Aprendizagem Assistida por Inteligência Artificial para Cálculo de Medicamentos em Enfermagem
Transformar a Prática de Enfermagem através da Inteligência Artificial: A Eficácia da Aprendizagem Baseada em Inteligência Artificial no Cálculo de Doses de Medicamentos sobre o Conhecimento, Decisões Clínicas e Autoeficácia
O propósito deste estudo é avaliar como uma plataforma de aprendizagem assistida por Inteligência Artificial afeta a capacidade dos enfermeiros para calcular doses de medicamentos com precisão. O cálculo de medicamentos é uma competência crítica em enfermagem, e os erros podem ter um impacto significativo na segurança dos doentes.
Embora os métodos de ensino tradicionais sejam padrão, podem não fornecer o feedback personalizado necessário para uma tarefa de tão alto risco. Este estudo compara dois grupos de enfermeiros: um grupo que utiliza um software orientado por Inteligência Artificial que fornece cenários interativos e orientação em tempo real, e outro grupo que recebe instrução tradicional em sala de aula.
Os investigadores pretendem determinar se a abordagem de IA leva a:
Melhor conhecimento teórico sobre cálculos de medicamentos. Decisão clínica aprimorada durante a administração de medicamentos. Aumento da confiança (autoeficácia) dos enfermeiros na realização destas tarefas em contextos clínicos reais.
Além disso, um componente qualitativo conduzido utilizando discussões em grupos focais para explorar a aceitação dos participantes, a utilidade percebida, a usabilidade e as perceções gerais da plataforma de aprendizagem assistida por IA. Esta investigação qualitativa fornece uma visão mais profunda das experiências dos enfermeiros, das atitudes em relação à integração da IA na educação e das suas opiniões sobre a eficácia das estratégias de ensino e aprendizagem utilizadas na plataforma.
Visão geral do estudo
Status
Descrição detalhada
Os erros na administração de medicamentos constituem um desafio significativo na prática de enfermagem, particularmente em ambientes de alta complexidade, como as unidades de cuidados cardiovasculares e de cuidados intensivos. Este estudo avalia a eficácia de uma intervenção educacional orientada por Inteligência Artificial, concebida para colmatar a lacuna entre o conhecimento teórico e a aplicação clínica nos cálculos de medicamentos.
Desenho do Estudo
Este estudo utilizou um desenho de métodos mistos, compreendendo uma abordagem quase-experimental de pré-teste e pós-teste com um grupo de controlo, complementada por um componente qualitativo de grupo focal. Os participantes foram alocados a um grupo experimental que recebeu aprendizagem assistida por Inteligência Artificial ou a um grupo de controlo que recebeu instrução tradicional.
A Intervenção (Grupo de Estudo)
Os participantes do grupo experimental utilizaram um software de aprendizagem assistida por Inteligência Artificial, concebido para melhorar a sua experiência educativa através de várias funcionalidades avançadas. O software fornece Percursos de Aprendizagem Adaptativos, que ajustam a complexidade dos cálculos de acordo com o desempenho do enfermeiro. Adicionalmente, oferece Feedback em Tempo Real, garantindo correções imediatas e orientação passo a passo para dosagens complexas de medicamentos. Por último, o software incorpora Simulações Clínicas baseadas em Inteligência Artificial, que criam cenários de tomada de decisão clínica de alta pressão para os aprendentes.
O Grupo de Controlo
Os participantes do grupo de controlo receberam métodos de ensino tradicionais que englobaram aulas padrão e sessões de prática em papel especificamente direcionadas para o cálculo de medicamentos. Esta abordagem abrangeu o mesmo currículo central do grupo experimental, mas não incorporou qualquer assistência de Inteligência Artificial.
O estudo avaliou três áreas-chave antes e depois da intervenção:
Conhecimento de Enfermagem, avaliado através de um exame padronizado de cálculo de medicamentos.
Tomada de Decisão Clínica, medida com uma escala validada de tomada de decisão em enfermagem.
Autoeficácia, avaliada através de uma escala padronizada de autoeficácia para aferir a confiança nos cálculos clínicos.
Os dados foram analisados utilizando o Statistical Package for the Social Sciences para comparar as pontuações médias entre os grupos experimental e de controlo.
Componente Qualitativo (Estudo de Grupo Focal)
Para complementar os resultados quantitativos, foi realizado um estudo qualitativo de grupo focal com participantes do grupo experimental. O objetivo foi explorar a aceitação dos enfermeiros em relação à plataforma de Inteligência Artificial, a utilidade percebida, a usabilidade, a visibilidade do progresso de aprendizagem e as opiniões gerais sobre as estratégias de ensino assistidas por Inteligência Artificial.
As discussões dos grupos focais foram gravadas em áudio, transcritas e analisadas utilizando análise temática para identificar padrões e temas recorrentes relacionados com a experiência do utilizador, o valor educativo percebido e a prontidão para integrar a aprendizagem baseada em IA na educação clínica. Este componente qualitativo forneceu uma visão mais profunda das atitudes dos participantes em relação à integração da IA na educação de enfermagem e enriqueceu a interpretação dos resultados quantitativos.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Alexandria Governorate
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Alexandria, Alexandria Governorate, Egito, 2500
- Faculty of Nursing, Alexandria University
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de Inclusão:
Enfermeiros a trabalhar em múltiplos contextos clínicos, incluindo unidades médico-cirúrgicas, cardiovasculares ou de cuidados intensivos, etc.
