Artificial Intelligence in Perioperative Nursing
2026년 8월 8일 업데이트: 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.
연구 개요
상태
완전한
연구 유형
관찰
등록 (실제)
183
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Alexandria, 이집트, 21511
- Faculty of Nursing, Alexandria University
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Alexandria Governorate
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Alexandria, Alexandria Governorate, 이집트, 21511
- Faculty of Nursing, Alexandria University
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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
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
The study population includes registered nurses working in perioperative settings (surgical wards and operating rooms)
설명
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:
-
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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Surgical Ward and Operating Room Nurses
Registered nurses working in operating rooms and Surgical Ward
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No interventions (observational study)
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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Perception of Artificial Intelligence (SHAIP Score)
기간: 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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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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Usability of AI Systems (SUS Score)
기간: 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)
기간: 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
기간: 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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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Mohamed Fakhry Ahmed Salem, PHD, Alexandria University
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)
2026년 5월 19일
기본 완료 (실제)
2026년 6월 21일
연구 완료 (실제)
2026년 6월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 5월 9일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 5월 15일
처음 게시됨 (실제)
2026년 5월 22일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 8월 11일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 8월 8일
마지막으로 확인됨
2026년 5월 1일
추가 정보
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