Conhecimento de hipertensão assistida por chatgpt em estudantes de enfermagem
Conhecimento de hipertensão assistida por chatgpt em estudantes de enfermagem: avaliação da precisão, ansiedade da IA e carga cognitiva
Visão geral do estudo
Status
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
O uso de ferramentas de inteligência artificial (IA) na educação está aumentando rapidamente. O ChatGPT, desenvolvido pelo OpenAI, é um chatbot baseado em IA que fornece um ambiente de aprendizado interativo. Ele gera respostas fluentes e baseadas no conhecimento com base em livros, fontes on-line e artigos publicados até 2021. A ampla adoção do ChatGPT em vários campos provocou debates sobre seu papel e limitações. Na educação em enfermagem, os alunos frequentemente usam o ChatGPT para acesso rápido a informações, suporte à pesquisa e preparação para exames. No entanto, as preocupações com relação à sua confiabilidade surgem devido às fontes desconhecidas de suas respostas e ao potencial de desinformação. O ChatGPT também tem limitações na interpretação de respostas complexas e dependentes do contexto e carece da capacidade de aplicar o princípio dos cuidados individualizados, o que é fundamental na prática de enfermagem.
Estudos demonstraram o desempenho variável do ChatGPT no campo da saúde. A hipertensão, uma doença crônica que afeta mais de um bilhão de pessoas em todo o mundo, é um tópico crítico para os estudantes de enfermagem, pois sua compreensão da condição pode impactar positivamente o atendimento ao paciente. Pesquisas anteriores mostraram que o ChatGPT fornece respostas clinicamente apropriadas para perguntas relacionadas à hipertensão, com uma alta taxa de precisão de 92,5%. Além disso, a versão GPT-4 do ChatGPT respondeu corretamente mais de 86% das perguntas no Exame de Licenciamento Médico dos Estados Unidos (USMLE).
Este estudo controlado randomizado tem como objetivo avaliar a eficácia do chatgpt no ensino de hipertensão aos estudantes de enfermagem, além de avaliar seus níveis de ansiedade e carga cognitiva relacionadas à IA. Dada a crescente presença de ferramentas de IA na educação, entender suas vantagens e limitações é crucial para sua integração ideal na educação em enfermagem.
A população do estudo é composta por estudantes matriculados no programa de enfermagem em uma universidade particular. O estudo tem como objetivo alcançar toda a população, especificamente 96 alunos que concluíram o curso de enfermagem em medicina interna. Os alunos que atendem aos critérios de inclusão serão informados sobre o estudo e convidados a participar. Os voluntários preencherão um formulário de informação introdutória e serão designados aleatoriamente para intervenção (CHATGPT) ou grupos de controle em uma proporção de 1: 1 usando randomização baseada em computador (48 alunos por grupo). O grupo de intervenção responderá a perguntas da escala de atitude de prevenção da hipertensão usando o ChatGPT, enquanto o grupo de controle usará métodos tradicionais. Posteriormente, ambos os grupos concluirão a escala de ansiedade de inteligência artificial e a escala de carga cognitiva, concluindo a coleta de dados. Todos os dados coletados serão analisados usando o pacote de software estatístico SPSS para Windows 22.0.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Nursemin Unal, Assoc. Prof.
- Número de telefone: +905077433629
- E-mail: nurse_unal@hotmail.com
Estude backup de contato
- Nome: Nilay Bektaş Akpınar, Assist.Prof.
- Número de telefone: +905319920260
- E-mail: nilaybektas88@gmail.com
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de inclusão:
- A ser matriculado no programa de enfermagem em uma universidade particular, durante o ano acadêmico de 2024-2025.
- Para ter feito o curso de enfermagem em medicina interna (neste curso, os alunos recebem 4 horas de lições teóricas sobre cuidados de enfermagem para pacientes com hipertensão).
- Estar disposto a se voluntariar para a participação no estudo.
Critérios de exclusão:
- Os alunos que desejam se retirar da pesquisa em qualquer estágio não serão incluídos no estudo.
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 |
|---|---|
|
Experimental: Grupo Chatgpt
Os alunos do grupo de intervenção responderão às perguntas da escala de atitude de prevenção da hipertensão usando o ChatGPT.
|
Os alunos do grupo de intervenção responderão às perguntas da escala de atitude de prevenção da hipertensão usando o ChatGPT.
Outros nomes:
|
|
Sem intervenção: Grupo de controle
No grupo de controle, os alunos responderão à escala de atitude de prevenção da hipertensão usando métodos tradicionais.
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Escala de atitudes de prevenção de hipertensão
Prazo: No início do estudo, a primeira admissão.
|
A escala consiste em 26 itens e subdimensões, incluindo proteção e controle, hábitos e estilo de vida, atitudes nutricionais, estado mental e atividade física e doenças e conhecimentos de risco.
Os itens são classificados em uma escala Likert de cinco pontos, variando de "discordo totalmente" a "concordar fortemente".
As pontuações da escala podem variar de 26 a 130.
Existe uma relação positiva entre as pontuações da escala e as atitudes em relação à prevenção da hipertensão.
O valor alfa de Cronbach da escala é de 0,91.
|
No início do estudo, a primeira admissão.
|
|
Escala de Ansiedade de Inteligência Artificial
Prazo: Imediatamente após a intervenção (respondendo às perguntas da escala)
|
A Escala de Ansiedade de Inteligência Artificial (AIAs) foi desenvolvida por Wang e Wang (2019) e adaptada em Turkish por Akkaya et al. (2021).
A escala é do tipo Likert de 5 pontos, composta por 21 itens e 4 fatores.
Esses fatores são: aprendizado, mudança de emprego, cegueira sócio-técnica e estruturação de inteligência artificial.
A pontuação mínima que pode ser obtida na escala é de 21 e a pontuação máxima é de 105.
Uma pontuação mais alta indica um nível mais alto de ansiedade de IA.
O coeficiente alfa de Cronbach da escala é relatado em 0,95.
|
Imediatamente após a intervenção (respondendo às perguntas da escala)
|
|
Escala de carga cognitiva
Prazo: Imediatamente após a intervenção (respondendo às perguntas da escala)
|
A escala desenvolvida por PaaS e Van Merriënboer (1993) visa medir a carga cognitiva dos alunos durante os processos de estudo individuais.
Foi adaptado em turco por Kılıç e Karadeniz (2004).
A escala é uma escala simétrica do tipo Likert, com pontuações que variam de 1 a 9. Permite a avaliação do esforço que um aluno exerce durante seu processo de aprendizado individual.
De acordo com a escala, a carga cognitiva aumenta de 1 a 9. Os escores entre 1-4 são considerados baixos de carga cognitiva, enquanto os escores entre 5-9 são considerados alta carga cognitiva.
PaaS e Van Merriënboer (1993) relataram um coeficiente de consistência interno de 0,82 para a escala, enquanto Kılıç e Karadeniz (2004) calcularam um coeficiente de consistência interna de 0,90 para a versão turca.
|
Imediatamente após a intervenção (respondendo às perguntas da escala)
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Nursemin Unal, Assoc. Prof., Ankara University
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Alkhaqani, A. L. (2023). Can ChatGPT help researchers with scientific research writing. Journal of Medical Research and Reviews, 1(1), 9-12. https://doi.org/10.5455/JMRR.20230626013424
- Branum C, Schiavenato M. Can ChatGPT Accurately Answer a PICOT Question? Assessing AI Response to a Clinical Question. Nurse Educ. 2023 Sep-Oct 01;48(5):231-233. doi: 10.1097/NNE.0000000000001436. Epub 2023 Apr 28.
- Abdulai AF, Hung L. Will ChatGPT undermine ethical values in nursing education, research, and practice? Nurs Inq. 2023 Jul;30(3):e12556. doi: 10.1111/nin.12556. Epub 2023 Apr 26. No abstract available.
- Goktas, P., Kucukkaya, A., & Karacay, P. (2024). Utilizing GPT 4.0 with prompt learning in nursing education: A case study approach based on Benner's theory. Teaching and Learning in Nursing, 19(2), e358-e367.
- Sallam M. ChatGPT Utility in Healthcare Education, Research, and Practice: Systematic Review on the Promising Perspectives and Valid Concerns. Healthcare (Basel). 2023 Mar 19;11(6):887. doi: 10.3390/healthcare11060887.
- Wang, Y. Y. & Wang, Y. S. (2019). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: an initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 1-16. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
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
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 2025-2 (Número de outro subsídio/financiamento: Korean Society of Cardiometabolic Syndrome)
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (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
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 .