Os enfermeiros são responsáveis pela administração de medicação e cálculos de dosagem de medicamentos como parte das suas funções clínicas diárias.
Disposição para participar no programa de aprendizagem assistida por Inteligência Artificial e assinar o consentimento informado.
Critérios de Exclusão:
Enfermeiros que tenham recebido recentemente formação específica em cálculo de medicamentos ou que tenham tido qualquer contacto prévio com ferramentas educacionais baseadas em IA (nos últimos 6 meses)
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Pesquisa de serviços de saúde
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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Experimental: Grupo de Aprendizagem Assistida por Inteligência Artificial
Utilize uma plataforma assistida por Inteligência Artificial que fornece aprendizagem baseada em cenários e feedback em tempo real para cálculos de medicamentos.
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Um software inovador de Inteligência Artificial melhora a precisão dos enfermeiros em cálculos de medicamentos e raciocínio clínico através de aprendizagem baseada em cenários, fornecendo feedback em tempo real e percursos de aprendizagem adaptativos.
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Experimental: Grupo de Aprendizagem Tradicional
Os participantes recebem o currículo padrão através de aulas tradicionais e sessões de prática em papel.
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O ensino padrão em sala de aula consiste em aulas teóricas e prática em papel focada em cálculos de dosagem de medicamentos.
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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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Conhecimento dos Enfermeiros sobre o Cálculo de Medicamentos
Prazo: Baseline (Pré-teste) e 2 semanas após a intervenção (Pós-teste)
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Uma ferramenta de avaliação de 16 itens concebida para avaliar os conhecimentos teóricos e práticos dos enfermeiros relativamente aos princípios de cálculo de medicamentos (por exemplo, conversões de unidades, taxa de fluxo e cálculos de dose). Cada resposta correta é pontuada com "1" e cada resposta incorreta é pontuada com "0". Intervalo da Escala: A pontuação total varia entre um mínimo de 0 e um máximo de 16. Interpretação: Pontuações mais elevadas indicam um melhor resultado (maior domínio dos princípios de cálculo). Alto (13-16): Nível competente (> 80%). Moderado (10-12): Conhecimento aceitável mas incompleto (60%-80%). Baixo (0-9): Compreensão deficiente (< 60%). |
Baseline (Pré-teste) e 2 semanas após a intervenção (Pós-teste)
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Escala de Tomada de Decisão de Cálculo de Medicamentos por Enfermeiros
Prazo: Baseline (Pré-teste) e 2 semanas após a intervenção (Pós-teste)
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Esta escala é uma ferramenta de autorrelato de 8 itens concebida para avaliar o julgamento clínico e a confiança dos enfermeiros relativamente ao cálculo de dosagens de medicamentos. Cada item é avaliado numa escala de Likert de 5 pontos, que varia de 1 (Discordo Totalmente) a 5 (Concordo Totalmente). Valores Mínimo e Máximo: A pontuação total varia de um mínimo de 8 a um máximo de 40. Interpretação: Pontuações mais elevadas indicam um melhor resultado (maior competência clínica e tomada de decisão mais segura). Alto (30-40): Alta competência. Moderado (19-29): Capacidade moderada; requer supervisão. Baixo (8-18): Confiança e julgamento deficientes. |
Baseline (Pré-teste) e 2 semanas após a intervenção (Pós-teste)
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Escala de Autoeficácia Geral
Prazo: Baseline (Pré-teste) e 2 semanas pós-intervenção (Pós-teste)
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Descrição: Uma escala psicométrica de 10 itens utilizada para avaliar a confiança e autoestima percebida dos enfermeiros na sua capacidade de realizar cálculos medicamentosos e tarefas clínicas de forma eficaz em diversas condições. Cada item é pontuado numa escala de Likert de 4 pontos: 1 (Nada verdadeiro), 2 (Quase nada verdadeiro), 3 (Moderadamente verdadeiro) e 4 (Exatamente verdadeiro). Intervalo da Escala: A pontuação total varia entre um mínimo de 10 e um máximo de 40. Interpretação: Pontuações mais elevadas indicam um melhor resultado (competência percebida mais forte e maior autoeficácia). Alto (31-40): Competência e autoestima percebidas fortes. Moderado (21-30): Confiança moderada na gestão das exigências. Baixo (10-20): Baixa crença na capacidade de lidar com desafios. |
Baseline (Pré-teste) e 2 semanas pós-intervenção (Pós-teste)
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Perceção e Satisfação dos Enfermeiros com a Aprendizagem Assistida por Inteligência Artificial (Qualitativo)
Prazo: 2 semanas após a conclusão da formação assistida por IA
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Descrição: Avaliação da aceitação, utilidade percebida, usabilidade e satisfação dos participantes com a plataforma de aprendizagem assistida por Inteligência Artificial. Os dados serão recolhidos através de discussões em grupos focais. Método de Análise: Os resultados serão analisados utilizando Análise Temática para identificar padrões e temas recorrentes. Unidade de Medida: Este é um resultado qualitativo; os resultados serão relatados como temas narrativos (por exemplo: "Confiança Aprimorada no Cálculo" ou "Satisfação com a Interface do Utilizador"). |
2 semanas após a conclusão da formação assistida por IA
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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
- AU-20-6-393
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Dados/documentos do estudo
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Protocolo de estudo
Comentários informativos: Disponível mediante pedido ao Investigador Principal para fins de investigação legítimos
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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