- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT06108037
Pesquisa DHL sobre IA generativa para mensagens MyChart
Duke Health ouve pesquisa sobre inteligência artificial generativa (IA) para mensagens MyChart
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
- Os investigadores criarão pequenas pesquisas online para perguntar aos pacientes como eles se sentem em relação ao uso de programas de computador que criam mensagens em seus registros médicos.
- As pesquisas mostrarão situações fictícias em que os pacientes fazem perguntas e obtêm respostas de pessoas reais ou de programas de computador, com ou sem divulgação de como a resposta foi escrita.
- Os investigadores pedirão às pessoas que responderão ao inquérito que partilhem o que pensam sobre estas situações, utilizando ferramentas como escalas de avaliação, escalas de comparação ou respostas escritas.
- Se os pacientes desejarem, poderão fornecer seus dados de contato para participar de futuros grupos de discussão. Os participantes não precisam fornecer nenhuma informação pessoal para responder à pesquisa.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
-
North Carolina
-
Durham, North Carolina, Estados Unidos, 27710
- Duke University Health System
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critério de inclusão:
- Membro da comunidade de defesa do paciente Duke Health Listens
Critério de exclusão:
- Idade <18
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Outro
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Solteiro
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Outro: Braço A
Cada braço receberá 3 cenários clínicos espaçados ao longo do tempo em 3 envios. Os 6 grupos (Armas A-F) serão organizados com convenções de nomenclatura como tais:
O braço A recebe AHN no envio 1, BAIC no envio 2 e CHH no envio 3 |
Usaremos um modelo de linguagem amplo, como o GPT 3.5, para gerar automaticamente respostas a mensagens fictícias para um médico.
Divulgaremos se a mensagem foi gerada utilizando esta tecnologia ou não.
Existem 3 cenários clínicos e 6 pares de resposta humana/IA e divulgação humana/divulgação AI/não divulgada que testarão as atitudes dos pacientes em relação a esta tecnologia.
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Outro: Braço B
Cada braço receberá 3 cenários clínicos espaçados ao longo do tempo em 3 envios. Os 6 grupos (Armas A-F) serão organizados com convenções de nomenclatura como tais:
O braço B recebe BHC no envio 1, CAIH no envio 2 e AAIN no envio 3 |
Usaremos um modelo de linguagem amplo, como o GPT 3.5, para gerar automaticamente respostas a mensagens fictícias para um médico.
Divulgaremos se a mensagem foi gerada utilizando esta tecnologia ou não.
Existem 3 cenários clínicos e 6 pares de resposta humana/IA e divulgação humana/divulgação AI/não divulgada que testarão as atitudes dos pacientes em relação a esta tecnologia.
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Outro: Braço C
Cada braço receberá 3 cenários clínicos espaçados ao longo do tempo em 3 envios. Os 6 grupos (Armas A-F) serão organizados com convenções de nomenclatura como tais:
O braço C recebe CHC no envio 1, AHH no envio 2 e BAIN no envio 3 |
Usaremos um modelo de linguagem amplo, como o GPT 3.5, para gerar automaticamente respostas a mensagens fictícias para um médico.
Divulgaremos se a mensagem foi gerada utilizando esta tecnologia ou não.
Existem 3 cenários clínicos e 6 pares de resposta humana/IA e divulgação humana/divulgação AI/não divulgada que testarão as atitudes dos pacientes em relação a esta tecnologia.
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Outro: Braço D
Cada braço receberá 3 cenários clínicos espaçados ao longo do tempo em 3 envios. Os 6 grupos (Armas A-F) serão organizados com convenções de nomenclatura como tais:
O braço D recebe AAIH no envio 1, BHN no envio 2 e CAIC no envio 3 |
Usaremos um modelo de linguagem amplo, como o GPT 3.5, para gerar automaticamente respostas a mensagens fictícias para um médico.
Divulgaremos se a mensagem foi gerada utilizando esta tecnologia ou não.
Existem 3 cenários clínicos e 6 pares de resposta humana/IA e divulgação humana/divulgação AI/não divulgada que testarão as atitudes dos pacientes em relação a esta tecnologia.
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Outro: Braço E
Cada braço receberá 3 cenários clínicos espaçados ao longo do tempo em 3 envios. Os 6 grupos (Armas A-F) serão organizados com convenções de nomenclatura como tais:
O braço E recebe BAIH no envio 1, CHN no envio 2 e AHC no envio 3 |
Usaremos um modelo de linguagem amplo, como o GPT 3.5, para gerar automaticamente respostas a mensagens fictícias para um médico.
Divulgaremos se a mensagem foi gerada utilizando esta tecnologia ou não.
Existem 3 cenários clínicos e 6 pares de resposta humana/IA e divulgação humana/divulgação AI/não divulgada que testarão as atitudes dos pacientes em relação a esta tecnologia.
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Outro: Braço F
Cada braço receberá 3 cenários clínicos espaçados ao longo do tempo em 3 envios. Os 6 grupos (Armas A-F) serão organizados com convenções de nomenclatura como tais:
O braço F recebe CAIN no envio 1, AAIC no envio 2 e BHH no envio 3 |
Usaremos um modelo de linguagem amplo, como o GPT 3.5, para gerar automaticamente respostas a mensagens fictícias para um médico.
Divulgaremos se a mensagem foi gerada utilizando esta tecnologia ou não.
Existem 3 cenários clínicos e 6 pares de resposta humana/IA e divulgação humana/divulgação AI/não divulgada que testarão as atitudes dos pacientes em relação a esta tecnologia.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Satisfação do paciente, medida por pesquisa
Prazo: Até 2 semanas
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Respostas em escala Likert à pergunta de satisfação: “Estou satisfeito com esta interação”, em uma escala de 1 a 5 com opções de resposta Discordo totalmente (1), Discordo (2), Nem concordo nem discordo (3), Concordo (4). ) e Concordo plenamente (5).
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Até 2 semanas
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Atitudes dos pacientes em relação à utilidade, conforme medidas por pesquisa
Prazo: Até 2 semanas
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Respostas em escala Likert à questão de utilidade: “A informação é útil”, em uma escala de 1 a 5 com opções de resposta Discordo totalmente (1), Discordo (2), Nem concordo nem discordo (3), Concordo (4), e Concordo plenamente (5).
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Até 2 semanas
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Empatia do paciente, medida por pesquisa
Prazo: Até 2 semanas
|
Respostas em escala Likert à questão de empatia: “Sinto-me cuidado durante esta interação”, em uma escala de 1 a 5 com opções de resposta Discordo totalmente (1), Discordo (2), Nem concordo nem discordo (3), Concordo ( 4) e Concordo plenamente (5).
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Até 2 semanas
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Anand Chowdhury, MD, MMCi, Duke University
Publicações e links úteis
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimado)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- Pro00113587
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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