Большая лингвистическая модель для клинического реализации студентов физиотерапии
Возможность рандомизированного контролируемого исследования крупных лингвистических моделей на основе искусственного интеллекта для обучения клиническим рассуждениям студентов физиотерапии. Рандомизированное контролируемое исследование
Клинические рассуждения являются фундаментальным навыком для учащихся с физиотерапией, позволяя им собирать и интерпретировать информацию о пациентах для достижения точных диагнозов и решений о лечении. Традиционные методы обучения часто ограничивают воздействие учащихся разнообразными клиническими случаями, которые могут ограничить развитие этих навыков. Интеграция крупных языковых моделей (LLM), таких как CHATGPT, в образование в области физиотерапии предлагает новый подход для улучшения клинических рассуждений путем моделирования интерактивных и реалистичных сценариев пациентов.
Это рандомизированное контролируемое исследование направлено на оценку эффективности образовательного вмешательства на основе LLM в улучшении навыков клинических рассуждений у студентов физиотерапии. Исследование нанесет в общей сложности 200 студентов с физиотерапией третьего курса из нескольких университетских учреждений. Участники будут случайным образом распределены на одну из двух групп:
- Экспериментальная группа-Студенты будут проходить обучение на основе LLM, участвуя в разговорной модели искусственного интеллекта для решения клинических случаев в течение 8-недельного периода. Модель предоставит ответы в режиме реального времени на их вопросы, позволяя им усовершенствовать свои диагностики и рассуждения о лечении.
- Контрольная группа-Студенты будут следовать стандартной учебной программе, участвуя в традиционном обучении, основанном на случаях, и контролировали клинические упражнения по клиническим рассуждениям без помощи на основе искусственного интеллекта.
Основным результатом исследования является улучшение в навыках клинических рассуждений, оцениваемые посредством стандартизированных письменных оценок и структурированных практических исследований. Вторичные результаты включают изменения в цифровую компетентность, уровни вовлеченности студентов, общее удовлетворение образовательным подходом и экономическую эффективность вмешательства.
Оценивая влияние LLM на обучение клиническим рассуждениям, это исследование стремится определить, могут ли образовательные инструменты, управляемые AI, эффективно дополнять традиционное физиотерапевтическое образование и повысить готовность учащихся для реальной клинической практики.
Обзор исследования
Статус
Условия
Вмешательство/лечение
Подробное описание
Клинические рассуждения являются ключевой компетенцией для студентов с физической терапией, позволяя им оценивать, диагностировать и создавать планы лечения на основе информации о пациентах. Несмотря на свое значение, традиционные образовательные подходы часто ограничивают воздействие учащихся широким разнообразием клинических случаев, ограничивая их способность развивать комплексные навыки рассуждения. Достижения в области искусственного интеллекта, особенно крупных языковых моделей (LLM), таких как CHATGPT, предлагают многообещающее решение, моделируя реалистичные и интерактивные клинические сценарии.
Это рандомизированное контролируемое исследование (RCT) направлено на оценку эффективности вмешательства на основе LLM по сравнению с традиционными методами обучения в улучшении навыков клинических рассуждений среди студентов физиотерапии. Студенты третьего курса будут случайным образом распределены либо в экспериментальную группу, получив обучение на основе случаев, основанное на искусственном интеллекте, или контрольную группу, после обычных обсуждений на основе учебных программ.
Вмешательство продлится 8 недель, в течение которых учащиеся в экспериментальной группе будут взаимодействовать с LLM для решения еженедельных клинических случаев, имитируя реальные встречи пациентов. Модель будет функционировать как виртуальный пациент, отвечая на запросы учащихся и позволяя им уточнить свои диагностические рассуждения и планирование лечения. Напротив, контрольная группа будет участвовать в традиционных письменных дискуссиях, под руководством преподавателя.
Статистический план анализа
Данные будут проанализированы с использованием SPSS версии 29.0 (SPSS Inc., Чикаго, Иллинойс, США). Описательная статистика будет использоваться для суммирования базовых характеристик участников, с непрерывными переменными, выраженными в качестве среднего ± стандартное отклонение (SD) или медиана [межквартильный диапазон], в зависимости от нормальности и категориальных переменных, представленных как частота (N) и процент (%). Нормальность распределений будет оцениваться с использованием теста Колмогорова-Смирнова и теста Шапиро-Уилка. Сравнения между группами будут выполняться с использованием; Независимые T-тесты или U-тесты Манна-Уитни для непрерывных переменных; Тесты хи-квадрат или точный тест Фишера на категориальные переменные; Повторные измерения ANOVA или линейные смешанные модели будут использоваться для оценки изменений с течением времени в показателях клинических рассуждений, цифровой компетентности и уровнях удовлетворенности.
Модели логистической регрессии будут применены для изучения предикторов взаимодействия с вмешательством на основе LLM. Величины эффекта (D Cohen D, Rosenthal's R) будут рассчитаны для измерения величины наблюдаемых различий. Анализ экономической эффективности будет проведен путем сравнения стоимости внедрения вмешательства на основе LLM с улучшением баллов клинических рассуждений и уровней участия учащихся.
Статистическая значимость будет установлена на p <0,05, и все анализы будут проводиться с использованием двухстороннего подхода.
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Фаза
- Фаза 2
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: Alfredo Lerín Calvo, Professor
- Номер телефона: +34620187457
- Электронная почта: alfredo.lerin@lasallecampus.es
Места учебы
-
-
Madrid
-
Madrid, Madrid, Испания, 28023
- Рекрутинг
- Centro Superior de Estudios Universitarios La Salle
-
Контакт:
- Alfredo Lerín Calvo, Professor
- Номер телефона: +34620187457
- Электронная почта: alfredo.lerin@lasallecampus.es
-
Главный следователь:
- Raúl Ferrer Peña, PhD
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Описание
Критерии включения:
- Студенты, зачисленные на третий год программы физиотерапии в Центре высшего университета La Salle (LCHU)
- Участникам должно быть от 18 до 30 лет.
- Студенты должны согласиться принять участие в исследовании, подписав форму информированного согласия после того, как их проинформировали о целях, процедурах и потенциальных рисках исследования.
- Участники должны быть готовы взаимодействовать с платформой на основе LLM (для экспериментальной группы) или участвовать в традиционных учебных мероприятиях (для контрольной группы) в течение всего исследования.
Критерии исключения:
- Студенты с предыдущим клиническим опытом за пределами третьего года физиотерапевтического образования.
- Физические или когнитивные нарушения, которые могут мешать способности участвовать или извлечь выгоду из вмешательства (например, зрение, слух или моторные нарушения).
- Студенты, которые не дают информированного согласия на участие в исследовании.
- Студенты, которые не обладают достаточным знанием на испанском или английском языке, чтобы понять материалы и вмешательство.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Уход
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Параллельное назначение
- Маскировка: Двойной
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Экспериментальный: LLM Group
Участники экспериментальной группы пройдут 8-недельное вмешательство, включающее в себя обучение на основе крупной языковой модели (LLM) в свое образование в области клинических рассуждений. Студенты будут участвовать в еженедельном клиническом моделировании, используя платформу с LLM (CHATGPT), где они будут взаимодействовать с моделью для получения информации о пациенте, сформулировать диагнозы и предлагать планы лечения. LLM предоставит ответы в реальном времени, моделируя виртуальную встречу пациента. Обучение будет дополнять стандартную учебную программу, позволяя студентам практиковать навыки клинических рассуждений в структурированной и интерактивной среде, связанной с AI. В конце вмешательства участники пройдут окончательную оценку на основе случаев, чтобы оценить улучшения клинических мышлений, цифровой компетентности и взаимодействия с технологиями. |
Вмешательство в экспериментальную группу отличается интеграцией интерактивной интерактивной платформы на основе LLM (LLM) (CHATGPT) в клинические рассуждения для учащихся с физиотерапией.
В отличие от традиционных образовательных подходов, это вмешательство обеспечивает взаимодействие с пациентами, сгенерированное AI в реальном времени, что позволяет студентам активно участвовать в виртуальном клиническом случае.
|
|
Активный компаратор: Обычная группа обучения
Участники контрольной группы будут следовать стандартной учебной программе для обучения клиническим рассуждениям в течение 8-недельного периода без воздействия вмешательства на основе LLM. Студенты будут участвовать в еженедельных дискуссиях, основанных на случаях, используя традиционные методы обучения, включая письменный анализ дел и обсуждения с инструкторами. Эти сеансы будут следовать обычной образовательной структуре, используемой в программах обучения физиотерапии, подчеркивая диагностические рассуждения и планирование лечения посредством руководства под руководством инструктора. В конце периода обучения участники пройдут окончательную оценку, основанную на случаях, чтобы оценить свои навыки клинических рассуждений, цифровую компетентность и общее взаимодействие с процессом обучения. |
Вмешательство в контрольную группу следует традиционному подходу к обучению, основанному на случаях, который обычно используется в образовании физиотерапии.
