人工智能驱动的虚拟标准化儿科患者试验
利用人工智能驱动的虚拟标准化儿科患者提升中国基层医生处理常见儿科疾病的能力：随机对照试验
背景：中国的儿童医疗保健体系面临重大挑战，特别是基层医疗机构儿科服务能力有限。 初级保健医生缺乏有效且易于使用的培训工具，进一步阻碍了解决这一差距的进展。 技术进步，尤其是人工智能领域的进步，为改善儿科护理提供了潜在的解决方案。 人工智能驱动的虚拟标准化患者（VSP），利用互联网和虚拟仿真技术，模拟具有特定疾病特征的临床病例，提供创新、高效、灵活的培训方法。 VSP 越来越多地应用于医学教育、临床推理和执照考试。 本研究的重点是使用 VSP 来改善常见儿科疾病的管理，这些疾病是儿童的主要健康问题，并给家庭带来重大的心理和经济负担。
方法：本研究将涉及一项三臂随机对照试验，以评估虚拟儿科标准化患者平台在加强初级保健医生对常见儿科疾病的管理方面的有效性。 至少459名参与者，包括来自全国10多个省份的全科医生、内科医生、外科医生和儿科医生，将被随机分配到三个组之一：虚拟患者平台组、病例教学手册组或病例组教学视频组。 将开发肺炎球菌肺炎、轮状病毒肠炎伴低血容量性休克、手足口病、急性阑尾炎、呼吸衰竭等5个虚拟病例，并配套相应的病例教材。 经过两周的学习期后，将使用临床小插曲来评估参与者的疾病管理能力。 主要结果是遵守最佳临床实践指南，分为完全遵守、部分遵守和不遵守。
讨论：本研究旨在利用人工智能进行能力提升，针对基层儿科的短板，利用VSP帮助提升基层儿科能力。 这是一项随机对照试验，涉及中国10多个省份的300多家基层医疗机构，确保发达地区和欠发达地区的广泛和代表性参与。
研究概览
研究类型
注册 (估计的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Luo
- 电话号码：+86-19566890018
- 邮箱：huanyuanluo33@gmail.com
学习地点
-
-
Guizhou
-
Guiyang、Guizhou、中国、550081
- 招聘中
- Yuntan Street Community Health Center
-
-
Jiangxi
-
Fuzhou、Jiangxi、中国、344899
- 招聘中
- Jinxi County People's Hospital
-
-
Yunnan
-
Honghe、Yunnan、中国、654499
- 招聘中
- Honghe County People's Hospital
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
描述
研究机构的纳入和排除标准
纳入标准：
- 一级、二级医院
- 社区卫生服务中心（站）、诊所，以及乡镇卫生院、村卫生室
排除标准：
- 专业医疗机构（如专科医院、牙科诊所）
- 公共卫生防治机构（如结核病预防中心）
- 民族医药机构（如蒙藏医院）
- 二级以上医院
- 尚未分级的医院（由于成立时间短，运营可能不稳定）
- 研究对象的纳入和排除标准
纳入标准：
- 在符合上述条件的医疗机构工作的执业（助理）医生、乡村医生
- 执业范围仅包括全科、内科、外科和儿科
排除标准：
-没有任何
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：卫生服务研究
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：虚拟标准化患者 (VSP) 培训
虚拟标准化患者（VSP）利用互联网和虚拟仿真技术，模拟具有特定疾病特征和临床表现的患者。
VSP具有安全、灵活、方便、高效等优点，广泛应用于医学教育、临床推理培训、执照考试等领域。
医生将与VSP互动，进行临床模拟和培训，包括会诊、体检、辅助检查、治疗决策等，提高他们处理儿科常见疾病的能力
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虚拟标准化患者（VSP）利用互联网和虚拟仿真技术，模拟具有特定疾病特征和临床表现的患者。
VSP具有安全、灵活、方便、高效等优点，广泛应用于医学教育、临床推理培训、执照考试等领域。
医生将与VSP互动，进行临床模拟和培训，包括会诊、体检、辅助检查、治疗决策等，提高他们处理儿科常见疾病的能力
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实验性的：案例教学手册
医生将通过案例教学手册提升儿科常见疾病的诊治能力
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医生将通过案例教学手册提升儿科常见疾病的诊治能力
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实验性的：案例教学视频
医生将通过案例教学视频提升儿科常见疾病的诊治能力
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医生将通过案例教学视频提升儿科常见疾病的诊治能力
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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医生遵守最佳临床实践指南
大体时间：完成学习，平均需要 6 个月
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医生遵守最佳临床实践指南，即医生始终根据最佳临床实践指南和疾病进展做出判断和治疗的程度。
有序分类变量，由三个等级组成：完全遵守、部分遵守和不遵守。
它将使用临床小插图方法进行测量。
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完成学习，平均需要 6 个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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医生遵守最佳临床实践指南的二分变量
大体时间：完成学习，平均需要 6 个月
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医生遵守最佳临床实践指南的二分变量。
二分变量，由两类组成：完全遵守、部分遵守或不遵守。
它将使用临床小插图方法进行测量。
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完成学习，平均需要 6 个月
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根据最佳临床实践指南医生诊断的准确程度
大体时间：完成学习，平均需要 6 个月
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医生根据最佳临床实践指南做出的诊断的准确性程度。
有序分类变量，由三类组成：完全正确、部分正确、不正确。
它将使用临床小插图方法进行测量。
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完成学习，平均需要 6 个月
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与处理疾病直接相关的医生检查成绩
大体时间：完成学习，平均需要 6 个月
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医生的检查成绩与处理疾病直接相关。
它是一个连续变量。
它将使用称为疾病处理能力量表的试卷进行测量。
最低分是0分，最高分是5分，分数越高表示结果越好。
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完成学习，平均需要 6 个月
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与处理疾病的扩展技能相关的医生检查成绩
大体时间：完成学习，平均需要 6 个月
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医生的考试成绩与扩展处理疾病的技能有关。
它是一个连续变量。
它将使用称为扩展疾病处理能力量表的试卷进行测量。
最低分是0分，最高分是5分，分数越高表示结果越好。
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完成学习，平均需要 6 个月
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医生注重满足患者的实际需求并适当考虑患者感受的水平
大体时间：完成学习，平均需要 6 个月
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医生注重满足患者的实际需求并适当考虑患者感受的水平。
它是一个连续变量。
它将使用团队开发的以患者为中心的情景问题试卷方法进行测量。
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完成学习，平均需要 6 个月
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通过医生培训
大体时间：完成学习，平均需要 6 个月
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实施成果：医生接受培训。
二分变量，由两类组成：已采用、未采用。
将使用团队开发的调查问卷（由医生自行报告）进行测量。
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完成学习，平均需要 6 个月
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研究人员开发和实施三种培训的成本
大体时间：完成学习，平均需要 6 个月
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实施成果：研究人员开发和实施三种类型培训的成本。
它是一个连续变量。
它将使用项目支出决算来衡量。
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完成学习，平均需要 6 个月
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医生对三种培训类型的可接受性评分
大体时间：完成学习，平均需要 6 个月
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实施结果：医生对三种培训类型的可接受性评分。
它是一个连续变量。
它将使用医生自我报告的基于通用可接受性理论框架（TFA）的问卷进行测量。
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完成学习，平均需要 6 个月
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Yao Zhao, Doctor、National Clinical Research Center for Child Health and Disorders, Chongqing, China
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (估计的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
与本研究相关的术语
其他相关的 MeSH 术语
其他研究编号
- Virtual pediatric patients
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
IPD 计划说明
IPD 共享时间框架
IPD 共享访问标准
IPD 共享支持信息类型
- 研究方案
- 树液
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
研究美国 FDA 监管的设备产品
在美国制造并从美国出口的产品
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