Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Smart Normal Labor: Healthcare Providers' Experience With an AI-Based Mobile App (Smart labor)

21 июля 2026 г. обновлено: Basma Wageah Mohamed Mohamed Elrefay, Delta University for Science and Technology

Smart Normal Labor From Healthcare Providers' Perspective: Evaluating Clinical Decision-Making Speed, Diagnostic Accuracy, Satisfaction, and Experience Using an AI-Based Mobile Application

Pregnancy and childbirth are uniquely important events in women's lives because they are accompanied by major physical, emotional, and psychological changes. Maternal satisfaction, emotional well-being, and perceptions of childbirth are strongly influenced by the quality of labor management. A woman's childbirth experience is shaped by multiple factors, including communication, autonomy, and active participation in the decision-making process. These factors are widely recognized as important indicators of the quality of maternity care. [1]

Recent demographic changes and global population growth have placed increasing demands on healthcare systems, particularly maternal health services. High birth rates in some regions, combined with shortages of trained healthcare professionals, have created a need for scalable, adaptable, and innovative models of care. In response to these challenges, digital health technologies have emerged as promising tools to enhance the quality of maternity care and support both healthcare providers and pregnant women. [2]

Обзор исследования

Статус

Рекрутинг

Вмешательство/лечение

Подробное описание

General Objective

To evaluate the impact of an artificial intelligence (AI)-based smart normal labor application on healthcare providers' clinical decision-making speed, diagnostic accuracy, satisfaction, and overall clinical experience during the management of normal labor.

Specific Objectives

To assess the effect of the AI-based smart normal labor application on the speed of clinical decision-making among obstetricians and nurses during the management of normal labor.

To evaluate the effect of the AI-based smart normal labor application on diagnostic accuracy during the management of normal labor.

To evaluate healthcare providers' satisfaction with the AI-based smart normal labor application.

To assess healthcare providers' overall clinical experience while using the AI-based smart normal labor application during normal labor management.

To identify barriers and facilitators associated with the adoption and usability of the AI-based smart normal labor application in clinical practice.

Тип исследования

Интервенционный

Регистрация (Оцененный)

427

Фаза

  • Непригодный

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

Места учебы

    • Dakahlia Governorate
      • Al Mansurah, Dakahlia Governorate, Египет, 35712
        • Рекрутинг
        • Basma wageah Basma
        • Контакт:
        • Контакт:

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Ребенок
  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Да

Описание

Inclusion Criteria

Participants must meet the following conditions to be included in the study:

  1. Healthcare providers (obstetricians and nurses) currently working in the Labor Kiosk, Obstetrics and Gynecology Department, or Outpatient Gynecology Clinics at Mansoura University Hospital.
  2. Direct involvement in the care and supervision of women in active labor.
  3. For the intervention group: previous exposure to and use of the AI-based smart normal labor application for a minimum defined period (e.g., 1 month).
  4. For the control group: no prior use of the AI-based application, following standard care practices.
  5. Willingness to participate and provide informed consent. Exclusion Criteria

Participants will be excluded if they:

  1. Are healthcare providers not directly involved in labor management (e.g., administrative staff or laboratory personnel).
  2. Have less than the minimum required clinical experience in labor management (e.g., <6 months).
  3. Are on leave or unavailable during the study period.
  4. Decline to participate or do not provide informed consent.

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Основная цель: Исследования в области здравоохранения
  • Распределение: Нерандомизированный
  • Интервенционная модель: Параллельное назначение
  • Маскировка: Одинокий

Оружие и интервенции

Группа участников / Армия
Вмешательство/лечение
Экспериментальный: AI-Based Smart Normal Labor Application
Healthcare providers use the AI-based Smart Normal Labor Application during the management of normal labor to support clinical decision-making, labor monitoring, and timely identification of labor-related conditions.
participants who actively use the AI application during labor management,
Без вмешательства: Routine Care Group
Healthcare providers provide routine normal labor management according to standard institutional protocols without using the AI-based Smart Normal Labor Application.

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Primary Outcome
Временное ограничение: During labor management (from the onset of active labor until delivery, assessed up to 6-8 hours).
The time required for healthcare providers to make appropriate clinical decisions during the management of normal labor, measured using a structured clinical decision-making assessment tool.
During labor management (from the onset of active labor until delivery, assessed up to 6-8 hours).

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Secondary Outcome
Временное ограничение: During labor management (from the onset of active labor until delivery, assessed up to 6-8 hours).
Clinical decision-making accuracy will be assessed using a validated Clinical Decision-Making Checklist for Normal Labor. Total scores range from [minimum] to [maximum], with higher scores indicating greater clinical decision-making accuracy.
During labor management (from the onset of active labor until delivery, assessed up to 6-8 hours).

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

6 мая 2026 г.

Первичное завершение (Действительный)

21 июля 2026 г.

Завершение исследования (Оцененный)

30 июля 2026 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

4 апреля 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

21 июля 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

22 июля 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

22 июля 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

21 июля 2026 г.

Последняя проверка

1 января 2026 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Другие идентификационные номера исследования

  • Smart Normal Labor

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

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. .

Подписаться