Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Tillit til AI og digitalisering i helsevesenet på tvers av generasjonsgrupper: En komparativ studie av barrierer og fasilitatorer for rettferdig adopsjon. (TRUST-AI)

12. desember 2025 oppdatert av: Prof. Dr. Sonia Lippke, Jacobs University Bremen gGmbH

Aksept og opplevde fordeler ved digitalisering blant medisinske assistenter og andre generasjonsgrupper (ANDI-MFA-2): "Tillit til KI og digitalisering i helsevesenet på tvers av generasjonsgrupper: En sammenlignende studie av barrierer og fasilitatorer for rettferdig adopsjon"

Denne studien har som mål å undersøke forskjeller i oppfatning av barrierer og fasilitatorer for digitalisering og bruk av kunstig intelligens (AI) i helsevesenet på tvers av ulike generasjonsgrupper (ungdom, voksne i arbeidsfør alder og seniorer). Resultatene vil bidra til å utarbeide praktiske anbefalinger for folkehelseprosjekter og konsulenter for å støtte en rettferdig og inkluderende bruk av nye digitale verktøy i helsevesenet. En tverrsnittsundersøkelse på nett vil bli gjennomført blant studenter ved HAW, pasienter og ansatte ved rehabiliteringssenteret Oldenburg, og seniorer som deltar i prosjektet "Digital im Alter" (DIA).

Studieoversikt

Status

Rekruttering

Detaljert beskrivelse

Denne studien vil bruke et nettbasert spørreskjema for å samle inn data fra respondenter om deres holdninger til digitale teknologier og kunstig intelligens i helsevesenet, samt deres meninger om barrierer og deres fasilitatorer for lik tilgjengelighet av moderne teknologier. Undersøkelsen vil bli gjennomført i november–desember 2025.

Undersøkelsen vil bruke validerte skalaer, inkludert eHealth Literacy Scale (eHEALS) og Human-Computer Trust Scale (HCTS), kombinert med ytterligere spørsmål som vurderer opplevde barrierer og fasilitatorer. Åpne spørsmål vil gi oss mulighet til å få meninger om barrierene og fasilitatorene fra deltakerne i deres egne ord og fra deres perspektiv.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Antatt)

250

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studer Kontakt Backup

Studiesteder

      • Bremen, Tyskland, 28759
        • Rekruttering
        • Constructor University (formerly known as Jacobs University)
        • Ta kontakt med:
        • Hovedetterforsker:
          • Sonia Lippke, PhD
      • Hamburg, Tyskland, 21033
        • Aktiv, ikke rekrutterende
        • HAW Hamburg

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

N/A

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Studiepopulasjonen er valgt på en måte som gjør at de utvalgte kohortene kan dekke alle 3 generasjonene som kreves for den komparative studien. Derfor er kohortene i denne studien:

  • Studenter ved Hamburg University of Applied Sciences.
  • Seniorer som deltar i "Digital i alderdommen"-kurs.
  • Pasienter og ansatte ved et rehabiliteringssenter i Oldenburg.

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • Alder 18+
  • Tilhører en av de definerte deltakergruppene
  • Samtykke til å delta i nettbasert spørreundersøkelse
  • Evne til å delta i undersøkelsen (f.eks. tilstrekkelige tyske eller engelske språkkunnskaper)

Eksklusjonskriterier:

  • Personer under 18 år
  • Manglende evne til å gi informert samtykke
  • Analfabetisme

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Studenter
Studenter ved HAW Hamburg
Rehabiliteringssenter Oldenburg pasienter og ansatte
Pasienter og ansatte ved et rehabiliteringssenter i Oldenburg.
kursdeltakere
Seniorer som deltar i "Digital i alderdommen" opplæringskurs.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Tillit til digitalisering og AI i helsevesenet
Tidsramme: Desember 2025 - januar 2026
  • Målt med den tilpassede Human-Computer Trust Scale (HCTS). Totalskår beregnes ved å summere ti elementer rangert på en 5-punkts Likert-skala (1 = sterkt uenig til 5 = sterkt enig), noe som resulterer i et minimum mulig skår på 10 og et maksimum på 50. Høyere skår indikerer et større tillitsnivå til datasystemet eller KI.
  • Sammenligning på tvers av generasjonsgrupper (ungdom, voksne i arbeidsfør alder, seniorer).
Desember 2025 - januar 2026
Opplevde barrierer for adopsjon av AI og digitalisering i helsevesenet
Tidsramme: desember 2025 - januar 2026
  • Målt med 5 Likert-skalaenheter (nøyaktighet, personvern og sikkerhet, mangel på menneskelig kontakt, etikk, mangel på kunnskap). Hver enhet vurderes fra 1 = ingen bekymring til 5 = svært sterk bekymring.
  • Åpent spørsmål: "Hva er din største bekymring angående AI og digitale teknologier i helsevesenet, og hvorfor?"
  • Sammenligning på tvers av generasjonsgrupper (ungdom, voksne i arbeidsfør alder, seniorer). Analyse av universelle og generasjonsspesifikke barrierer.
desember 2025 - januar 2026
Opplevde tilretteleggere for adopsjon av AI og digitalisering i helsevesenet
Tidsramme: Desember 2025 - Januar 2026
  • Målt med 6 Likert-skala elementer (klare forklaringer, regulering, faglig gjennomgang, transparent databruk, opplæring, suksesshistorier). Hvert element vurderes fra 1 = ikke effektivt til 5 = svært effektivt.
  • Åpent spørsmål: "Hva ville hjelpe deg personlig til å ha tillit til digitale teknologier og AI i helsevesenet?"
  • Sammenligning på tvers av generasjonsgrupper (ungdom, voksne i arbeidsfør alder, eldre). Analyse av universelle og generasjonsspesifikke fasilitatorer.
Desember 2025 - Januar 2026

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
eHelsekompetanse og digitale ferdigheter
Tidsramme: desember 2025 – januar 2026
  • Målt med eHEALS (The eHealth Literacy Scale). Totalsummer beregnes ved å summere åtte elementer vurdert på en 5-punkts Likert-skala (1 = sterkt uenig til 5 = sterkt enig), noe som resulterer i en minimum mulig score på 8 og et maksimum på 40. Høyere skår indikerer bedre opplevd e-helselesekompetanse.
  • Beskrivende analyse og rolle som en potensiell moderator for tillit og aksept på tvers av generasjonsgrupper.
desember 2025 – januar 2026

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

24. november 2025

Primær fullføring (Antatt)

30. mars 2026

Studiet fullført (Antatt)

30. desember 2026

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

18. november 2025

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

24. november 2025

Først lagt ut (Antatt)

4. desember 2025

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

19. desember 2025

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

12. desember 2025

Sist bekreftet

1. desember 2025

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

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. .

Abonnere