Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Smart Normal Labor: Healthcare Providers' Experience With an AI-Based Mobile App (Smart labor)

21 juli 2026 bijgewerkt door: Basma Wageah Mohamed Mohamed Elrefay, Delta University for Science and Technology

Smart Normal Labor From Healthcare Providers' Perspective: Evaluating Clinical Decision-Making Speed, Diagnostic Accuracy, Satisfaction, and Experience Using an AI-Based Mobile Application

Pregnancy and childbirth are uniquely important events in women's lives because they are accompanied by major physical, emotional, and psychological changes. Maternal satisfaction, emotional well-being, and perceptions of childbirth are strongly influenced by the quality of labor management. A woman's childbirth experience is shaped by multiple factors, including communication, autonomy, and active participation in the decision-making process. These factors are widely recognized as important indicators of the quality of maternity care. [1]

Recent demographic changes and global population growth have placed increasing demands on healthcare systems, particularly maternal health services. High birth rates in some regions, combined with shortages of trained healthcare professionals, have created a need for scalable, adaptable, and innovative models of care. In response to these challenges, digital health technologies have emerged as promising tools to enhance the quality of maternity care and support both healthcare providers and pregnant women. [2]

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

General Objective

To evaluate the impact of an artificial intelligence (AI)-based smart normal labor application on healthcare providers' clinical decision-making speed, diagnostic accuracy, satisfaction, and overall clinical experience during the management of normal labor.

Specific Objectives

To assess the effect of the AI-based smart normal labor application on the speed of clinical decision-making among obstetricians and nurses during the management of normal labor.

To evaluate the effect of the AI-based smart normal labor application on diagnostic accuracy during the management of normal labor.

To evaluate healthcare providers' satisfaction with the AI-based smart normal labor application.

To assess healthcare providers' overall clinical experience while using the AI-based smart normal labor application during normal labor management.

To identify barriers and facilitators associated with the adoption and usability of the AI-based smart normal labor application in clinical practice.

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Geschat)

427

Fase

  • Niet toepasbaar

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Locaties

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Kind
  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Beschrijving

Inclusion Criteria

Participants must meet the following conditions to be included in the study:

  1. Healthcare providers (obstetricians and nurses) currently working in the Labor Kiosk, Obstetrics and Gynecology Department, or Outpatient Gynecology Clinics at Mansoura University Hospital.
  2. Direct involvement in the care and supervision of women in active labor.
  3. For the intervention group: previous exposure to and use of the AI-based smart normal labor application for a minimum defined period (e.g., 1 month).
  4. For the control group: no prior use of the AI-based application, following standard care practices.
  5. Willingness to participate and provide informed consent. Exclusion Criteria

Participants will be excluded if they:

  1. Are healthcare providers not directly involved in labor management (e.g., administrative staff or laboratory personnel).
  2. Have less than the minimum required clinical experience in labor management (e.g., <6 months).
  3. Are on leave or unavailable during the study period.
  4. Decline to participate or do not provide informed consent.

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

  • Primair doel: Onderzoek naar gezondheidsdiensten
  • Toewijzing: Niet-gerandomiseerd
  • Interventioneel model: Parallelle opdracht
  • Masker: Enkel

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Experimenteel: AI-Based Smart Normal Labor Application
Healthcare providers use the AI-based Smart Normal Labor Application during the management of normal labor to support clinical decision-making, labor monitoring, and timely identification of labor-related conditions.
participants who actively use the AI application during labor management,
Geen tussenkomst: Routine Care Group
Healthcare providers provide routine normal labor management according to standard institutional protocols without using the AI-based Smart Normal Labor Application.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Primary Outcome
Tijdsspanne: During labor management (from the onset of active labor until delivery, assessed up to 6-8 hours).
The time required for healthcare providers to make appropriate clinical decisions during the management of normal labor, measured using a structured clinical decision-making assessment tool.
During labor management (from the onset of active labor until delivery, assessed up to 6-8 hours).

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Secondary Outcome
Tijdsspanne: During labor management (from the onset of active labor until delivery, assessed up to 6-8 hours).
Clinical decision-making accuracy will be assessed using a validated Clinical Decision-Making Checklist for Normal Labor. Total scores range from [minimum] to [maximum], with higher scores indicating greater clinical decision-making accuracy.
During labor management (from the onset of active labor until delivery, assessed up to 6-8 hours).

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

6 mei 2026

Primaire voltooiing (Werkelijk)

21 juli 2026

Studie voltooiing (Geschat)

30 juli 2026

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

4 april 2026

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

21 juli 2026

Eerst geplaatst (Werkelijk)

22 juli 2026

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

22 juli 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

21 juli 2026

Laatst geverifieerd

1 januari 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Andere studie-ID-nummers

  • Smart Normal Labor

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

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 .

Abonneren