人工智能教育指南 (AI/SSI)
人工智能教育指南在预防剖宫产分娩女性手术部位感染方面的有效性
本研究旨在评估基于人工智能的教育指南在预防剖腹产妇女手术部位感染方面的有效性。
研究假设:
H0:基于人工智能的教育指南对降低剖腹产妇女手术部位感染率没有任何效果。
H1:基于人工智能的教育指南对降低剖腹产妇女手术部位感染率具有显著的积极效果。
通过计算机生成的随机化方法,将300名剖腹产妇女的有目的样本随机分为对照组和干预组,每组150名妇女。对照组接受标准护理。干预组接受标准护理加人工智能指南。
- 出院后,研究人员每天通过WhatsApp和电话联系研究对象,解答任何问题并提醒即将到来的随访。
- 要求妇女拍摄切口部位照片,并通过端到端加密的WhatsApp消息平台发送,以评估伤口状况。所有照片在研究完成后立即删除,以保护妇女隐私。
- 术后第10天(±3天),在门诊进行随访,因为大多数手术部位感染发生在术后第5至第10天之间,且及时识别和转诊手术部位感染非常重要。
- 根据研究方案,所有妇女均随访至剖腹产后30天。随访在门诊进行,询问剖腹产后手术部位感染筛查问题,对患者进行体格检查,并根据美国疾病控制与预防中心的定义确定患者是否患有手术部位感染。
研究概览
详细说明
手术部位感染(SSIs)仍然是产科护理中的一个重要问题,特别是在剖腹产(CS)之后,这是全球最常见的外科手术之一。SSIs不仅延长住院时间,还增加医疗成本,并导致产妇发病率上升。新兴技术,特别是人工智能(AI),为增强患者教育和感染预防策略提供了有希望的途径。最近的研究展示了AI在医疗教育和感染控制方面的潜力。一项最新研究发现,基于AI的教育计划显著提高了患者的知识和对感染预防协议的遵守,从而使剖腹产后的SSI率降低了50%。
许多女性,特别是那些在农村或服务不足的社区的女性,获得医疗专业人员和术后随访护理的机会有限。基于AI的教育工具可以通过移动应用程序、短信提醒或数字平台提供,有潜力克服地理和经济障碍。这项研究支持AI驱动的健康教育的可扩展性和可访问性,特别是对于那些可能缺乏必要术后指导的弱势群体。
研究类型
注册 (实际的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
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Mansoura
-
Mansoura / Egypt、Mansoura、埃及、35516
- Faculty of nursing
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
描述
纳入标准:
- 年龄20-60岁、通过剖腹产(CS)分娩的女性。
- 拥有可上网的智能手机。
- 具备基本数字素养,即能够使用移动应用程序、阅读短信并通过WhatsApp或类似平台进行沟通。
- 自愿同意参与并提供知情同意书。
排除标准:
患有严重合并症(医疗或精神疾病)可能影响其参与或理解能力的女性。
- 无智能手机或数字技能有限、无法与基于AI的教育指南互动的女性。
- 存在沟通困难(如听力或言语障碍)阻碍参与干预的女性。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
- 主要用途:预防
- 分配:随机化
- 介入模型:并行分配
- 屏蔽:无(打开标签)
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的:AI干预
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基于人工智能的教育指南,专为产后女性提供剖腹产伤口护理指导,并通过每日教育信息、互动对话、提醒与警报、自动化症状清单和基于照片的伤口监测进行持续跟进
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有源比较器:普通干预
女性接受常规护理
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基于人工智能的教育指南,专为产后女性提供剖腹产伤口护理指导,并通过每日教育信息、互动对话、提醒与警报、自动化症状清单和基于照片的伤口监测进行持续跟进
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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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结构化访谈问卷
大体时间:CS 后 30 天
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本问卷由三部分组成: 第一部分旨在获取剖宫产妇女的人口统计学和产科特征信息(年龄、居住地、产科特征、胎次、孕周、术前分娩情况、胎膜状态)以及电话号码。第二部分:获取病史信息(既往病史、糖尿病、贫血、肥胖、高血压)。 第三部分:获取剖宫产妇女的手术特征信息(剖宫产类型、手术时长、术前术后抗生素预防、腹部切口类型、术后住院时间、麻醉类型、术中并发症、出血量(> 1000毫升)、输血情况、手术时长、术后住院天数、患者用药清单及出院清单)。 |
CS 后 30 天
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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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手术部位感染(SSI)的定义标准。源自美国疾病控制与预防中心(CDC定义)(CDC,2007年)。
大体时间:CS后30天
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该工具包含了美国疾病控制与预防中心(CDC)定义手术部位感染(SSI)的标准,包括: 浅表切口SSI:感染发生在术后30天内,感染仅涉及切口的皮肤或皮下组织,并至少符合以下一项:
深部切口SSI:感染发生在术后30天内,感染涉及切口的深层软组织,并至少符合以下一项:
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CS后30天
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员:Madiha HN Mohamed, professor、faculty of nursing Mansoura university
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
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
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