Transcrição e relatórios de IA na prática geral: um estudo longitudinal (AI Scribe)
Os médicos de clínica geral (CG) nos Países Baixos estão sob uma pressão insustentável. Inquéritos recentes mostram que 68% dos médicos de clínica geral consideram a carga de trabalho demasiado elevada e 18% consideram o seu trabalho extremamente ou muito stressante. A pressão sobre os médicos de família prejudica significativamente o atendimento ao paciente, uma vez que a redução do bem-estar do médico pode impactar negativamente as experiências do paciente, a adesão ao tratamento, a comunicação paciente-provedor, os custos de saúde, a qualidade do atendimento e a segurança do paciente.
Um dos principais contribuintes para o estresse é o crescente comprometimento de tempo associado à documentação clínica. O processo de documentação evoluiu para uma tarefa demorada, o que representa um obstáculo significativo ao atendimento eficiente ao paciente. Grandes modelos de linguagem (LLMs) são soluções promissoras de inteligência artificial (IA) para reduzir a documentação na prática geral. Neste projeto, os investigadores pretendem estudar uma ferramenta de transcrição e relatório baseada em IA na prática geral.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Introdução Ao longo dos anos, a introdução do registro eletrônico de saúde (EHR) e a crescente demanda por documentação levaram a uma carga crescente sobre os GPs. A documentação clínica é uma grande barreira para um atendimento eficiente ao paciente, já que no ano passado mais de metade dos GPs gastaram mais de 20% do seu tempo em tarefas administrativas. Esse fardo leva à redução da satisfação e do bem-estar no trabalho, ao aumento das taxas de esgotamento e ao desgaste dos funcionários. A carga de documentação também influencia negativamente a comunicação paciente-provedor. Isso faz com que os GPs façam menos contato visual, tenham uma postura corporal mais fechada e transmitam menos informações aos seus pacientes. A documentação no EHR, no entanto, também tem efeitos positivos, como a redução da carga cognitiva e melhorias na segurança e nos cuidados ao paciente. A redução da interação prestador-computador durante a consulta pode melhorar a interação paciente-prestador e o bem-estar do prestador, ao mesmo tempo que mantém os benefícios dos EHRs.
Na verdade, estudos mostraram que a contratação de assistentes médicos para documentação durante as consultas leva a um aumento do tempo presencial e melhora a satisfação do paciente. Além disso, as tecnologias de fala para texto para ditado após a consulta aliviaram a carga de documentação, aumentando a velocidade da documentação, a experiência do paciente e a satisfação do fornecedor. Estas intervenções podem reduzir as taxas de esgotamento e desgaste, fortalecendo o bem-estar dos prestadores, bem como do sector da saúde.
O rápido avanço dos grandes modelos de linguagem (LLMs) abriu novos caminhos para reduzir a carga de documentação. LLMs, como ChatGPT, são modelos de inteligência artificial (IA) que podem interpretar e gerar texto. Esses modelos podem transcrever e resumir uma consulta com o médico de família em tempo real, eliminando a necessidade de assistentes médicos ou ditado após a consulta. No entanto, se o LLM cometer erros, isto poderá levar a um aumento da carga de trabalho administrativo. Os investigadores pretendem avaliar o efeito de uma ferramenta de transcrição e relatório baseada em IA na prática geral.
Objetivos Nosso objetivo principal é avaliar o efeito de uma ferramenta de transcrição e relatório no tempo gasto na documentação clínica na prática geral.
Os objetivos secundários são avaliar o efeito de uma ferramenta de transcrição e relatório na prática geral sobre
- Tempo total de consulta
- Experiência de GP
- Experiência do paciente
- Extensão e qualidade da documentação
Avaliar as taxas de utilização da ferramenta Avaliar a aceitabilidade do uso da ferramenta
Desenho Este é um estudo longitudinal antes-depois. Para cada GP, os investigadores observarão dois dias de consultas sem a ferramenta. Isto será feito duas semanas antes da implementação da ferramenta (período de base). Os investigadores também observarão dois dias de consultas com a ferramenta. Isto ocorre duas semanas após a implementação da ferramenta (período de intervenção). As consultas do período de intervenção serão comparadas com o período de referência para avaliar a eficácia da ferramenta nos vários resultados.
