HOUDINGEN, PERCEPTIES EN COMPETENTIES TEN OPZICHTE VAN KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE IN ORTHOTIEK EN PROTHETIEK
EVALUATIE VAN HOUDINGEN, PERCEPTIES EN COMPETENTIES TEN AANZIEN VAN TECHNOLOGIEËN VOOR KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE BIJ GEZONDHEIDSZORDPROFESSIONALS WERKZAAM IN HET ORTHOTIE- EN PROTHETIEVELD: EEN STUDIE MET GEMENGDE METHODEN
Het doel van deze studie is om met behulp van een mixed-methods benadering de attitudes, percepties, niveaus van technologische acceptatie en competenties in het gebruik van generatieve kunstmatige intelligentie onder zorgprofessionals die werkzaam zijn in de orthopedische technologie en prothesiologie te analyseren.
De studie zal onthullen hoe de technologische transformatie in orthopedische technologie en prothesiologie wordt waargenomen door zorgprofessionals, en zal ook de professionele vereisten, barrières en kansen voor de integratie van kunstmatige intelligentie-technologieën in de praktijk identificeren.
Op deze manier streeft het ernaar een wetenschappelijke referentie te bieden voor besluitvormers om de actualisering van professionele onderwijsprogramma's in orthopedische technologie en prothesiologie te ondersteunen, evenals de ontwikkeling van institutioneel beleid en een bredere adoptie van AI-ondersteunde klinische toepassingen.
Studie Overzicht
Toestand
Gedetailleerde beschrijving
Zorgprofessionals werkzaam in de orthopedie en prothesiologie die vrijwillig instemmen met deelname, worden in het onderzoek opgenomen. Op basis van de G*Power-analyse is minimaal 159 deelnemers nodig om 95% statistische power te bereiken bij een significantieniveau van 5% (|ρ| = 0,277). Rekening houdend met een mogelijke uitval van 10%, is bepaald dat het onderzoek met ten minste 175 zorgprofessionals moet worden uitgevoerd.
Voor het kwantitatieve deel van het onderzoek wordt de Technology Acceptance Model Scale gebruikt om het technologisch acceptatieniveau te bepalen; de General Attitude Toward Artificial Intelligence Scale om de algemene houding ten opzichte van AI te meten; de Generative Artificial Intelligence Use and Competency Scale om AI-gebruiksvaardigheden en AI-ondersteunde leermotivatie te beoordelen; en de Artificial Intelligence Perception and Attitude Scale om AI-percepties en gebruikstendensen te onderzoeken.
Voor het kwalitatieve deel van het onderzoek worden face-to-face-interviews gehouden met deelnemers die actief kunstmatige intelligentie in hun vakgebied gebruiken, aan de hand van 8 semi-gestructureerde vragen die zijn ontworpen om AI-bewustzijn, de impact op klinische workflow, economische haalbaarheid en ethische en veiligheidsproblemen te evalueren. Na de individuele interviews wordt een online focusgroepinterview gehouden met 5 deelnemers die AI het meest intensief gebruiken. De focusgroep zal bestaan uit 7 vragen, opgesteld om de gedeelde percepties, gebruikservaringen, professionele zorgen en toekomstige suggesties van zorgprofessionals met betrekking tot kunstmatige intelligentie te verkennen via groepsinteractie.
Studietype
Inschrijving (Geschat)
Contacten en locaties
Studiecontact
- Naam: Gizem Boztaş ELVERİŞLİ, Assistant Professor
- Telefoonnummer: +905439076494
- E-mail: gboztas@medipol.edu.tr
Studie Locaties
-
-
Kavacık
-
Istanbul, Kavacık, Turkije (Türkiye), 34040
- Werving
- İstanbul Medipol Üniversitesi
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- 18 jaar of ouder zijn,
- Actief werkzaam zijn in de orthopedie en prothesiologie (bijv. zorginstellingen, particuliere prothese-orthopediecentra, universiteiten, onderzoekslaboratoria, revalidatiecentra, enz.),
- Minimaal 1 jaar beroepservaring hebben in de orthopedie en prothesiologie.
Exclusiecriteria:
-
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Demografische Informatie Formulier
Tijdsspanne: 5 minuten
|
De naam, achternaam, geslacht, leeftijd, afdeling van laatste afstuderen, hoogste opleidingsniveau, totale professionele ervaring in de orthopedie en prothetik, de instelling waar ze werken en hun functie in de instelling worden geregistreerd.
|
5 minuten
|
|
Technologieacceptatiemodel Schaal
Tijdsspanne: 5 minuten
|
De schaal is ontwikkeld door Tubaishat om het niveau van technologieacceptatie te bepalen.
Het bestaat uit 28 items en twee subdimensies: "Ervaren Nut" en "Ervaren Gebruiksgemak". Het wordt gescoord met behulp van een vijfpuntsschaal volgens Likert. Een hoge score duidt op een hoog niveau van technologieacceptatie, terwijl een lage score duidt op een laag niveau van technologieacceptatie. |
5 minuten
|
|
Algemene houding ten opzichte van Kunstmatige Intelligentie-schaal
Tijdsspanne: 5 minuten
|
Deze schaal werd in 2020 ontwikkeld door Schepman en Rodway om de algemene houding van individuen ten opzichte van kunstmatige intelligentie te meten.
Het bestaat uit 20 items, waaronder 12 items die positieve houdingen ten opzichte van AI meten en 8 items die negatieve houdingen ten opzichte van AI meten.
Het wordt gescoord met een vijfpunts Likert-schaal.
Een hoge score op de positieve houding-subschaal duidt op sterke positieve houdingen ten opzichte van AI, terwijl een hoge score op de negatieve houding-subschaal duidt op sterke negatieve houdingen ten opzichte van AI.
|
5 minuten
|
|
Schaal voor Gebruik en Competentie van Generatieve Kunstmatige Intelligentie
Tijdsspanne: 5 minuten
|
Deze schaal werd in 2024 ontwikkeld door Arslankara et al. om het vermogen van individuen om generatieve kunstmatige intelligentie tools te gebruiken en hun competentie in het effectief gebruiken van deze tools te meten.
Hij bestaat uit twee secties: "AI-gebruikscompetentie" en "AI-ondersteunde leermotivatie."
De eerste sectie bevat 10 items, en de tweede sectie bevat 9 items.
De score wordt bepaald met behulp van een vijfpuntige Likertschaal.
Een hoge score op deze schaal duidt op een hoog niveau van competentie in het effectief gebruiken van generatieve AI-tools en sterke motivatie voor AI-ondersteund leren, terwijl een lage score duidt op lage competentie en motivatie.
|
5 minuten
|
|
Artificial Intelligence Perceptie en Houding Schaal
Tijdsspanne: 5 minuten
|
Deze schaal is in 2025 door Dinler ontwikkeld om de percepties en attitudes van individuen ten opzichte van kunstmatige intelligentietechnologieën uitgebreid te evalueren.
Hij omvat vier subdimensies: positieve perceptie, negatieve perceptie, generatief mediagebruik en chatbotinteractie.
De schaal bestaat uit 24 items en wordt beoordeeld op een zevenpuntige Likert-schaal.
Een hoge score op deze schaal duidt op hoge niveaus van positieve perceptie, gebruik en interactie met AI-technologieën, terwijl een lage score duidt op zwakke percepties en attitudes ten opzichte van AI.
|
5 minuten
|
|
Half-gestructureerd interviewformulier
Tijdsspanne: 40-60 minuten
|
Het interviewformulier bevat 8 vragen, onderverdeeld in de volgende thema\u0027s: bewustzijn van AI en professionele perceptie, impact op klinische workflow en prestaties, ethische kwesties, veiligheid en risico op fouten, economische en institutionele haalbaarheid, en toekomstige verwachtingen en veranderingen in professionele rollen.
|
40-60 minuten
|
|
Focusgroep interviewformulier
Tijdsspanne: 60-90 minuten
|
Het formulier bevat 7 vragen ingedeeld onder de volgende thema's: AI-bewustzijn en perceptie, impact op klinische workflow en prestaties, economische haalbaarheid, ethiek, veiligheid en professionele verantwoordelijkheid, onderwijs, bruikbaarheid en toekomstige verwachtingen.
|
60-90 minuten
|
Medewerkers en onderzoekers
Sponsor
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Geschat)
Studie voltooiing (Geschat)
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
- E-10840098-202.3.02-78
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 .