AI-transkripsjon og rapportering i allmennpraksis: en longitudinell studie (AI Scribe)
Allmennleger (fastleger) i Nederland er under et uholdbart press. Nyere undersøkelser viser at 68 % av allmennlegene opplever at arbeidsbelastningen er for høy og 18 % opplever arbeidet som ekstremt eller svært belastende. Presset på fastlegene skader pasientbehandlingen betydelig, ettersom redusert legetrivsel kan ha en negativ innvirkning på pasientopplevelser, behandlingsoverholdelse, pasient-leverandørkommunikasjon, helsekostnader, omsorgskvalitet og pasientsikkerhet.
En sentral bidragsyter til stresset er den økende tidsforpliktelsen knyttet til klinisk dokumentasjon. Dokumentasjonsprosessen har utviklet seg til en tidkrevende oppgave, som er en betydelig hindring for effektiv pasientbehandling. Store språkmodeller (LLM) lover kunstig intelligens (AI)-løsninger for å redusere dokumentasjonen i allmennpraksis. I dette prosjektet har etterforskerne som mål å studere et AI-basert transkripsjons- og rapporteringsverktøy i allmennpraksis.
Studieoversikt
Status
Forhold
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Innledning Gjennom årene har innføringen av elektronisk journal (EPJ) og økende krav om dokumentasjon ført til en økende belastning for fastlegene. Klinisk dokumentasjon er en stor barriere for effektiv pasientbehandling ettersom over halvparten av fastlegene i fjor bruker mer enn 20 % av tiden på administrative oppgaver. Denne byrden fører til redusert jobbtilfredshet og trivsel, økte utbrenthetsgrader og ansattes utmattelse. Dokumentasjonsbyrden påvirker også kommunikasjonen mellom pasient og leverandør negativt. Det fører til at fastlegene får mindre øyekontakt, har en mer lukket kroppsholdning og formidler mindre informasjon til sine pasienter. Dokumentasjonen i EPJ har imidlertid også positive effekter, som redusert kognitiv belastning og forbedringer i pasientsikkerhet og omsorg. Å redusere leverandør-datamaskin-interaksjonen under konsultasjonen kan forbedre pasient-leverandør-interaksjonen og leverandørens velvære samtidig som fordelene med EPJ-er beholdes.
Studier viste faktisk at bruk av medisinske assistenter for dokumentasjon under konsultasjoner fører til økt tid ansikt til ansikt og forbedrer pasienttilfredsheten. Videre lindret tale-til-tekst-teknologier for diktering etter konsultasjonen dokumentasjonsbyrden ved å øke dokumentasjonshastigheten, pasientopplevelsen og leverandørens tilfredshet. Disse intervensjonene kan senke utbrenthets- og utmattelsesraten, og styrke velværet til leverandørene så vel som helsesektoren.
Den raske utviklingen av store språkmodeller (LLM) har åpnet nye veier for å redusere dokumentasjonsbyrden. LLM-er, som ChatGPT, er modeller for kunstig intelligens (AI) som kan tolke og generere tekst. Disse modellene kan transkribere og oppsummere en konsultasjon med fastlegen i sanntid og fjerne behovet for medisinske assistenter eller diktering etter konsultasjonen. Men hvis LLM gjør feil, kan dette føre til økt administrativ arbeidsbelastning. Etterforskerne tar sikte på å vurdere effekten av et AI-basert transkripsjons- og rapporteringsverktøy i allmennpraksis.
Mål Vårt primære mål er å vurdere effekten av et transkripsjons- og rapporteringsverktøy på tidsbruk på klinisk dokumentasjon i allmennpraksis.
Sekundære mål er å vurdere effekten av et transkripsjons- og rapporteringsverktøy i allmennpraksis på
- Total konsultasjonstid
- Erfaring fra fastlege
- Pasienterfaring
- Dokumentasjonslengde og kvalitet
For å vurdere bruksratene til verktøyet For å vurdere akseptabiliteten av bruken av verktøyet
Design Dette er en longitudinell før-etter-studie. For hver fastlege vil etterforskerne observere to dager med konsultasjoner uten verktøyet. Dette vil bli gjort to uker før implementering av verktøyet (baseline periode). Etterforskerne vil også observere to dager med konsultasjoner med verktøyet. Dette skjer to uker etter implementering av verktøyet (intervensjonsperiode). Konsultasjoner fra intervensjonsperioden vil bli sammenlignet med baseline-perioden for å vurdere effektiviteten av verktøyet på de ulike utfallene.
