Artificial Intelligence in Perioperative Nursing
2026年8月8日 更新者：Mohamed Fakhry Ahmed Salem、Alexandria University
Evolution of Artificial Intelligence in Perioperative Nursing: A Mixed-Methods Study of Nurses' Perspectives and Future Directions
This mixed-methods study aims to assess current perspectives, attitudes, and preparedness of perioperative nurses regarding the integration of artificial intelligence (AI) in clinical practice.
The study targets nurses working in surgical wards and operating rooms to explore AI utilization, perceived usability, professional impact, and readiness for future implementation.
Quantitative and qualitative data will be collected concurrently and integrated to generate comprehensive insights into AI adoption and future directions in perioperative nursing.
調査の概要
状態
完了
研究の種類
観察的
入学 (実際)
183
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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Alexandria、エジプト、21511
- Faculty of Nursing, Alexandria University
-
-
Alexandria Governorate
-
Alexandria、Alexandria Governorate、エジプト、21511
- Faculty of Nursing, Alexandria University
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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
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
The study population includes registered nurses working in perioperative settings (surgical wards and operating rooms)
説明
Inclusion Criteria:
- Licensed registered nurses
- Minimum 6 months of perioperative experience
- Currently working in surgical wards or operating rooms
- Direct involvement in patient care
Exclusion Criteria:
-
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
|
Surgical Ward and Operating Room Nurses
Registered nurses working in operating rooms and Surgical Ward
|
No interventions (observational study)
|
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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Perception of Artificial Intelligence (SHAIP Score)
時間枠：At baseline survey assessment
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Assessment of nurses' perception of AI professional impact and preparedness
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At baseline survey assessment
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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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Usability of AI Systems (SUS Score)
時間枠：At baseline survey assessment
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Perceived usability of AI systems in clinical practice
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At baseline survey assessment
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Attitudes Toward AI (AIASN Score)
時間枠：At baseline survey assessment
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Nurses' attitudes toward AI integration across care, organization, ethics, and readiness domains
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At baseline survey assessment
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Qualitative Themes on AI Use
時間枠：At baseline survey assessment
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Emerging themes from open ended questions regarding AI benefits, challenges, and future expectations
|
At baseline survey assessment
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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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捜査官
- 主任研究者：Mohamed Fakhry Ahmed Salem, PHD、Alexandria University
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 (実際)
2026年5月19日
一次修了 (実際)
2026年6月21日
研究の完了 (実際)
2026年6月30日
試験登録日
最初に提出
2026年5月9日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年5月15日
最初の投稿 (実際)
2026年5月22日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年8月11日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年8月8日
最終確認日
2026年5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。