AI-verbeterde toestemming voor cataractchirurgie

Achtergrond en reden

Cataractchirurgie is een van de meest uitgevoerde procedures binnen de NHS, maar toch blijft het proces van het verkrijgen van geïnformeerde toestemming een aanzienlijke uitdaging. Traditionele methoden van geïnformeerde toestemming, waarbij voornamelijk mondelinge discussies en schriftelijk materiaal betrokken zijn, slagen er vaak niet in om ervoor te zorgen dat patiënten de operatie, de risico's en voordelen ervan volledig begrijpen. Dit is vooral problematisch voor patiënten met beperkte gezondheidsvaardigheden, taalbarrières of andere sociaal-economische factoren die van invloed zijn op hun vermogen om complexe medische informatie te begrijpen.

Doelstellingen

Het primaire doel van deze studie is het verbeteren van het geïnformeerde toestemmingsproces voor cataractchirurgie door kunstmatige intelligentie (AI) te gebruiken om gepersonaliseerde informatieve video's te maken. Deze video's zullen worden afgestemd op de specifieke behoeften van patiënten, waarbij rekening wordt gehouden met hun opleidingsniveau, taalvoorkeuren en culturele achtergronden. De door AI gegenereerde video’s zullen worden vergeleken met traditionele methoden voor het overbrengen van informatie, zoals mondelinge briefings en geschreven brochures, om de effectiviteit ervan te beoordelen bij het verbeteren van het begrip van de patiënt, de tevredenheid en het verminderen van angst.

Studie ontwerp

Deze studie zal worden uitgevoerd met twee cohorten, elk gericht op verschillende demografische patiëntengroepen, om de haalbaarheid en effectiviteit van de AI-interventie te beoordelen.

Cohort A:

Focus op Engelstalige patiënten. Deelnemers worden willekeurig in twee groepen verdeeld: de ene ontvangt de door AI gegenereerde video en de andere ontvangt standaard geschreven brochures.

Cohort B:

Breid uit naar een Bengaalssprekende bevolking met beperkte Engelse taalvaardigheid. Hetzelfde gerandomiseerde ontwerp als Cohort A.

Methoden

Deelnemers zullen worden gerekruteerd uit het Moorfields Eye Hospital en in elk cohort zullen 100 patiënten aanwezig zijn. Het onderzoek zal gebruik maken van een mixed-methods-aanpak, waarbij zowel kwantitatieve als kwalitatieve gegevensverzameling wordt geïntegreerd.

Kwantitatieve metingen:

Een meerkeuzevragenlijst zal beoordelen of de patiënt de operatie begrijpt.

State Trait Anxiety Inventory (STAI) meet de angstniveaus van patiënten. Tijd- en bewegingsstudies zullen de duur van de informatielevering en toestemmingsbevestigingsprocessen volgen.

Annuleringspercentages en de incidentie van klachten of rechtszaken worden geregistreerd.

Kwalitatieve maatregelen:

Semi-gestructureerde interviews zullen de ervaringen van patiënten met de informatieverstrekkingsmethoden, hun betrokkenheid bij digitale hulpmiddelen en hun algehele tevredenheid over het toestemmingsproces onderzoeken.

Verwachte voordelen:

• Verbeterd begrip van de patiënt over cataractchirurgie, wat leidt tot een hogere tevredenheid en minder angst.
• Mogelijke vermindering van het aantal annuleringen en klachten van operaties, waardoor het algehele gebruik van de theaters verbetert.
• Verbeterde tevredenheid van artsen door het toestemmingsproces te stroomlijnen en de kans op claims wegens wanpraktijken te verkleinen.

Ethische overwegingen:

Het onderzoek zal ervoor zorgen dat alle door AI gegenereerde inhoud rigoureus wordt beoordeeld op nauwkeurigheid en culturele gevoeligheid. Deelnemers worden geïnformeerd over het AI-karakter van de video's en alle gegevens worden behandeld in overeenstemming met de AVG-voorschriften om vertrouwelijkheid en veiligheid te garanderen. Alle materialen in Cohort B worden gecontroleerd door een Bengaalse moedertaalspreker met een medische achtergrond. De onderzoekers zullen een gevalideerde Bengaalse vertaling van de State Trait Anxiety Inventory (STAI) gebruiken.

Verspreidingsstrategie

De bevindingen uit het onderzoek zullen via verschillende kanalen worden verspreid, waaronder wetenschappelijke publicaties, presentaties op nationale en internationale conferenties en rapporten aan relevante gezondheidszorgautoriteiten. De resultaten zullen ook worden gedeeld met deelnemers en het bredere publiek via sociale media en initiatieven voor gemeenschapsbetrokkenheid.