중환자실에서 AI 기반 CDSS 구현을 위한 전제조건에 대한 의사 및 후배 의사의 질적 연구 (KATRINA)
2023년 3월 20일 업데이트: University Ghent
중환자실에서 인공지능(AI) 기반 임상의사결정지원시스템(CDSS) 구현을 위한 전제조건에 대한 의사 및 후배의 질적 연구
이 연구의 목표는 인공 지능(즉, 기계 학습 및 지식 기반 기술 모두)을 기반으로 하는 모델의 성공적인 임상 구현을 임상에서 달성하는 데 필요한 잠재적 최종 사용자(수련 중인 의사 및 의사)의 다양한 태도와 전제 조건을 탐색하는 것입니다. 의사 결정 지원 소프트웨어.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (실제)
69
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
-
Aalst, 벨기에
- OLV Aalst
-
Antwerpen, 벨기에
- ZNA Ziekenhuizen
-
Ghent, 벨기에
- Ghent University Hospital
-
-
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
연구 당시 집중 치료에서 일하는 의료 전문가 또는 훈련 전문가.
설명
포함 기준:
- 연구 당시 중환자실에서 일하는 의료 전문가 또는 훈련 전문가.
제외 기준:
- 나이 < 18세
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 다른
- 시간 관점: 유망한
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
의료 분야의 인공 지능 및 빅 데이터에 대한 기본 태도
기간: 기준선
|
의학 분야의 인공 지능 및 빅 데이터에 대한 기준선 태도는 온라인 설문 조사를 통해 수집되며 참가자는 6점 리커트 척도로 특정 진술에 대한 동의를 점수로 매깁니다(가능한 선택: 매우 동의 - 동의 - 중립 - 동의하지 않음 - 전적으로 동의하지 않음 - 그렇지 않음 해당되는).
|
기준선
|
|
참여자의 입장에서 AI/빅데이터 기반 임상의사결정지원시스템을 침대 옆에서 사용할 때 충족해야 할 전제조건을 파악한다.
기간: 학업 수료까지 평균 1년
|
AI/빅데이터 기반의 임상의사결정지원시스템을 병상에서 사용할 때 충족되어야 할 전제조건을 파악하고, 그룹토의를 통해 참가자의 관점에서 항균 관리 주기의 여러 측면에서 가장 중요한 사항을 파악한다.
보고: 빈도.
|
학업 수료까지 평균 1년
|
|
AI/빅 데이터 적용 가능성이 있는 항균 책임 주기의 하위 영역 식별
기간: 학업 수료까지 평균 1년
|
참가자가 그룹 토론/인터뷰를 통해 AI/빅 데이터가 유용할 수 있다고 생각하는 항균 관리 주기의 하위 영역을 식별합니다. 보고: 빈도.
|
학업 수료까지 평균 1년
|
|
항균 책임 주기에서 AI를 적용할 때 인식되는 잠재적 이점과 피해를 식별합니다.
기간: 학업 수료까지 평균 1년
|
그룹 토론을 통해 항균 관리 주기에서 AI를 적용할 때 인식되는 잠재적 이점과 피해를 식별합니다.
보고: 빈도.
|
학업 수료까지 평균 1년
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
하위 그룹 분석: 연령
기간: 학업 수료까지 평균 1년
|
참가자의 연령(세)을 고려할 때 위에서 언급한 결과에 변화가 있는지 탐색합니다.
|
학업 수료까지 평균 1년
|
|
하위 그룹 분석: 성별
기간: 학업 수료까지 평균 1년
|
참가자의 성별을 고려할 때 위에서 언급한 결과에 차이가 있는지 탐색합니다.
|
학업 수료까지 평균 1년
|
|
하위 그룹 분석: 작업 환경(병원 유형, ICU 유형)
기간: 학업 수료까지 평균 1년
|
작업 환경(대학 병원 vs 비대학 병원, 소규모 병원 vs 대형 병원, ICU 유형(의료, 수술, 혼합 ICU, 중간 치료))을 고려할 때 위에서 언급한 결과에 차이가 있는지 탐색 - 데이터 참가자의 기본 설문지에서 수집됨).
|
학업 수료까지 평균 1년
|
|
하위 그룹 분석: 작업 경험(기본 교육 및 임상 경험).
기간: 학업 수료까지 평균 1년
|
근무 경험(기본 교육 유형(마취, 내과, 수술, 기타), 임상 경험(년) - 기준 설문지에서 수집된 데이터)을 고려할 때 위에서 언급한 결과에 변화가 있는지 탐색하십시오. 참가자들.
|
학업 수료까지 평균 1년
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
수사관
- 수석 연구원: Jan De Waele, MD, PhD, University Ghent
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2022년 4월 13일
기본 완료 (실제)
2022년 10월 31일
연구 완료 (실제)
2022년 10월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 2월 22일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 3월 21일
처음 게시됨 (실제)
2022년 3월 31일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 3월 22일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 3월 20일
마지막으로 확인됨
2022년 10월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- BC-9892
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
미정
IPD 계획 설명
가능하고 실행 가능한 경우 익명화된 설문조사 데이터와 그룹 토론의 성적표 데이터는 요청 시 제공됩니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .