Эффективность программы симуляции управления высокоопасными лекарственными средствами на основе смешанной реальности с интеграцией искусственного интеллекта (AIMR-HAM)

Это исследование оценивает, улучшает ли программа симуляции управления высокоопасными лекарственными средствами на основе смешанной реальности с интеграцией искусственного интеллекта (AIMR-HAM) навыки управления высокоопасными лекарственными средствами (HAM), клиническую эффективность (оценки на основе симуляции), коммуникацию и частоту медикаментозных ошибок среди медсестер больницы с 1–6 годами клинического опыта. Цель исследования — оценить эффективность AIMR-HAM в повышении практической компетентности и безопасности пациентов в реальной клинической практике.

Дизайн исследования и рандомизация Исследование представляет собой одноцентровое рандомизированное контролируемое исследование с параллельными группами с участием примерно 60 медсестер. Участники случайным образом распределяются в соотношении 1:1 в группу вмешательства или контрольную группу с использованием компьютерно-генерируемого графика рандомизации (например, блочная рандомизация). Рандомизация проводится независимым менеджером данных для обеспечения сокрытия распределения. Оценщики результатов не знают о распределении по группам (ослепленные оценщики).

Вмешательство — AIMR-HAM (группа вмешательства)

Обзор: Вмешательство сочетает практические занятия на основе сценариев с использованием гарнитуры смешанной реальности.

Ключевые компоненты:

1. Ориентация
2. Предварительный инструктаж
3. Симуляция AIMR
4. Разбор

Техническое примечание: Настройка смешанной реальности интегрирует виртуальные элементы с физической средой для предоставления визуальных и слуховых сигналов; производитель/модель устройства и версия программного обеспечения могут быть указаны в поле протокола.

Контрольная группа: Контрольная группа получает стандартное обучение больницы по управлению лекарственными средствами (лекции, обсуждения случаев и практические занятия). График и общее время контакта соответствуют группе вмешательства для контроля времени и внимания.

Процедуры и график участия Последовательность исследования: скрининг → письменное информированное согласие → исходная оценка (до вмешательства) → рандомизация → назначенное обучение (смешанная реальность + стандартное обучение или только стандартное обучение) → оценка сразу после обучения → оценка при последующем наблюдении (например, через 1 месяц после обучения) → завершение исследования. На каждом этапе оценки участники проходят один и тот же набор оценок для сравнения во времени.

Методы сбора данных

: Клиническая эффективность и навыки измеряются с использованием стандартизированных контрольных списков производительности и шкал оценок наблюдателей во время симуляционных оценок. Эти оценки проводят обученные оценщики, не знающие о распределении.

Инструменты самоотчета (уверенность, коммуникация, когнитивная нагрузка) собираются с помощью электронных или бумажных анкет и вводятся в базу данных исследования.

Данные о медикаментозных ошибках собираются из системы отчетности об инцидентах больницы и самоотчетов участников в течение периода исследования; дублирующиеся отчеты сверяются посредством проверки и классификации данных.

Система смешанной реальности автоматически записывает журналы взаимодействия участников (временные метки, действия, точки принятия решений), которые могут использоваться в качестве дополнительных аналитических данных.

Обзор анализа

Первичные анализы следуют принципу намерения лечить. Непрерывные исходы (например, баллы компетентности) сравниваются с использованием t-критериев или линейной регрессии; повторные измерения анализируются с помощью моделей смешанных эффектов для учета корреляций внутри участников.

Бинарные исходы (например, наличие медикаментозной ошибки) анализируются с использованием логистической регрессии или оценок риска.

Предварительно определенные ковариаты (например, исходные баллы или клиническое отделение) включаются в скорректированные анализы по мере необходимости. Анализы чувствительности рассматривают недостающие данные (например, множественная импутация) и отклонения от протокола.

Безопасность и этика Исследование получило одобрение институционального наблюдательного совета (ИНС). Все участники предоставляют письменное информированное согласие до включения. Любой дискомфорт, связанный с использованием смешанной реальности (например, головокружение или тошнота), контролируется и управляется в соответствии с протоколом; серьезные нежелательные явления немедленно сообщаются в ИНС и надзорные органы больницы. Персональные данные обезличиваются или шифруются и хранятся с ограниченным доступом.

Меры обеспечения качества и надежности

Инструкторы и оценщики проходят стандартизированное обучение для обеспечения последовательного проведения вмешательства и оценки исходов.

Рандомизация, ввод данных и обработка данных следуют стандартным операционным процедурам. Данные регулярно контролируются и периодически проверяются на качество; при необходимости могут проводиться независимые аудиты качества данных.

Заключение и потенциальное влияние Это исследование определит, приводит ли AIMR-HAM к измеримым улучшениям в компетентности медсестер по управлению лекарственными средствами и снижает ли медикаментозные ошибки по сравнению со стандартным обучением. Результаты могут информировать практики обучения в больницах и поддержать более широкое внедрение AIMR-HAM для обучения клиническим навыкам.