중환자실 간호사를 위한 욕창 예방을 위한 AI 지원 피부 평가 (IT-PIP)
중환자실 간호사에 의한 욕창 예방 및 분류를 위한 피부 평가에 인공 지능(AI) 적용에 관한 무작위 대조 시험
이 임상 시험의 목표는 인공지능(AI) 지원 피부 평가 도구가 중환자실 간호사들의 욕창 단계 판정 정확도를 향상시킬 수 있는지 알아보는 것입니다. 연구는 또한 AI 도구가 간호사들의 피부 평가 수행에 대한 지식과 자신감을 증가시키는지 이해하는 것을 목표로 합니다. 주요 질문은 다음과 같습니다:
AI 지원 평가가 표준 시각 평가와 비교하여 욕창 단계 판정 정확도를 향상시키는가?
AI 사용이 피부 평가 및 욕창 단계 판정과 관련된 간호사들의 지식과 자신감을 향상시키는가?
연구진은 AI 지원 모바일 애플리케이션을 사용하는 간호사들과 표준 수동 평가를 수행하는 간호사들을 비교하여 AI 도구가 단계 판정 정확도를 향상시키고 욕창의 조기 발견을 지원하는지 확인할 것입니다.
참가자들은 다음과 같은 작업을 수행합니다:
교육 전후에 지식과 자신감에 관한 간단한 설문지를 작성합니다
표준 방법 또는 AI 도구를 사용하여 지정된 중환자실 환자들에 대한 피부 평가를 수행합니다
가장 정확한 단계 판정을 결정할 맹검된 상처 관리 전문가의 평가와 비교 평가를 받습니다
연구 개요
상세 설명
압박 손상은 중환자에서 여전히 중대하고 대부분 예방 가능한 합병증으로, 움직임 불가능, 혈역학적 불안정성, 복잡한 의료적 필요로 인해 중환자실 인구가 특히 높은 위험에 처해 있습니다. KFSHRC-제다에서 2024년 보고된 모든 병원 획득 압박 손상의 절반 이상이 중환자 환경에서 발생했으며, 이는 조기 발견과 일관된 분류에서 지속적인 도전을 강조합니다. 조직이 근거 기반 관행을 따르고 Braden 척도와 NPIAP 분류 지침과 같은 도구를 사용하지만, 간호사의 지식, 기술 및 자신감의 변동성은 예방 품질과 평가 정확도에 계속 영향을 미칩니다.
전통적인 피부 평가는 주로 육안 검사와 임상적 판단에 의존하며, 이는 특히 짙은 피부색, 심부 조직 손상 및 수분 관련 피부 손상에서 초기 조직 변화의 일관되지 않은 해석으로 이어질 수 있습니다. 이러한 한계는 더 일관되고 객관적인 분류를 지원하는 혁신적 접근법의 필요성을 강조합니다.
인공 지능(AI) 지원 이미지 인식은 표준 간호 평가에 잠재적으로 가치 있는 보조 수단으로 등장했습니다. 색상, 질감 및 윤곽과 같은 피부 특성을 분석함으로써 AI 도구는 간호사가 초기 단계 변화를 식별하고 NPIAP 기준에 맞는 의사 결정 지원을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI를 일상적 실무에 통합하면 조기 발견 향상, 분류 정확도 개선 및 실무 변동성 감소의 잠재력이 있습니다.
이 무작위 대조 시험은 중환자실 간호사가 수행하는 표준 수동 피부 평가와 비교하여 AI 지원 모바일 애플리케이션의 사용을 평가합니다. 중재는 고위험 피부 부위의 표준화된 사진을 분석하고 NPIAP 정의에 기반한 분류 권장 사항을 제공하는 이미지 인식 도구를 사용합니다. 대조군의 간호사는 기존 병원 프로토콜에 따라 전통적인 시각 및 촉진 기반 평가를 계속 수행할 것입니다.
