite common worldwide, and this rate is even higher in developing countries.
Cervical cancers are easily treatable when detected early, and screening is quite easy.
Diagnosis is routinely made through human papillomavirus (HPV) testing and cytological screening.
Eliminating anxiety, fear, and uncertainty about gynecological examinations makes the examination process easier, thus enabling early diagnosis and treatment of diseases.
Keeping up with developing and changing technology and using it to improve women's health is an undeniable change in recent times.
This study aims to determine the effect of an AI-assisted informational training program on women's anxiety and satisfaction levels regarding gynecological examinations.
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (推定)
114
段階
- 適用できない
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
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
はい
説明
Inclusion Criteria:
- Applying to the outpatient clinic for a gynecological examination
- Being between 18-65 years of age
- Agreeing to participate in the study
Exclusion Criteria:
- Communication barrier
- Having a psychological diagnosis,
- Being pregnant
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
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：支持療法
- 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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アクティブコンパレータ：intervention group
Groups that will receive AI-assisted training before gynecological examinations.
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As an initiative, ChatGPT, one of the most commonly used artificial intelligence tools, was asked to prepare a text to provide women with detailed information before gynecological examinations.
This text was evaluated by three gynecologists specializing in the field, and necessary adjustments were made.
Based on this text, ChatGPT was asked to generate visuals for the relevant text.
Using these visuals, a 4.13-minute video was created via Canva to inform patients before their gynecological examinations.
Subtitles were added to the video, considering the potential noise level.
Women randomly assigned to the intervention group will be shown the video before their examinations.
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介入なし：control group
group that will not be intervened with
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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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Women's anxiety levels
時間枠：through study completion, an average of 1 hour.
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This study aims to investigate the effect of an AI-assisted training intervention on women's anxiety levels during gynecological examinations.
The Gynecological Examination Anxiety Scale will be administered before and after the gynecological examination.
The scale consists of 20 items and is divided into 5 sub-dimensions: healthcare personnel approach, healthcare personnel experience, negative experiences, hygienic reasons, and individual attitudes.
The Cronbach's Alpha coefficient of the scale was determined to be 0.867 (Demirtop, 2014).While there are no items that are reverse-scored on the scale, a high score indicates high anxiety.
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through study completion, an average of 1 hour.
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Women's satisfaction level
時間枠：through study completion, an average of 1 hour.
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The Outpatient Patient Satisfaction Scale, developed by Kevenk, Kantas-Yilmaz, and Ozturk, consists of 26 items and 4 dimensions: examination, diagnosis and treatment process, physical environment, appointment process, and communication.
The Cronbach's Alpha coefficient of the scale was determined to be 0.947 (Kevenk, Kantas-Yilmaz, and Ozturk, 2021).
An increase in the score obtained from the scale indicates increased satisfaction.
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through study completion, an average of 1 hour.
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2026年5月2日
一次修了 (推定)
2026年8月30日
研究の完了 (推定)
2026年9月29日
試験登録日
最初に提出
2026年4月29日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年5月14日
最初の投稿 (実際)
2026年5月20日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年5月20日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年5月14日
最終確認日
2026年4月1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。