Vergelijking van door AI gegenereerde pijnscorebeelden met visueel analoge schaal (VAS) voor pijnbeoordeling
Deze prospectieve studie zal worden uitgevoerd op chirurgische afdelingen, waar postoperatieve patiënten worden beoordeeld. In eerste instantie zullen patiënten worden geëvalueerd met behulp van de VAS-methode. Vervolgens krijgen ze vijf door AI gegenereerde afbeeldingen te zien die verschillende pijnniveaus weergeven en selecteren ze de afbeelding die hun pijn het beste weergeeft. Een vervolgonderzoek zal de effectiviteit van elke methode beoordelen.
Met behulp van ChatGPT-4/DALL-E worden afbeeldingen gemaakt die overeenkomen met VAS-scores van 1-2, 3-4, 5-6, 7-8 en 9-10. Patiënten zullen het beeld kiezen dat hun pijn het beste beschrijft, met als doel te bepalen of AI-ondersteunde beelden een nauwkeuriger alternatief bieden voor VAS voor pijnbeoordeling.
Studie Overzicht
Gedetailleerde beschrijving
Studiedoel Het primaire doel van dit onderzoek is het vergelijken en evalueren van de effectiviteit van door AI gegenereerde pijnbeelden bij het helpen van patiënten om hun pijnniveau uit te drukken met de Visueel Analoge Schaal (VAS). Door patiënten in staat te stellen hun pijn nauwkeuriger weer te geven via AI-ondersteunde beelden, wil het onderzoek de pijnbeheersingspraktijken in klinische omgevingen verbeteren.
Betekenis van het onderzoek Pijnbestrijding is een cruciaal onderdeel van de gezondheidszorg en heeft een directe invloed op het welzijn van de patiënt en het succes van de behandeling. De VAS is een veelgebruikt instrument voor subjectieve pijnbeoordeling, maar kan voor sommige patiënten een uitdaging zijn vanwege het abstracte karakter ervan. Door AI gegenereerde beelden bieden patiënten een potentieel preciezere en begrijpelijkere manier om hun pijn te communiceren, wat mogelijk kan leiden tot nauwkeurigere en gepersonaliseerde pijnbeoordelingen en -behandeling.
Deze studie heeft tot doel de bijdrage van AI-gegenereerde pijnbeelden aan een nauwkeurigere pijnbeoordeling te meten en de mogelijke toepassingen van deze technologie te onderzoeken. Bovendien probeert de studie de voordelen en beperkingen van deze aanpak te begrijpen in vergelijking met traditionele methoden zoals VAS, waardoor de rol van AI in pijnbeheersingspraktijken wordt vergroot.
Verwachte voordelen en risico's
Verwachte voordelen:
Verbeterde pijnexpressie: Door AI gegenereerde beelden kunnen patiënten helpen hun pijn duidelijker te verwoorden, wat leidt tot beter pijnbeheer in klinische omgevingen.
Gepersonaliseerde behandelbenaderingen: Verbeterde pijnexpressie kan zorgverleners de mogelijkheid bieden om meer gepersonaliseerde behandelplannen te creëren, vooral gunstig voor chronische pijnpatiënten.
Verbeterde klinische besluitvorming: Het gebruik van AI-beelden kan objectievere en reproduceerbare pijnbeoordelingen mogelijk maken, waardoor de algehele pijnbeheersingsstrategieën worden verbeterd.
Potentiële risico's:
Risico op verkeerde interpretatie: Door AI gegenereerde beelden kunnen in bepaalde gevallen de pijn van de patiënt verkeerd interpreteren, vooral als de beelden misleidend of complex zijn.
Afhankelijkheid van technologie: Een te grote afhankelijkheid van AI-hulpmiddelen kan het belang van het menselijk oordeel en de subjectieve aard van pijnbeoordeling over het hoofd zien.
Studieopzet Deze prospectieve studie zal worden uitgevoerd op chirurgische afdelingen, waarbij postoperatieve patiënten worden beoordeeld. In eerste instantie zullen patiënten worden geëvalueerd met behulp van de conventionele VAS-methode, waarbij hun pijn op een schaal van 0-10 wordt aangegeven. Vervolgens krijgen patiënten vijf door AI gegenereerde afbeeldingen te zien die verschillende pijnniveaus weergeven en wordt hen gevraagd de afbeelding te selecteren die hun pijn het beste weergeeft. Uit een vervolgonderzoek zal blijken welke methode de patiënten effectiever vonden om hun pijn te uiten.
