Ambient AI para Reduzir o Tempo de Documentação da Equipa de Enfermagem
27 de maio de 2026 atualizado por: University of Wisconsin, Madison
Um Ensaio Clínico Pragmático de Cunha Escalonada Incorporado no EHR de Inteligência Artificial Ambiental para Reduzir o Tempo de Documentação da Equipe de Enfermagem
O objetivo deste ensaio clínico é avaliar se a utilização de Inteligência Artificial Ambiental para a documentação da equipa de enfermagem num ambiente de internamento reduzirá o tempo gasto na documentação de fluxogramas e melhorará o bem-estar do pessoal de enfermagem.
Os participantes utilizarão software de Inteligência Artificial de Escuta Ambiental para redigir documentação em campos discretos.
Visão geral do estudo
Status
Recrutamento
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Este ensaio pragmático está a ser realizado para testar a eficácia do software de Escuta Ambiental Impulsionado por Inteligência Artificial na redução do tempo de documentação em fluxogramas entre Enfermeiros Registados (RNs) e assistentes de enfermagem (NAs) num ambiente de internamento.
O software Ambient AI utiliza tecnologia de Reconhecimento Automático de Voz com Modelos de Linguagem de Grande Porte para gerar automaticamente valores discretos de fluxogramas a partir de conversas entre enfermeiros e doentes em tempo real.
O ensaio clínico é uma análise do impacto e da usabilidade desta implementação na carga de trabalho e no bem-estar dos enfermeiros envolvidos na implementação do design pragmático de Registo Eletrónico de Saúde integrado nos fluxos de trabalho clínicos e na infraestrutura de TI do sistema de saúde.
Tipo de estudo
Intervencional
Inscrição (Estimado)
250
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.
Contato de estudo
- Nome: Ann Wieben, PhD, RN
- Número de telefone: 6082651029
- E-mail: wieben@wisc.edu
Estude backup de contato
- Nome: Jann Pfaff, PhD, RN
- E-mail: jpfaff2@uwhealth.org
Locais de estudo
-
-
Wisconsin
-
Madison, Wisconsin, Estados Unidos, 53718
- Recrutamento
- UW Health - East Madison Hospital
-
-
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
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Sim
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Disponibilidade para interagir e utilizar tecnologia ambiente
- Falantes de inglês
- Todos os Enfermeiros Registados e Assistentes de Enfermagem nas unidades de internamento do estudo
- Confirmar a conclusão de toda a formação obrigatória
Critérios de Exclusão:
- Licença planeada com duração superior a 6 semanas durante o período 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: Pesquisa de serviços de saúde
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
Experimental: Grupo de Escuta Ambiental 1
A unidade hospitalar será randomizada e todo o pessoal de enfermagem dentro da unidade terá acesso para começar a usar a IA Ambient na semana 8.
|
A intervenção de software Ambient AI é implementada no fluxo de trabalho da equipa de enfermagem.
O software incorpora tecnologia de Reconhecimento Automático de Voz com Modelos de Linguagem de Grande Escala para gerar documentação clínica em tempo real
|
|
Experimental: Ambient Listening Group 2
The hospital unit will be randomized and all nursing staff within the unit will have access to start using Ambient AI at week 11.
|
A intervenção de software Ambient AI é implementada no fluxo de trabalho da equipa de enfermagem.
O software incorpora tecnologia de Reconhecimento Automático de Voz com Modelos de Linguagem de Grande Escala para gerar documentação clínica em tempo real
|
|
Experimental: Ambient Listening Group 3
The hospital unit will be randomized and all nursing staff within the unit will have access to start using Ambient AI at week 14.
|
A intervenção de software Ambient AI é implementada no fluxo de trabalho da equipa de enfermagem.
O software incorpora tecnologia de Reconhecimento Automático de Voz com Modelos de Linguagem de Grande Escala para gerar documentação clínica em tempo real
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Change in Active Time Spent in Flowsheets per shift hour
Prazo: Baseline to 22 weeks
|
To assess a change in nursing staff documentation time, the change active time spent in flowsheets per shift hour with the use of the Ambient Listening tool versus usual documentation will be reported.
|
Baseline to 22 weeks
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Change in Active Time Spent in Flowsheets per patient per shift
Prazo: Baseline to 22 weeks
|
To assess nursing staff documentation burden, the change in active time spent in flowsheets per patient shift will be reported.
|
Baseline to 22 weeks
|
|
Change in the number of clicks or taps in Flowsheets
Prazo: Baseline to 22 weeks
|
To assess nursing staff documentation burden, the change in the number of clicks or taps in flowsheets will be reported.
|
Baseline to 22 weeks
|
|
Change in Amount of Overtime Charting
Prazo: Baseline to 22 weeks
|
To assess nursing staff documentation burden, the change in time spent documenting after end time of assignment will be reported.
|
Baseline to 22 weeks
|
|
Change in Clinician Worklife Survey (Mini-Z) Score
Prazo: Baseline to 22 weeks
|
Professional Wellbeing will be assessed with the Mini Z 3.0, a 10 item tool (plus one open-ended question) designed to quickly assess clinician burnout, stress, satisfaction, and work-life drivers such as workload control, teamwork, and electronic health record (EHR) related stressors.
The Mini Z survey is scored by summing responses to the first 10 items, each rated on a 1-5 Likert scale, producing a total score ranging from 10 to 50.
Higher scores indicate better worklife conditions, with scores of 40 or above reflecting a "joyful" workplace.
|
Baseline to 22 weeks
|
|
Change in Mini-Z Subscale Scores: Supportive Work Environment
Prazo: Baseline to 22 weeks
|
Professional Wellbeing will also be assessed with Mini Z subscales.
One Mini-Z subscale measures supportive work environment with 7-items (scores range from 7-35, higher scores indicate more supportive environment).
|
Baseline to 22 weeks
|
|
Change in Mini-Z (3.0) Subscale Scores: EHR Stress
Prazo: Baseline to 22 weeks
|
Professional Wellbeing will also be assessed with Mini Z subscales.
One Mini-Z subscale measures EHR stress (scores range from 3-15, higher scores indicate more manageable EHR stress).
|
Baseline to 22 weeks
|
|
Change System Usability Scale (SUS)
Prazo: 11 weeks to 22 weeks
|
The SUS is a 10-item scale that assesses perceived usability of a system, in this case, the Abridge Ambient Listening Tool.
It yields a single score that can range from 0-100 with higher scores indicating higher system usability.
|
11 weeks to 22 weeks
|
Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Ann Wieben, PhD, RN, University of Wisconsin, Madison
- Investigador principal: Jann Pfaff, PhD, RN, University of Wisconsin, Madison
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Publicações Gerais
- Afshar M, Resnik F, Baumann MR, Hintzke J, Lemmon K, Sullivan AG, Shah T, Stordalen A, Oberst M, Dambach J, Mrotek LA, Quinn M, Abramson K, Kleinschmidt P, Brazelton T, Twedt H, Kunstman D, Wills G, Long J, Patterson BW, Liao FJ, Rasmussen S, Burnside E, Goswami C, Gordon JE. A Novel Playbook for Pragmatic Trial Operations to Monitor and Evaluate Ambient Artificial Intelligence in Clinical Practice. NEJM AI. 2025 Sep;2(9):10.1056/aidbp2401267. doi: 10.1056/aidbp2401267. Epub 2025 Aug 28.
- Afshar M, Baumann MR, Resnik F, Hintzke J, Sullivan AG, Wills G, Lemmon K, Dambach J, Ann Mrotek L, Quinn M, Abramson K, Kleinschmidt P, Brazelton TB, Leaf MA, Twedt H, Kunstman D, Patterson B, Liao F, Rasmussen S, Burnside ES, Goswami C, Gordon J. A Pragmatic Randomized Controlled Trial of Ambient Artificial Intelligence to Improve Health Practitioner Well-Being. NEJM AI. 2025 Dec;2(12):10.1056/aioa2500945. doi: 10.1056/aioa2500945. Epub 2025 Nov 26.
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)
5 de maio de 2026
Conclusão Primária (Estimado)
1 de dezembro de 2026
Conclusão do estudo (Estimado)
1 de dezembro de 2026
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
2 de março de 2026
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
2 de março de 2026
Primeira postagem (Real)
6 de março de 2026
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
1 de junho de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
27 de maio de 2026
Última verificação
1 de maio de 2026
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 2026-0311
- UWMSN | Nursing | Admin (Outro identificador: UW Madison)
- Protocol Version 5/15/26 (Outro identificador: UW Madison)
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
SIM
Descrição do plano IPD
Planeamos partilhar a maioria da nossa documentação de investigação, incluindo o Protocolo do Estudo, o Plano de Análise Estatística, o Plano de Consentimento Informado, o Código de Análise, o dicionário de dados e os dados desidentificados de resultados de inquéritos e entrevistas/grupos focais.
Prazo de Compartilhamento de IPD
Disponibilizaremos as informações IPD no início de 2027, após concluirmos a nossa análise e estarmos prontos para publicação.
Estarão disponíveis indefinidamente.
Critérios de acesso de compartilhamento IPD
Vamos fornecer uma ligação GitLab acessível publicamente onde todos os materiais do estudo podem ser descarregados
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
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 .