The Impact of AI-Powered Training on Gynecological Examination Anxiety and Satisfaction
2026년 5월 14일 업데이트: 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.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
114
단계
- 해당 없음
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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
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
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 지지 요법
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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활성 비교기: 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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간섭 없음: control group
group that will not be intervened with
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Women's anxiety levels
기간: 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
기간: 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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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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 (추정된)
2026년 5월 2일
기본 완료 (추정된)
2026년 8월 30일
연구 완료 (추정된)
2026년 9월 29일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 4월 29일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 5월 14일
처음 게시됨 (실제)
2026년 5월 20일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 5월 20일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 5월 14일
마지막으로 확인됨
2026년 4월 1일
추가 정보
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