모든 참여 간호사는 일관된 기준을 설정하기 위해 압박 손상 예방, 포괄적 피부 평가 및 NPIAP 분류에 대한 중재 전 교육을 받을 것입니다. 중재 그룹은 적절한 조명, 거리 및 위치를 보장하기 위해 표준화된 이미지 캡처에 대한 추가 교육을 받을 것입니다. 눈가림된 상처 관리 전문가가 모든 평가와 이미지를 독립적으로 검토할 것입니다; 이 외부 검토는 정확도와 평가자 간 신뢰도를 평가하기 위한 참조 표준 역할을 합니다.
분류 정확도 조사 외에도, 이 연구는 검증된 도구를 사용하여 중재 전후 간호사의 지식과 자신감 변화를 평가할 것입니다. 또한 AI를 중환자실 워크플로우에 통합하는 실행 가능성과 수용 가능성을 탐구할 것입니다. 결과는 AI 기술이 간호 실무를 지원하고, 임상적 의사 결정을 강화하며, 중환자 환경에서 병원 획득 압박 손상 발생률 감소에 도움을 줄 수 있는 방법에 대한 정보를 제공할 것으로 예상됩니다.
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Dr. Jennifer De Beer, PhD
- 전화번호: +966559232671
- 이메일: debeerj@kfshrc.edu.sa
연구 장소
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Mecca Region
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Jeddah, Mecca Region, 사우디 아라비아, 21423
- 모병
- King Faisal Specialist Hospital and Research Center- Jeddah
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연락하다:
- Abeer Omer, MBBS
- 전화번호: +966114423657/+966503284853
- 이메일: aomer@kfshrc.edu.sa
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연락하다:
- Aziz Ashraf Afshan, MBCHB
- 전화번호: +966554965750
- 이메일: aali01@kfshrc.edu.sa
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수석 연구원:
- Jennifer de Beer, PhD Nursing
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준
- 조직 내에서 최소 6개월 이상 근무하는 간호사
- 근무 시간의 50% 이상을 직접 환자 돌봄에 참여하는 간호사
- 욕창 발생 위험이 있는 환자의 피부 평가 및 분류 (Braden 점수 체계 사용)
- 성인 환자 (18세 이상)
- 현재 중환자실(ICU)에 입원 중이며 중환자 치료를 받고 있는 환자
- 현재 심각한 피부 질환이 없는 환자 - AI 기반 피부 평가 과정을 방해할 수 있는 활동성 심각한 피부과적 질환(예: 큰 열린 상처, 심한 발진)이 없는 환자
제외 기준
- 조직 내에서 6개월 미만 근무하는 간호사
- 근무 시간의 50% 미만을 직접 환자 돌봄에 참여하는 간호사
- 임종 돌봄 또는 말기 질환 - 임종 돌봄을 받는 환자 또는 말기 진단을 받은 환자로서, 욕창 예방이 우선순위가 아닐 수 있고 연구 참여가 돌봄 목표와 일치하지 않을 수 있는 경우
- 심각하거나 활동성 피부과적 질환 - 심한 발진, 화상 또는 AI에 의한 정확한 피부 평가를 방해하거나 연구 결과를 혼란스럽게 할 수 있는 기타 피부과적 문제와 같은 활동성 피부 질환이 있는 환자
- 최근 피부 이식 또는 고급 상처 관리 - 최근 피부 이식을 받은 환자 또는 일반적인 욕창 예방 관행의 범위를 벗어난 복잡한 상처 관리 치료를 받고 있는 환자
- 피부 평가를 위한 필수 자세 유지 불가능 - 심각한 이동성 제한 또는 중증 의학적 상태로 인해 피부 평가를 위한 필요한 자세를 유지할 수 없는 환자
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 방지
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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간섭 없음: 표준 평가
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다른: ChatGPT 지원 피부 평가
간호사들은 ChatGPT 기반 AI 지원을 이용하여 피부 평가와 단계 분류를 보조할 것입니다.