Prøvestørrelse En prøvestørrelsesimulering viste at etterforskerne ville trenge 30 observasjoner for å ha nok kraft til det primære resultatet. For å forbedre generaliserbarheten til vår forskning og øke utvalget for de kvalitative resultatene, tar etterforskerne sikte på å observere totalt fire dager med konsultasjoner for ti fastleger fra minst fem ulike praksiser. Praksis vil bli tatt målrettet etter forskjeller i pasientpopulasjon og praksisorganisasjon.
Utfall Etterforskerne vil måle tidsutfall gjennom kontinuerlig observasjon. En observatør vil overvåke tiden brukt på ulike oppgaver under en konsultasjon, inkludert å ta sykehistorien, gjennomføre den fysiske undersøkelsen, forklare diagnosen eller behandlingsplanen, konsultere en kollega, klinisk dokumentasjon og administrative oppgaver som forskrivning eller henvisning.
Pasientopplevelsen av konsultasjonen vil bli målt med et validert pasientopplevelsesspørreskjema (PEQ) for allmennpraksis. Pasientens holdning til bruk av verktøyet under konsultasjonen vil bli utvidet med et semistrukturert intervju basert på tidligere forskning. Fastlegens erfaringer med og innvirkning av verktøyet på kliniske oppgaver vil bli målt med semistrukturerte intervjuer basert på tidligere forskning. Akseptabiliteten og bruken av verktøyet av fastleger vil bli vurdert i henhold til den enhetlige teorien om aksept og bruk av teknologi (UTAUT).
Bruksrater av verktøyet vil bli målt ved å vurdere andelen konsultasjoner som verktøyet brukes i. Dokumentasjonsvolum vil bli målt ved å bestemme lengden på dokumentasjonen i ord. Dokumentasjonens informasjonsmengde vil bli målt ved antall relevante kliniske variabler i notatet.
Studietype
Registrering (Faktiske)
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
South Holland
-
Rotterdam, South Holland, Nederland, 3015GD
- Erasmus MC
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
- Allmennleger (under opplæring) i Sørvest-Nederland
- Pasienter som oppsøker allmennleger (under opplæring) i Sørvest-Nederland
Beskrivelse
Allmennleger:
Inkludering:
- Planlegger å implementere det AI-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet
- Gi informert samtykke til observasjon og/eller intervju og/eller spørreskjema
Utelukkelse:
- Utilstrekkelig kunnskap om nederlandsk språk til å bli intervjuet
Pasienter:
Inkludering:
- Gi informert samtykke til spørreskjema og/eller intervju
- For spørreskjema: hadde konsultasjon med fastlegen
- Til intervju: hadde konsultasjon med fastlegen der verktøyet ble brukt
Utelukkelse:
- Utilstrekkelig kunnskap om nederlandsk språk til å bli intervjuet
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
GP 01
Allmennlege arbeider med/uten verktøyet
|
Det LLM-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet fungerer i tre trinn:
Andre navn:
|
|
GP 02
Allmennlege arbeider med/uten verktøyet
|
Det LLM-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet fungerer i tre trinn:
Andre navn:
|
|
GP 03
Allmennlege arbeider med/uten verktøyet
|
Det LLM-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet fungerer i tre trinn:
Andre navn:
|
|
GP 04
Allmennlege arbeider med/uten verktøyet
|
Det LLM-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet fungerer i tre trinn:
Andre navn:
|
|
GP 05
Allmennlege arbeider med/uten verktøyet
|
Det LLM-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet fungerer i tre trinn:
Andre navn:
|
|
GP 06
Allmennlege arbeider med/uten verktøyet
|
Det LLM-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet fungerer i tre trinn:
Andre navn:
|
|
GP 07
Allmennlege arbeider med/uten verktøyet
|
Det LLM-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet fungerer i tre trinn:
Andre navn:
|
|
GP 08
Allmennlege arbeider med/uten verktøyet
|
Det LLM-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet fungerer i tre trinn:
Andre navn:
|
|
GP 09
Allmennlege arbeider med/uten verktøyet
|
Det LLM-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet fungerer i tre trinn:
Andre navn:
|
|
GP 10
Allmennlege arbeider med/uten verktøyet
|
Det LLM-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet fungerer i tre trinn:
Andre navn:
|
|
GP 11
General Practitioner som jobber med/uten verktøyet
|
Det LLM-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet fungerer i tre trinn:
Andre navn:
|
|
GP 12
General Practitioner som jobber med/uten verktøyet
|
Det LLM-baserte transkripsjons- og rapporteringsverktøyet fungerer i tre trinn:
Andre navn:
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Tid brukt på dokumentasjon
Tidsramme: Målt under konsultasjonen (grunnlinje og intervensjon)
|
Dette utfallet refererer til tiden brukt på dokumentasjon for en klinisk konsultasjon.