Tamanho da amostra Uma simulação do tamanho da amostra mostrou que os investigadores precisariam de 30 observações para ter poder suficiente para o resultado primário. Para melhorar a generalização de nossa pesquisa e aumentar a amostra para resultados qualitativos, os investigadores pretendem observar no total quatro dias de consultas para dez GPs de pelo menos cinco práticas diferentes. As práticas serão amostradas propositalmente para diferenças na população de pacientes e na organização da prática.
Resultados Os investigadores medirão os resultados do tempo por meio de observação contínua. Um observador monitorará o tempo gasto em diversas tarefas durante uma consulta, incluindo obter o histórico médico, realizar o exame físico, explicar o diagnóstico ou plano de tratamento, consultar um colega, documentação clínica e tarefas administrativas como prescrever ou encaminhar.
A experiência do paciente na consulta será medida com um questionário validado de experiência do paciente (PEQ) para prática geral. A atitude do paciente sobre o uso da ferramenta durante a consulta será ampliada com uma entrevista semiestruturada baseada em pesquisas anteriores. As experiências do GP e o impacto da ferramenta nas funções clínicas serão medidos com entrevistas semiestruturadas baseadas em pesquisas anteriores. A aceitabilidade e uso da ferramenta pelos GPs serão avaliados de acordo com a teoria unificada de aceitação e uso de tecnologia (UTAUT).
As taxas de utilização da ferramenta serão medidas avaliando a proporção de consultas em que a ferramenta é utilizada. O volume da documentação será medido determinando o comprimento da documentação em palavras. A quantidade de informações da documentação será medida pelo número de variáveis clínicas relevantes na nota.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
-
South Holland
-
Rotterdam, South Holland, Holanda, 3015GD
- Erasmus MC
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
- Médicos de clínica geral (em formação) no sudoeste dos Países Baixos
- Pacientes que consultam clínicos gerais (em formação) no sudoeste dos Países Baixos
Descrição
Clínicos gerais:
Inclusão:
- Planejando implementar a ferramenta de transcrição e relatórios baseada em IA
- Dar consentimento informado para observação e/ou entrevista e/ou questionário
Exclusão:
- Conhecimento insuficiente da língua holandesa para ser entrevistado
Pacientes:
Inclusão:
- Dê consentimento informado para questionário e/ou entrevista
- Para questionário: consultou o médico de família
- Para entrevista: consultou o médico de família em que a ferramenta foi utilizada
Exclusão:
- Conhecimento insuficiente da língua holandesa para ser entrevistado
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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GP 01
Médico de clínica geral trabalhando com/sem a ferramenta
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A ferramenta de transcrição e relatório baseada em LLM funciona em três etapas:
Outros nomes:
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GP 02
Médico de clínica geral trabalhando com/sem a ferramenta
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A ferramenta de transcrição e relatório baseada em LLM funciona em três etapas:
Outros nomes:
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GP 03
Médico de clínica geral trabalhando com/sem a ferramenta
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A ferramenta de transcrição e relatório baseada em LLM funciona em três etapas:
Outros nomes:
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GP 04
Médico de clínica geral trabalhando com/sem a ferramenta
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A ferramenta de transcrição e relatório baseada em LLM funciona em três etapas:
Outros nomes:
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GP 05
Médico de clínica geral trabalhando com/sem a ferramenta
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A ferramenta de transcrição e relatório baseada em LLM funciona em três etapas:
Outros nomes:
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GP 06
Médico de clínica geral trabalhando com/sem a ferramenta
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A ferramenta de transcrição e relatório baseada em LLM funciona em três etapas:
Outros nomes:
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GP 07
Médico de clínica geral trabalhando com/sem a ferramenta
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A ferramenta de transcrição e relatório baseada em LLM funciona em três etapas:
Outros nomes:
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GP 08
Médico de clínica geral trabalhando com/sem a ferramenta
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A ferramenta de transcrição e relatório baseada em LLM funciona em três etapas:
Outros nomes:
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GP 09
Médico de clínica geral trabalhando com/sem a ferramenta
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A ferramenta de transcrição e relatório baseada em LLM funciona em três etapas:
Outros nomes:
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GP 10
Médico de clínica geral trabalhando com/sem a ferramenta
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A ferramenta de transcrição e relatório baseada em LLM funciona em três etapas:
Outros nomes:
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GP 11
Clínico geral trabalhando com/sem a ferramenta
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A ferramenta de transcrição e relatório baseada em LLM funciona em três etapas:
Outros nomes:
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GP 12
Clínico geral trabalhando com/sem a ferramenta
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A ferramenta de transcrição e relatório baseada em LLM funciona em três etapas:
Outros nomes:
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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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Tempo gasto na documentação
Prazo: Medido durante a consulta (linha de base e intervenção)
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Este resultado refere-se ao tempo gasto na documentação para uma consulta clínica.