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ChatGPT 피부 평가
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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간호사와 전문가 간 피부 사정 및 NPIAP 기준에 따른 욕창 단계 평가의 일치도
기간: 1일부터 6개월까지
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주요 결과는 연구 목적을 명시하기보다는 National Pressure Injury Advisory Panel(NPIAP) 분류 기준을 사용하여 간호사가 부여한 압박성 피부손상 단계와 전문가가 부여한 압박성 피부손상 단계 간의 일치도를 명시적으로 측정합니다. 일치도는 Cohen's Kappa 통계를 사용하여 정량화되며, 정확도는 간호사가 부여한 단계가 전문가가 부여한 단계와 정확히 일치하는 비율로 요약됩니다. 일치도 분석은 수동 간호사 평가와 AI 지원 간호사 평가에 대해 별도로 수행되어 연구 그룹 간 명확하고 보고 가능한 비교를 가능하게 합니다. 일치도 결과는 홍반, 변색, 부종, 온도 및 전반적인 압박성 피부손상 단계를 포함한 개별 평가 영역에서 정량적 일치도 지표를 사용하여 요약됩니다. 주요 결과는 1일차부터 6개월까지 평가됩니다. |
1일부터 6개월까지
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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기초 지식 대비 변화 - 간호사 지식 점수 (PUPKAI 압박성 궤양 예방 지식 평가 도구)
기간: Day 1 (Baseline) 및 Day 1 (Intervention 직후)
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압박성 피부손상 예방 및 분류와 관련된 간호사 지식은 검증된 26문항의 객관식 설문지인 압박성 피부손상 예방 지식 평가 도구(PUPKAI)를 사용하여 측정됩니다. 각 정답은 1점으로 채점되며, 문항 점수를 합산하여 0점에서 26점까지의 총 지식 점수를 생성합니다. 높은 점수는 더 큰 지식을 나타냅니다. 총 PUPKAI 점수는 두 가지 사전 지정된 시점에서 계산됩니다: 1일차(기준선, 중재 전) 및 1일차(중재 직후). 결과는 기준선 대비 총 PUPKAI 점수의 변화로 보고되며, 이는 중재 후 점수에서 기준선 점수를 뺀 값으로 계산됩니다. 통계 분석을 위해 기술 통계를 사용하여 기준선 및 중재 후 점수를 요약합니다. 그룹 내 PUPKAI 점수의 변화는 쌍을 이룬 통계 검정(자료 분포에 따라 쌍체 t-검정 또는 Wilcoxon 부호 순위 검정)을 사용하여 분석됩니다. |
Day 1 (Baseline) 및 Day 1 (Intervention 직후)
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피부 평가 신뢰도 척도(SACS)의 간호사 신뢰도 점수에서 기준선 대비 변화
기간: Day 1 (기준선) 및 Day 1 (중재 직후)
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간호사의 피부 평가 및 욕창 단계 분류에 대한 자신감은 10개 항목의 리커트 척도 도구인 피부 평가 자신감 척도(SACS)를 사용하여 측정됩니다. 각 항목은 5점 척도로 점수가 매겨지며, 항목 점수를 합산하여 10점에서 50점까지의 총 자신감 점수를 생성합니다. 높은 점수는 피부 평가를 수행하고 욕창 단계 분류 기준을 적용하는 데 더 큰 자신감을 나타냅니다. 총 SACS 점수는 두 가지 사전 지정된 시점에서 계산됩니다: 1일차(기준선, 중재 전) 및 1일차(중재 직후). 결과는 기준선 대비 총 SACS 점수의 변화로 보고되며, 이는 중재 후 점수에서 기준선 점수를 뺀 값으로 계산됩니다. 통계 분석을 위해 기술 통계는 기준선 및 중재 후 자신감 점수를 요약하는 데 사용됩니다. 그룹 내 SACS 점수의 변화는 대응 통계 검정(데이터 분포에 따라 대응 t-검정 또는 윌콕슨 부호 순위 검정)을 사용하여 분석됩니다. |
Day 1 (기준선) 및 Day 1 (중재 직후)
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- RAC 2251201
- Research Ethics Committee (기타 식별자: The Research Ethics Committee of the College of Dentistry, University of Baghdad. Project No. 1026125)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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