Etterforskerne vil måle tidsutfall gjennom kontinuerlig observasjon.
En ekstern observatør vil overvåke tiden brukt på ulike oppgaver under en konsultasjon, inkludert å ta sykehistorien, gjennomføre den fysiske undersøkelsen, forklare diagnosen eller behandlingsplanen, konsultere en kollega, klinisk dokumentasjon og administrative oppgaver som forskrivning eller henvisning.
|
Målt under konsultasjonen (grunnlinje og intervensjon)
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Total konsultasjonstid
Tidsramme: Målt under konsultasjonen (grunnlinje og intervensjon)
|
Dette utfallet refererer til den totale tiden brukt på den kliniske konsultasjonen.
Etterforskerne vil måle tidsutfall gjennom kontinuerlig observasjon.
En ekstern observatør vil overvåke tiden brukt på ulike oppgaver under en konsultasjon, inkludert å ta sykehistorien, gjennomføre den fysiske undersøkelsen, forklare diagnosen eller behandlingsplanen, konsultere en kollega, klinisk dokumentasjon og administrative oppgaver som forskrivning eller henvisning.
|
Målt under konsultasjonen (grunnlinje og intervensjon)
|
|
Fastlegeerfaring med verktøyet
Tidsramme: Målt innen en uke etter den to dager lange intervensjonsperioden
|
Erfaringene til fastlegen og verktøyets innvirkning på kliniske oppgaver vil bli målt med semistrukturerte intervjuer basert på tidligere forskning med følgende temaguide:
|
Målt innen en uke etter den to dager lange intervensjonsperioden
|
|
Pasienterfaring med konsultasjonen
Tidsramme: Målt innen 1 uke etter konsultasjonen
|
Pasientopplevelse av konsultasjonen og kommunikasjonen med fastlegen vil bli målt med et pasientopplevelsesspørreskjema (PEQ) for allmennpraksis (doi: 10.1093/fampra/18.4.410). PEQ inneholder fem skalaer:
|
Målt innen 1 uke etter konsultasjonen
|
|
Pasienterfaring med verktøyet
Tidsramme: Målt innen 1 uke etter konsultasjonen
|
Pasienterfaring og holdning med verktøyet vil bli vurdert ved hjelp av et semistrukturert intervju basert på tidligere forskning med følgende temaguide:
|
Målt innen 1 uke etter konsultasjonen
|
|
Bruksrater
Tidsramme: Måles rett etter konsultasjonen
|
Bruksrater av verktøyet vil bli målt ved å vurdere andelen konsultasjoner som verktøyet brukes i.
|
Måles rett etter konsultasjonen
|
|
Dokumentasjonsvolum
Tidsramme: Måles rett etter konsultasjonen
|
Dokumentasjonsvolum vil bli målt ved å bestemme lengden på dokumentasjonen i ord.
|
Måles rett etter konsultasjonen
|
|
Dokumentasjonsinformasjonstetthet
Tidsramme: Måles rett etter konsultasjonen
|
Dokumentasjonens informasjonsmengde vil bli målt ved antall relevante kliniske variabler i notatet. De vil bli kategorisert etter deres type:
|
Måles rett etter konsultasjonen
|
|
Fastlegens aksept og bruk av verktøyet
Tidsramme: Målt 1 uke før startperioden, 1 uke før start av intervensjonsperioden og 1 uke etter intervensjonsperiode
|
Akseptabiliteten og bruken av verktøyet av fastleger vil bli vurdert i henhold til den enhetlige teorien om aksept og bruk av teknologi (UTAUT). Spørreskjemaet har fem domener. Forventet ytelse: 4-20 poeng, høyere er bedre Forventet innsats: 4-20 poeng, høyere er bedre Sosial innflytelse: 4-20 poeng, høyere er bedre Tilretteleggingsforhold: 4-20 poeng, høyere er bedre Atferdsintensjon: 3-15 poeng, ingen verdivurdering |
Målt 1 uke før startperioden, 1 uke før start av intervensjonsperioden og 1 uke etter intervensjonsperiode
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Faktiske)
Studiet fullført (Faktiske)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Andre studie-ID-numre
- PaNaMa-12075
- MEC-2024-0286 (Annen identifikator: Medical Ethical Review Committee Erasmus MC)
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
IPD-planbeskrivelse
IPD-delingstidsramme
Tilgangskriterier for IPD-deling
IPD-deling Støtteinformasjonstype
- STUDY_PROTOCOL
- SEVJE
- ICF
- ANALYTIC_CODE
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
produkt produsert i og eksportert fra USA
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .