- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT07497997
PainTrain-AI Piloto: Viabilidade, Usabilidade (SUS) e Mudança de Conceito em Cuidados de Saúde Primários e num Ambiente Especializado (PT-AI Pilot)
Viabilidade e Usabilidade de uma Simulação Clínica Digital (PainTrain AI) para Formação em Dor Crónica em Profissionais de Saúde: Um Estudo Piloto Multicêntrico nos Cuidados de Saúde Primários (ICS) e num Contexto Especializado Comparativo
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Este estudo piloto de viabilidade avaliará o uso do PainTrain AI, uma intervenção educativa comportamental concebida para melhorar o raciocínio clínico sobre a dor crónica através de diálogos simulados com pacientes padronizados virtuais. A plataforma utiliza uma arquitetura de segurança de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) que restringe todas as respostas geradas a conteúdos pedagógicos validados e não fornece aconselhamento clínico. Nenhuma informação do paciente é recolhida.
O estudo inclui profissionais de saúde dos Cuidados de Saúde Primários e de um contexto comparativo especializado. Os participantes completarão uma avaliação inicial e depois interagirão com a simulação do PainTrain AI durante um período de treino definido. A usabilidade será avaliada através da Escala de Usabilidade do Sistema (SUS). A mudança conceptual será medida como a redução em conceções erradas pré-definidas de neurofisiologia, pontuadas através de uma rubrica padronizada. Métricas adicionais incluem a adesão aos micromódulos e a latência de interação como indicadores de fricção tecnológica.
Este piloto visa determinar a viabilidade, a aceitabilidade e sinais preliminares de eficácia educativa para informar um futuro ensaio de implementação nos Cuidados de Saúde Primários. A intervenção é apenas educativa, não diagnóstica e está em conformidade com o RGPD.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Fran Valenzuela-Pascual, Dr
- Número de telefone: +34 973 702 459
- E-mail: fran.valenzuela@udl.cat
Locais de estudo
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Lleida
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Lleida, Lleida, Espanha, 25198
- Universitat de Lleida
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Contato:
- Fran Valenzuela-Pascual, Dr.
- Número de telefone: +34 973 702 459
- E-mail: fran.valenzuela@udl.cat
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Contato:
- Fran
- E-mail: fran.valenzuela@udl.cat
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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:
- Profissionais de saúde em Cuidados de Saúde Primários (medicina, fisioterapia, enfermagem, psicologia, nutrição) e em ambiente especializado; disponibilidade para utilizar a plataforma; aprovação institucional.
Critérios de Exclusão:
- falta de acesso institucional; indisponibilidade durante o período piloto
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Pesquisa de serviços de saúde
- Alocação: N / D
- Modelo Intervencional: Atribuição de grupo único
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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Experimental: Treino Comportamental PainTrain-AI
Os participantes deste braço receberão a intervenção educacional comportamental PainTrain-AI, uma simulação clínica digital que utiliza uma arquitetura de segurança de geração aumentada por recuperação (RAG) para fornecer conteúdo pedagógico baseado em evidências.
A plataforma fornece diálogos simulados com pacientes virtuais padronizados para treinar o raciocínio biopsicossocial sobre a dor crónica.
Todos os participantes recebem a mesma intervenção; não há grupo de controlo.
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O PainTrain-AI é uma intervenção educacional comportamental entregue através de uma plataforma de simulação clínica digital.
O sistema utiliza uma arquitetura de segurança de geração aumentada por recuperação (RAG) para garantir que todas as respostas são geradas apenas a partir de conteúdo pedagógico validado.
Os participantes envolvem-se em diálogos simulados com pacientes padronizados virtuais para praticar raciocínio biopsicossocial sobre dor crónica.
A intervenção é não-diagnóstica, não fornece aconselhamento clínico e não envolve dados de pacientes.
Todos os participantes recebem a mesma intervenção.
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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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Usabilidade (SUS, 0-100)
Prazo: 4-8 semanas após a integração
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A usabilidade será avaliada utilizando a Escala de Usabilidade do Sistema (SUS), um questionário validado de 10 itens que produz uma pontuação de 0 a 100.
Pontuações mais elevadas indicam melhor usabilidade. Os participantes preencherão o SUS após interagir com a simulação educativa PainTrain-AI durante o período de formação pré-definido. O critério principal de viabilidade é alcançar uma pontuação média SUS ≥75, indicando boa usabilidade. |
4-8 semanas após a integração
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Mudança de Conceito
Prazo: 4-8 semanas.
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A mudança conceptual será avaliada como a alteração na proporção de conceções pré-definidas erradas sobre a neurofisiologia da dor identificadas numa grelha de pontuação padronizada.
Os participantes irão realizar um teste conceptual breve antes e depois da exposição à simulação educativa PainTrain-AI.
A mudança conceptual é calculada como a redução de afirmações incorretas ou desatualizadas relacionadas com os mecanismos da dor crónica.
Uma melhoria maior reflete uma melhor compreensão conceptual.
Não estão envolvidos dados de pacientes.
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4-8 semanas.
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Adesão
Prazo: 4-8 semanas
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A adesão será medida como a proporção de módulos de formação ou sessões de simulação agendadas que cada participante completa durante o período do estudo.
A adesão é calculada como a percentagem de sessões concluídas em relação ao número total de módulos atribuídos.
Valores mais elevados indicam um maior envolvimento com a intervenção educativa PainTrain-AI.
Não são envolvidos dados de doentes.
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4-8 semanas
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Latência/atrito
Prazo: 4-8 semanas
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A latência será medida como o tempo médio de resposta do sistema (em segundos) durante as interações do utilizador com a simulação digital PainTrain-AI.
A latência é calculada automaticamente a partir dos registos da plataforma como o tempo decorrido entre uma entrada do utilizador e a resposta gerada pelo sistema.
Uma latência mais elevada indica maior fricção tecnológica.
Este resultado avalia a viabilidade técnica e a experiência do utilizador.
Não estão envolvidos dados de pacientes.
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4-8 semanas
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Fran Valenzuela-Pascual, Dr., Institut de Recerca Biomèdica de Lleida (IRBLleida) / Universitat de Lleida (UdL)
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
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- PT-AI-PILOT-2026
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano 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
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