基于人工智能的应用对支持失禁相关皮肤炎和压力损伤评估,护理和文档的影响的受控试验干预研究:研究协议

科学领域:

• 护理信息学 护理信息学
• 医疗保健中的人工智能
• 临床决策支持系统 临床决策支持系统

背景情况:

• 压力损伤 (PI) 和失禁相关皮肤炎 (IAD) 在护理实践中存在共同的挑战,需要准确的区分才能进行有效的治疗.
• 现有的PI和IAD评估方法可能耗时,可能缺乏一致的准则遵守.
• 该KIADEKU项目开发了一个基于人工智能 (AI) 的应用程序,以支持护士管理PI和IAD.

研究的目的:

• 调查基于AI的应用程序对PI和IAD护理护理效率和质量的影响.
• 评估人工智能应用对伤口评估持续时间,带更换,文档化时间和遵守临床指南的影响.
• 评估人工智能工具对护士任务负载的影响,并促进在护理中采用人工智能.

主要方法:

• 一个受控的,非随机的临床试点干预研究与前后设计在八个医院病房进行.
• 对照组的护士接受了传统的护理,而干预组则利用人工智能应用程序进行伤口评估和干预计划.
• 数据收集包括对任务持续时间的直接观察,对任务负载的护士调查以及对伤口类型和分类的AI预测的专家验证.

主要成果:

• 研究协议概述了分析人工智能对伤口护理效率,准则遵守和护士工作量影响的方法.
• 将使用线性回归模型来分析人工智能使用的影响,控制护士经验和伤口严重程度等共变量.
• 人工智能预测的准确性将与现场专家评估进行基准测试,并评估人工智能和文档系统的可用性.

结论:

• 基于人工智能的应用程序有可能简化PI和IAD管理的护理工作流程.
• 成功实施可能会导致任务持续时间缩短,改善准则遵守,减少护士工作量.
• 这项研究旨在为AI在临床护理实践中的有效整合提供证据,以改善患者护理.