Os investigadores medirão os resultados do tempo por meio de observação contínua.
Um observador externo monitorará o tempo gasto em diversas tarefas durante uma consulta, incluindo a obtenção do histórico médico, a realização do exame físico, a explicação do diagnóstico ou plano de tratamento, a consulta a um colega, a documentação clínica e tarefas administrativas como prescrição ou encaminhamento.
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Medido durante a consulta (linha de base e intervenção)
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Tempo total de consulta
Prazo: Medido durante a consulta (linha de base e intervenção)
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Este resultado refere-se ao tempo total gasto na consulta clínica.
Os investigadores medirão os resultados do tempo por meio de observação contínua.
Um observador externo monitorará o tempo gasto em diversas tarefas durante uma consulta, incluindo a obtenção do histórico médico, a realização do exame físico, a explicação do diagnóstico ou plano de tratamento, a consulta a um colega, a documentação clínica e tarefas administrativas como prescrição ou encaminhamento.
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Medido durante a consulta (linha de base e intervenção)
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Experiência do GP com a ferramenta
Prazo: Medido dentro de uma semana após o período de intervenção de dois dias
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As experiências do GP e o impacto da ferramenta nas funções clínicas serão medidos com entrevistas semiestruturadas baseadas em pesquisas anteriores com o seguinte guia de tópicos:
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Medido dentro de uma semana após o período de intervenção de dois dias
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Experiência do paciente com a consulta
Prazo: Medido dentro de 1 semana após a consulta
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A experiência do paciente na consulta e comunicação com o GP será medida com um questionário de experiência do paciente (PEQ) para clínica geral (doi: 10.1093/fampra/18.4.410). O PEQ contém cinco escalas:
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Medido dentro de 1 semana após a consulta
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Experiência do paciente com a ferramenta
Prazo: Medido dentro de 1 semana após a consulta
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A experiência e a atitude do paciente com a ferramenta serão avaliadas por meio de uma entrevista semiestruturada baseada em pesquisas anteriores com o seguinte guia de tópicos:
|
Medido dentro de 1 semana após a consulta
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Taxas de uso
Prazo: Medido diretamente após a consulta
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As taxas de utilização da ferramenta serão medidas avaliando a proporção de consultas em que a ferramenta é utilizada.
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Medido diretamente após a consulta
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Volume de documentação
Prazo: Medido diretamente após a consulta
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O volume da documentação será medido determinando o comprimento da documentação em palavras.
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Medido diretamente após a consulta
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Densidade de informações de documentação
Prazo: Medido diretamente após a consulta
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A quantidade de informações da documentação será medida pelo número de variáveis clínicas relevantes na nota. Eles serão categorizados de acordo com seu tipo:
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Medido diretamente após a consulta
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Aceitação do GP e uso da ferramenta
Prazo: Medido 1 semana antes do período de referência, 1 semana antes do início do período de intervenção e 1 semana após o período de intervenção
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A aceitabilidade e uso da ferramenta pelos GPs serão avaliados de acordo com a teoria unificada de aceitação e uso de tecnologia (UTAUT). O questionário possui cinco domínios. Expectativa de desempenho: 4-20 pontos, quanto maior, melhor Expectativa de esforço: 4-20 pontos, quanto maior, melhor Influência social: 4-20 pontos, quanto maior, melhor Condições facilitadoras: 4-20 pontos, quanto maior, melhor Intenção comportamental: 3-15 pontos, sem julgamento de valor |
Medido 1 semana antes do período de referência, 1 semana antes do início do período de intervenção e 1 semana após o período de intervenção
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
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 (Real)
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
- PaNaMa-12075
- MEC-2024-0286 (Outro identificador: Medical Ethical Review Committee Erasmus MC)
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Prazo de Compartilhamento de IPD
Critérios de acesso de compartilhamento IPD
Tipo de informação de suporte de compartilhamento de IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDO
- SEIVA
- CIF
- ANALYTIC_CODE
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
produto fabricado e exportado dos EUA
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 .