Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

The Effect of AI-Assisted Nursing Process Training on Nursing Process Competence, Perception and Attitudes Towards Artificial Intelligence in Nurses: A Randomized Controlled Study

24 maja 2026 zaktualizowane przez: Seher Dağlı, University of Yalova

Hemşirelerde Yapay Zeka Destekli Hemşirelik Süreci Eğitiminin Hemşirelik Süreci Yetkinliğine, Yapay Zeka Algı ve Tutumuna Etkisi: Randomize Kontrollü Bir Çalışma

This study aims to determine how applied artificial intelligence (AI) training affects nurses' ability to manage the nursing process and their perceptions and attitudes toward AI technology

  • The nursing process is a scientific, six-stage approach used by nurses to identify patient needs and provide holistic care

The research is a randomized controlled trial involving 78 nurses at Yalova Education and Research Hospital

. Participants will be split into two groups: Both groups will receive standard theoretical training on the nursing process

. The intervention group will receive additional specialized training on using AI tools (such as ChatGPT and Deepseek) to help create nursing care plans through practical case studies

. Nurses' skills and views will be measured using specific scales before the training and one month after the intervention to evaluate the training's effectiveness

  • This study is expected to provide valuable insights into how AI can support clinical decision-making and help healthcare providers adapt to new technologies
  • The research has been approved by the Yalova University Ethics Committee (Protocol 2026/183) and will be conducted between May and December 2026

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

This randomized controlled, quasi-experimental study is designed to evaluate the impact of an applied artificial intelligence (AI)-supported nursing process training program on nurses' professional competence and their attitudes toward AI technology. The primary objective is to determine how the integration of AI tools into clinical decision-making affects nursing process efficiency and perception among healthcare professionals

. Methodology and Randomization: The study population consists of 414 nurses working at Yalova Education and Research Hospital

  • Based on power analysis (power=0.95, alpha=0.05), a total of 78 nurses will be recruited and randomized into two groups: an intervention group (n=39) and a control group (n=39)
  • Randomization will be conducted following the collection of baseline (pre-test) data

Intervention Protocol:

Phase 1 (Common Foundation): Both the intervention and control groups will receive a "Theoretical Training on the Nursing Process" to ensure baseline knowledge standardization . Phase 2 (AI Training - Intervention Group only): The intervention group will receive "AI-Supported Nursing Process Theoretical Training," which includes technical guidance on using AI tools (such as ChatGPT and Deepseek) for clinical care

,

. Phase 3 (Practical Application - Intervention Group only): Participants will engage in hands-on workshops using structured clinical cases. They will apply AI tools to generate care plans based on NANDA-I, NIC, and NOC taxonomies

  • This phase includes structured debriefing and feedback sessions led by the researcher

The control group will only receive the standard theoretical nursing process education and will not have access to the AI training modules until the study is completed .

Data Collection and Assessment: Data will be collected using three instruments:

The Nurse Information Form (demographics and AI usage habits) . The Nursing Process Competence Scale (to measure clinical workflow skills)

. The Artificial Intelligence Perception and Attitude Scale (YAZAT-24) (to measure attitudes toward AI integration)

,

. Measurements will be conducted at two time points: baseline (pre-test) and one month following the intervention (post-test) to assess long-term retention and impact

,

. Statistical Analysis: Data analysis will be performed using SPSS 22.0. Normality will be assessed via the Kolmogorov-Smirnov test. Analysis will include descriptive statistics, independent samples t-test or Mann-Whitney U for group comparisons, and Repeated Measures ANOVA or Friedman tests for within-group changes over time

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

78

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Kopia zapasowa kontaktu do badania

Lokalizacje studiów

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Opis

Inclusion Criteria:

  • Volunteering to participate in the study.
  • Working actively as a nurse in the specified institution (Yalova Training and Research Hospital).
  • Not having previously used artificial intelligence in the nursing process.

Exclusion Criteria:

  • Refusing to participate in the study.
  • Having previously used artificial intelligence in the nursing process. Submitting incomplete data collection forms.
  • Requesting to withdraw from the study.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Badania usług zdrowotnych
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: Intervention Group
Participants will receive a standard theoretical education session on the nursing process. Following this, they will receive an applied artificial intelligence-supported nursing process training and engage in case study practices using AI tools.
Participants will receive theoretical education on the artificial intelligence-supported nursing process and engage in applied case studies using AI tools in small groups.
Participants will receive a standard theoretical education session on the nursing process.
Aktywny komparator: Control Group
Participants will receive only the standard theoretical education session on the nursing process. They will not receive the artificial intelligence-supported training or case study practices during the study period.
Participants will receive a standard theoretical education session on the nursing process.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Change in Nursing Process Competence
Ramy czasowe: Baseline (pre-test) and 1 month after the intervention (post-test)
This outcome is measured using the Nursing Process Competence Scale. The scale consists of 24 items and 5 sub-dimensions evaluated on a 5-point Likert scale. The average score ranges from 1 to 5, and higher scores indicate higher nursing process competence
Baseline (pre-test) and 1 month after the intervention (post-test)

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Change in Artificial Intelligence Perception and Attitude
Ramy czasowe: Baseline (pre-test) and 1 month after the intervention (post-test).
This outcome is measured using the Artificial Intelligence Perception and Attitude Scale (YAZAT-24). The scale consists of 24 items and 4 sub-dimensions evaluated on a 7-point Likert scale. Higher total scores indicate more positive perceptions and attitudes towards artificial intelligence.
Baseline (pre-test) and 1 month after the intervention (post-test).

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Szacowany)

1 czerwca 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

31 grudnia 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

31 grudnia 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

24 maja 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

24 maja 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

1 czerwca 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

1 czerwca 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

24 maja 2026

Ostatnia weryfikacja

1 maja 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 2026/183

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .