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IA na educação sobre tratamento de hipertensão: comparando GPT e métodos tradicionais (AIHT-EDU)

8 de dezembro de 2025 atualizado por: zhen wang

Aplicação de Inteligência Artificial no Ensino de Farmacoterapia para Hipertensão: um Estudo Comparativo do Sistema GPT e Métodos Tradicionais de Ensino

Teste educacional: treinamento baseado em GPT vs. ensino tradicional para gerenciamento de hipertensão

O objetivo deste ensaio educacional é determinar se um sistema de treinamento baseado em Transformador Pré-treinado Generativo (GPT) é mais eficaz do que os métodos de ensino tradicionais para ajudar estudantes de medicina a dominar os planos de gerenciamento da hipertensão. Também avaliará a eficácia educacional e o envolvimento do sistema baseado em GPT. As principais questões que pretende responder são:

O treinamento baseado em GPT melhora a capacidade dos alunos de desenvolver planos eficazes de manejo da hipertensão em comparação com os métodos tradicionais? Como os alunos percebem o uso do sistema GPT em seu processo de aprendizagem? Os pesquisadores irão comparar o sistema de treinamento baseado em GPT com os métodos de ensino tradicionais para ver se a abordagem inovadora de IA melhora os resultados de aprendizagem na educação médica.

Os participantes irão:

Envolva-se com o sistema baseado em GPT ou com materiais de ensino tradicionais. Visite as instalações educacionais periodicamente para avaliações e sessões de feedback.

Mantenha um diário de suas experiências de aprendizagem, anotando quaisquer dificuldades ou vantagens que observem no método de treinamento que lhes foi atribuído.

Visão geral do estudo

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Real)

52

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

    • Anhui
      • Hefei, Anhui, China, 230601
        • 678 Furong Road, Economic Development Zone, Hefei City, Anhui Province, China

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

Critérios de inclusão:

  • Estagiário graduado ou regulatório, atualmente em rodízio em cardiologia e com vontade de participar de pesquisas.
  • Idade entre 18 e 30 anos, gênero não limitado.
  • Sem experiência de formação especializada em diagnóstico e tratamento de hipertensão, possuindo apenas conhecimentos teóricos médicos básicos.
  • Capaz de aceitar uma intervenção de ensino de 4 semanas (2 horas de estudo por semana).
  • Assine o termo de consentimento livre e esclarecido e esteja ciente do propósito e processo da pesquisa.

Critérios de exclusão:

  • Estudantes de pós-graduação ou estagiários treinados que tenham recebido treinamento especializado em tratamento medicamentoso para hipertensão.
  • Alunos incapazes de concluir o curso completo (por exemplo, rotações inferiores a quatro semanas ou possível desistência no meio do curso).
  • Incapaz de participar de forma consistente em intervenções educacionais (por exemplo, conflitos com o cronograma de estudo).
  • Têm graves problemas de saúde física ou mental que podem afetar o processo de aprendizagem.
  • Têm barreiras de compreensão linguística ou deficiências cognitivas, dificultando a conclusão de tarefas de aprendizagem.

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: Treinamento baseado em GPT
Sistema de treinamento baseado em transformador generativo pré-treinado (GPT)
O treinamento baseado em GPT poderia melhorar a capacidade dos alunos de desenvolver planos eficazes de controle da hipertensão
Comparador Ativo: treinamento tradicional
método de treinamento tradicional
métodos de ensino tradicionais

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Pontuações de exames teóricos estruturados
Prazo: Da inscrição até o final do tratamento em 4 semanas

Pontuações de exames teóricos estruturados-acompanhamento imediato e de um mês:

Esse resultado mede a eficácia do ensino de gerenciamento de hipertensão. Os alunos fazem um exame teórico estruturado imediatamente após o treinamento e novamente um mês depois para avaliar a retenção de conhecimento. O exame abrange a fisiopatologia de hipertensão, fatores de risco, diagnóstico e tratamentos. As pontuações variam de 0 a 100, com pontuações mais altas indicando melhor aquisição e retenção de conhecimento.

Da inscrição até o final do tratamento em 4 semanas
Pontuações de teste de caso clínico na hipertensão
Prazo: Da inscrição até o final do tratamento em 4 semanas
Pontuações de teste de casos clínicos sobre hipertensão-acompanhamento imediato e de um mês: esse resultado mede o quão bem os alunos aplicam conhecimento teórico a cenários clínicos práticos. Os testes são administrados imediatamente após o treinamento e um mês depois, envolvendo simulações clínicas em que os alunos diagnosticam a hipertensão e desenvolvem planos de tratamento. As pontuações variam de 0 a 100, com pontuações mais altas indicando um melhor raciocínio clínico e aplicação do conhecimento.
Da inscrição até o final do tratamento em 4 semanas

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Escala de elevação do humor
Prazo: Da inscrição até o final do tratamento em 4 semanas
Esse resultado mede a intensidade das emoções sentidas pelos alunos durante a aprendizagem. Os participantes classificam as declarações em uma escala Likert de 1 a 5, onde 1 representa "não sentido" e 5 representa "parecer muito intensamente". Pontuações mais altas indicam uma resposta emocional mais forte à experiência de aprendizado.
Da inscrição até o final do tratamento em 4 semanas
Índice de Carga Cognitiva (CLI)
Prazo: Da inscrição até o final do tratamento em 4 semanas
Esse resultado avalia a carga cognitiva experimentada pelos alunos durante a aprendizagem. Os participantes classificam as declarações em uma escala Likert de 1 a 5, onde 1 representa "discordam fortemente" e 5 representa "concordo fortemente". Pontuações mais altas indicam uma carga cognitiva mais alta durante o aprendizado.
Da inscrição até o final do tratamento em 4 semanas
Avaliação da satisfação do ensino
Prazo: Da inscrição até o final do tratamento em 4 semanas
Esse resultado avalia a satisfação do aluno com os métodos de ensino. Os participantes classificam sua experiência em uma escala Likert de 1 a 5, onde 1 representa "discordam fortemente" e 5 representa "concordar fortemente". Pontuações mais altas indicam maior satisfação com o método de ensino.
Da inscrição até o final do tratamento em 4 semanas
Modelo de aceitação de tecnologia
Prazo: Da inscrição até o final do tratamento em 4 semanas
Esse resultado avalia a aceitação dos alunos do sistema GPT. O questionário usa uma escala Likert de 1 a 5, onde 1 representa "discordam fortemente" e 5 representa "concordo fortemente". Pontuações mais altas indicam maior aceitação, usabilidade e satisfação com o sistema GPT.
Da inscrição até o final do tratamento em 4 semanas

Colaboradores e Investigadores

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

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Investigadores

  • Cadeira de estudo: xianrui luo, The Second Hospital of Anhui Medical 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)

20 de outubro de 2024

Conclusão Primária (Real)

12 de julho de 2025

Conclusão do estudo (Real)

30 de julho de 2025

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

27 de dezembro de 2024

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

9 de janeiro de 2025

Primeira postagem (Real)

15 de janeiro de 2025

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Estimado)

9 de dezembro de 2025

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

8 de dezembro de 2025

Última verificação

1 de março de 2025

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • 2023jyxm1150 (Número de outro subsídio/financiamento: 2023 Anhui Province Quality Engineering Project)

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

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

produto fabricado e exportado 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 .

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