В отличие от экспериментальной группы, этот метод обучения опирается исключительно на инструкции, возглавляемые человеком, и письменный анализ случаев, без интеграции искусственного интеллекта или интерактивных цифровых инструментов.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Клинические рассуждения
Временное ограничение: Оценивается в начале и в конце 8-недельного вмешательства посредством оценок на основе случаев и практических оценок.
|
Этот результат измеряет улучшение в навыках клинических рассуждений студентов после вмешательства.
Студенты будут оцениваться на основе их способности собирать, интерпретировать и анализировать информацию о пациентах, а также формулировать точные диагнозы и планы лечения.
Это будет оцениваться как с помощью письменных тематических исследований, так и практических экзаменов с использованием рубрики Lasater, являясь этой шкалой инструментом, используемым для оценки этого результата.
|
Оценивается в начале и в конце 8-недельного вмешательства посредством оценок на основе случаев и практических оценок.
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Участие студентов с вмешательством
Временное ограничение: Контролируется на протяжении 8-недельного периода вмешательства с еженедельным отслеживанием взаимодействия студентов и завершения дел.
|
Этот результат измеряет уровень активного вовлечения студентов с платформой на основе LLM (экспериментальная группа) и традиционное обучение на основе случаев (контрольная группа).
Взаимодействие будет оцениваться на основе частоты взаимодействия, продолжительности использования и показателей завершения назначенных случаев.
|
Контролируется на протяжении 8-недельного периода вмешательства с еженедельным отслеживанием взаимодействия студентов и завершения дел.
|
|
Удовлетворение образовательным подходом
Временное ограничение: Рассчитано в конце периода вмешательства с использованием затрат, связанных с предоставлением доступа к платформе на основе LLM, и сравнения ее с улучшениями, наблюдаемыми в других результатах.
|
Этот результат оценивает общую удовлетворенность учащихся своим опытом обучения, сосредотачиваясь на эффективности, удобстве использования и воспринимаемой ценности вмешательства.
Удовлетворение будет измерено с использованием визуальной аналоговой шкалы (VAS), где учащиеся оценивают свой уровень удовлетворенности методом обучения.
|
Рассчитано в конце периода вмешательства с использованием затрат, связанных с предоставлением доступа к платформе на основе LLM, и сравнения ее с улучшениями, наблюдаемыми в других результатах.
|
|
Цифровые компетенции
Временное ограничение: Оценивается в начале и в конце 8-недельного вмешательства с помощью анкеты с специальной цифровой компетенцией.
|
Этот результат оценивает способность учащихся эффективно использовать цифровые инструменты, в частности, платформы, управляемые искусственным интеллектом, такие как CHATGPT, в контексте клинических рассуждений.
Студенты заполнят вопросник цифровой компетентности, оценивая свои навыки в нескольких областях, таких как управление данными, коммуникация в области здравоохранения и создание цифрового контента.
Он будет оцениваться с помощью вопросника цифровых компетенций, разработанной Montero-Delgado et al. (2020)
|
Оценивается в начале и в конце 8-недельного вмешательства с помощью анкеты с специальной цифровой компетенцией.
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Lasater K. Clinical judgment development: using simulation to create an assessment rubric. J Nurs Educ. 2007 Nov;46(11):496-503. doi: 10.3928/01484834-20071101-04.
- Milad D, Antaki F, Milad J, Farah A, Khairy T, Mikhail D, Giguere CE, Touma S, Bernstein A, Szigiato AA, Nayman T, Mullie GA, Duval R. Assessing the medical reasoning skills of GPT-4 in complex ophthalmology cases. Br J Ophthalmol. 2024 Sep 20;108(10):1398-1405. doi: 10.1136/bjo-2023-325053.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Оцененный)
Завершение исследования (Оцененный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Оцененный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- ALC001NR005
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
В этом исследовании отдельные данные участника (IPD) не будут переданы публично. Собранные данные, включая оценки клинических рассуждений, оценки цифровой компетенции и оценки удовлетворенности, будут использоваться исключительно для целей настоящего исследования. Доступ к данным участника будет ограничен исследовательской группой и не будет доступен для обмена с внешними сторонами.
Конфиденциальность и конфиденциальность участников будут строго поддерживаться на протяжении всего исследования. Все данные будут анонимизированы, и любая идентифицируемая информация будет надежно сохранена и защищена в соответствии с применимыми правилами защиты данных. Кроме того, результаты исследования будут распространяться в совокупной форме, гарантируя, что данные ни одного человека не будут раскрыты или идентифицируются в каких -либо публичных отчетах или публикациях.
В рамках этической приверженности защите конфиденциальности участников любые запросы на доступ к IPD не будут предоставлены.
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .