Esta página foi traduzida automaticamente e a precisão da tradução não é garantida. Por favor, consulte o versão em inglês para um texto fonte.

Análise de casos apoiada por inteligência artificial na educação em enfermagem

30 de maio de 2024 atualizado por: Seda Akutay, TC Erciyes University

O efeito da análise de casos apoiada por inteligência artificial no desempenho e satisfação de estudantes de enfermagem no gerenciamento de casos: um ensaio clínico randomizado

Contexto: Os rápidos desenvolvimentos no campo da inteligência artificial começaram a exigir mudanças e transformações no ensino de enfermagem.

Objetivo: Este estudo teve como objetivo avaliar o impacto de um caso apoiado por inteligência artificial criado na aula presencial de análise de caso para estudantes de enfermagem no desempenho e satisfação dos alunos no gerenciamento de casos.

Desenho: Este estudo foi um ensaio clínico randomizado. Método: O estudo envolveu 188 estudantes de enfermagem do terceiro ano que foram designados aleatoriamente para o grupo IA (n=94) e grupo controle (n=94). Foram utilizados formulário de informações, formulário de avaliação de caso, teste de conhecimento e aplicativo Mentimeter para avaliar o desempenho dos alunos no gerenciamento de casos e diagnósticos de enfermagem. O nível de satisfação com a aula de análise de caso foi avaliado por meio da escala VAS.

Visão geral do estudo

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Real)

188

Estágio

  • Não aplicável

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Locais de estudo

      • Kayseri, Peru
        • Erciyes University

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • Adulto

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Descrição

Critério de inclusão:

  • ter feito palestra sobre processo de enfermagem antes
  • ter planejado cuidados para pelo menos um paciente cirúrgico na prática clínica antes
  • ter um celular com conexão à internet

Critério de exclusão:

  • não comparecer à palestra de análise de caso
  • não ser um estudante ativo
  • preenchimento incompleto dos formulários de coleta de dados
  • não aceitar participar do estudo

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

  • Finalidade Principal: Outro
  • Alocação: Randomizado
  • Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
  • Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço
Intervenção / Tratamento
Experimental: Grupo de aulas de caso com suporte de IA
Os alunos deste grupo farão uma aula de análise de caso em sala de aula com suporte de inteligência artificial.
Na aula de caso apoiada por inteligência artificial, os alunos ouvirão conteúdo áudio e visual preparado por inteligência artificial.
Sem intervenção: Grupo de aula de caso padrão
Os alunos deste grupo receberão uma aula de caso padrão narrada pelo instrutor.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Desempenho de gerenciamento de casos
Prazo: 3 horas
O desempenho de todos os alunos incluídos neste estudo em relação à aula de caso foi avaliado por meio de um teste de conhecimento composto por 10 questões e um aplicativo Mentimeter no qual eles poderiam indicar seus diagnósticos de enfermagem. Os alunos resolverão os testes após a conclusão das aulas de caso. As pontuações que podem ser obtidas nos testes estão entre 0-100. À medida que a pontuação dos alunos aumenta, pode-se interpretar que o nível de conhecimento aumenta. No aplicativo Mentimeter, os alunos serão solicitados a escrever 5 diagnósticos de enfermagem. Não há pontuação aqui, mas o aplicativo cria uma nuvem de palavras com a resposta mais dada em um tamanho de fonte maior.
3 horas
Satisfação do Caso
Prazo: 3 horas
O nível de satisfação com a aula de análise de caso foi avaliado por meio da escala VAS. A escala VAS é pontuada entre 1-10. Os alunos manifestam a sua satisfação com o processamento da aula de caso. Pontuações altas na VAS indicam alto nível de satisfação.
3 horas

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Investigadores

  • Investigador principal: Seda Akutay, Ress. Asst., TC Erciyes University

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

27 de fevereiro de 2024

Conclusão Primária (Real)

27 de março de 2024

Conclusão do estudo (Real)

27 de março de 2024

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

27 de maio de 2024

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

30 de maio de 2024

Primeira postagem (Real)

5 de junho de 2024

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

5 de junho de 2024

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

30 de maio de 2024

Última verificação

1 de maio de 2024

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • ErciyesUniversity

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

Se inscrever