VAS-score:
Patiënten zullen hun pijnniveau markeren op een lijn variërend van 0 (geen pijn) tot 10 (ergste pijn).
Door AI gegenereerde beelden:
Met behulp van ChatGPT-4/DALL-E worden afbeeldingen gemaakt die overeenkomen met VAS-scores van 1-2, 3-4, 5-6, 7-8 en 9-10. Deze afbeeldingen tonen specifiek gezichtsuitdrukkingen die de respectievelijke pijnniveaus weerspiegelen. Patiënten kiezen het beeld dat hun pijn het beste beschrijft.
Deze studie heeft tot doel vast te stellen of AI-ondersteunde beelden een nauwkeuriger en gebruiksvriendelijker alternatief bieden voor traditionele VAS-scores voor pijnbeoordeling.
VAS-score Beschrijvingen VAS-score 1-2: Een man van middelbare leeftijd die tekenen van licht ongemak vertoont.
VAS-score 3-4: Een jonge vrouwelijke atleet op een voetbalveld die matige pijn uitdrukt.
VAS-score 5-6: Een man in een keukenomgeving die hevige pijn vertoont door een snee.
VAS-score 7-8: Een jonge man met ernstige schouderpijn.
VAS-score 9-10: Een jonge vrouw die intense pijn ervaart.
Studietype
Inschrijving (Werkelijk)
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
-
Istanbul, Kalkoen, 34303
- Health Science University İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- 18 jaar en ouder
- Om welke reden dan ook een operatie ondergaan
- Er werd ingestemd met deelname aan het onderzoek en het formulier voor geïnformeerde toestemming ondertekend
Uitsluitingscriteria:
- Patiënten jonger dan 18 jaar
- Patiënten die het geïnformeerde toestemmingsformulier niet hebben ondertekend
- Patiënten met een visuele beperking
- Patiënten bij wie het bewustzijnsniveau niet voldoende is om de enquête in te vullen
- Patiënten met een voorgeschiedenis van psychiatrische stoornissen
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Visuele analoge schaalscore
De pijnscore op de Visueel Analoge Schaal (VAS) is een eenvoudige en effectieve methode die wordt gebruikt om het pijnniveau van patiënten te meten.
Deze methode wordt doorgaans weergegeven door een lijn van 0 tot 10, waarbij 0 geen pijn aangeeft en 10 de meest ernstige pijn.
Patiënten wordt gevraagd een punt op de lijn te markeren dat overeenkomt met hun pijnniveau.
|
We zullen patiënten vragen naar hun pijn en proberen hun pijnscores te beoordelen.
Vervolgens zullen wij hen vragen welke methot het meest geschikt is voor beoordeling.
|
|
Afbeeldingen gemaakt door kunstmatige intelligentie
Pijnbeoordeling gemaakt door afbeeldingen die zijn gemaakt met ChatGPT/DALLE
|
We zullen patiënten vragen naar hun pijn en proberen hun pijnscores te beoordelen.
Vervolgens zullen wij hen vragen welke methot het meest geschikt is voor beoordeling.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Pijnbeoordeling
Tijdsspanne: 10 minuten
|
De primaire uitkomst van dit onderzoek is het vergelijken van de effectiviteit van door AI gegenereerde pijnbeoordelingsbeelden met de traditionele Visueel Analoge Schaal (VAS) bij het nauwkeurig evalueren en uitdrukken van de pijnniveaus van patiënten.
Dit zal worden gemeten aan de hand van door de patiënt gerapporteerd gebruiksgemak, duidelijkheid en bruikbaarheid van beide methoden, evenals de voorkeur van de patiënt voor een van beide methoden bij pijnbeoordeling.
|
10 minuten
|
Medewerkers en onderzoekers
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Werkelijk)
Studie voltooiing (Werkelijk)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- AI Images
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Beschrijving IPD-plan
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .