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역사 기록을 위한 시뮬레이션된 환자 및 AI 기반 역할극 (SPAR-H)

2025년 1월 11일 업데이트: zhen wang

의학 교육의 역사 학습 훈련에 GPT를 사용하는 타당성 조사

이번 임상시험의 목표는 AI 기반 시뮬레이션 환자 훈련이 의과대학생의 임상 추론 및 병력 파악 기술을 향상시킬 수 있는지 평가하는 것입니다. 답변하려는 주요 질문은 다음과 같습니다.

AI 기반 피드백은 환자 정보를 수집하고 해석하는 학생들의 능력을 향상합니까? AI 기반 교육이 전반적인 임상 의사결정 성과를 향상시킬 수 있습니까? 연구자들은 AI 생성 피드백을 받는 그룹과 피드백 없이 시뮬레이션된 환자 상호 작용에 참여하는 그룹을 비교하여 피드백이 구조화된 시험 점수와 학생 만족도를 향상시키는지 확인할 것입니다.

참가자는 다음을 수행합니다.

AI 시뮬레이션 환자와 병력 수집 대화를 수행합니다. 성과에 대해 AI가 생성한 구조화된 피드백을 받습니다(개입 그룹에만 해당).

임상 추론 및 의사 결정 기술을 평가하기 위해 표준화된 평가를 완료합니다.

연구 개요

연구 유형

중재적

등록 (실제)

56

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • Anhui
      • Hefei, Anhui, 중국, 230601
        • The Second Affiliated Hospital of Anhui Medical University

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

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

설명

포함 기준:의학 교육 등록:

의료 또는 건강 관련 전문 프로그램에 등록한 학생입니다.

임상 과정 완료:

환자 의사소통 및 임상 추론의 기본 주제를 포함하여 기본 임상 과정을 이수한 학생입니다.

연령층:

일반적인 의과대학생 인구통계를 반영하는 18~30세 참가자.

언어 능력:

AI 시뮬레이션 환자와 효과적으로 상호 작용하고 피드백을 이해하기 위해 연구에 사용되는 언어(예: 영어)에 대한 적절한 능숙도.

의지와 가용성:

사전 동의를 제공하고 교육 세션 및 평가를 포함하여 필요한 모든 학습 활동에 기꺼이 참여할 학생입니다.

기술에 대한 접근:

시뮬레이션된 환자 상호 작용을 완료하기 위해 컴퓨터 및 인터넷 연결과 같은 필요한 기술에 액세스하고 사용할 수 있는 능력.

-

제외 기준: 비의학적 배경:

의료 또는 관련 보건 전문 프로그램에 등록하지 않은 학생. 기초 임상 과정을 이수하지 않은 초기 학습 학생.

기술적 한계:

필요한 기술(예: 컴퓨터 또는 온라인 플랫폼)에 액세스하거나 사용할 수 없습니다.

시간 제약:

연구 일정 내에 필요한 모든 교육 및 평가를 완료할 수 없습니다.

언어 장벽:

시뮬레이션된 환자 상호작용을 효과적으로 전달하거나 이해하기 위해 연구에 사용되는 언어(예: 영어)의 능숙도가 부족합니다.

건강 관련 요인:

심각한 청각 또는 시력 장애 또는 심각한 심리적 상태 등 참여를 저해할 수 있는 상태.

유사한 연구에 대한 사전 참여:

유사한 AI 기반 시뮬레이션 환자 훈련 또는 피드백과 관련된 연구에 이미 참여한 학생입니다.

-

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 다른
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 하나의

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 개입 그룹
GPT 시뮬레이션 환자 사용
GPT 시뮬레이션 환자
활성 비교기: 대조군
전통적인 롤플레잉을 사용하여
전통적인 롤플레잉

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
학생들의 역사 학습 능력을 측정하기 위한 구조화된 임상 시험
기간: 등록부터 4주차 치료 종료까지

사전 및 사후 교육: 이 1차 평가변수는 교육 전후에 실시되는 구조화된 임상 검사를 사용하여 학생의 임상 기술 향상을 측정합니다. 총점은 100점 만점이며 다음 네 가지 구성요소로 합산됩니다.

병력수집(30점) : 주요소견 및 증상의 세부정도(10점), 환자정보를 이해하고 식별하는 능력(10점), 후속질문의 적절성과 논리성(10점)을 평가한다. .

임상적 추론(30점): 진단적 사고의 철저함(15점)과 정보 처리 및 임상 판단의 효율성(15점)을 평가합니다.

의사소통 기술(20점): 환자와의 상호 작용(10점) 및 정보 전달의 명확성(10점)을 포함합니다.

전문적 행동(20점): 임상 절차 규범 준수(10점) 및 환자에 대한 전문적 태도(1점)를 측정합니다.

등록부터 4주차 치료 종료까지

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
교육 피드백 평가
기간: 등록부터 4주차 치료 종료까지

훈련 피드백 평가 측정 도구: 5점 리커트 척도의 구조화된 설문지.

평가된 구성 요소:

  • 수업 후 자기주도 학습.
  • 학습에 대한 열정.
  • 의사소통 및 피드백 기술.
  • 표현력.
  • 논리적 추론 능력을 면접합니다.
  • 인터뷰 과정 중 불안 수준. 설명: 이 2차 평가변수는 구조화된 설문지를 통해 훈련 방법의 효과에 대한 피드백을 수집합니다. 각 측면은 5점 Likert 척도로 평가되며, 1은 '매우 동의하지 않음'을 나타내고 5는 '매우 동의함'을 나타냅니다.
등록부터 4주차 치료 종료까지
학생 만족도 조사
기간: 등록부터 4주차 치료 종료까지

측정 도구: 5점 Likert 척도의 만족도 설문지.

평가된 구성 요소:

  • 훈련 중 발생하는 질병의 다양성.
  • 환자 상호작용의 자연성.
  • 훈련 방법의 유용성.
  • 동료에게 교육을 추천할 가능성이 높습니다. 설명: 이 2차 평가변수는 훈련 경험의 다양한 측면에 관한 학생 만족도를 평가합니다. 설문지는 각 요소를 5점 Likert 척도로 평가하며, 여기서 1은 '매우 불만족', 5는 '매우 만족'입니다.
등록부터 4주차 치료 종료까지

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

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)

2024년 10월 7일

기본 완료 (실제)

2024년 12월 15일

연구 완료 (실제)

2024년 12월 15일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 12월 27일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2025년 1월 3일

처음 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 1월 11일

마지막으로 확인됨

2024년 10월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • GPT for history-taking Trainin
  • 2023jyxm1150 (기타 보조금/기금 번호: 2023 Anhui Province Quality Engineering Project)

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

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. .

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