Wissen über Künstliche Intelligenz in der Pflegepraxis: Eine Metaanalyse von Wahrnehmung, Einstellung und Absicht

Summary

Diese Metaanalyse untersuchte Unterschiede in den Wahrnehmungen, Einstellungen und Absichten der Pflegekräfte bezüglich des Einsatzes von künstlicher Intelligenz (KI) in der Patientenversorgung. Pflegekräfte, die wussten, wie KI in der Pflegepraxis eingesetzt wird, hatten deutlich höhere Wahrnehmungen, Einstellungen und Absichten als diejenigen, die es nicht wussten.

Abstract

Diese Metaanalyse zielte darauf ab, Unterschiede in Wahrnehmung, Einstellung und Absicht bezüglich des Einsatzes von KI in der Patientenversorgung zwischen Pflegekräften mit und ohne Wissen darüber, wie KI in der Pflegepraxis angewendet wird, zu bewerten.

Wir führten eine Metaanalyse mit einem kontinuierlichen Ergebnismodell mit entweder festen oder randomen Effekten durch, um den mittleren Unterschied (MD) und die 95%-Konfidenzintervalle (KI) für jedes Ergebnis zu schätzen. Wir wählten 9 Studien mit 3648 Pflegekräften für diese Metaanalyse aus. Pflegekräfte, die wissen, wie KI in der Pflegepraxis eingesetzt wird, hatten signifikant höhere Wahrnehmung (gepoolte Roh-MD, 1,43; 95%-KI, 0,86–1,99, S. < 0,001), Einstellung (MD, 1,80; 95%-KI, 0,81–2,78, S. < 0,001) und Absicht (MD, 2,89; 95%-KI, 1,61–4,16, S. < 0,001) als diejenigen, die nicht wissen, wie KI in der Pflegepraxis eingesetzt wird. Die Heterogenität war jedoch für alle Endpunkte sehr hoch (I² = 91–98 %), was auf erhebliche Unterschiede zwischen den Studien hindeutet. Da diese Ergebnisse jedoch mit Instrumenten mit stark unterschiedlichen Skalenbereichen (z. B. 5-Punkte- bis 100-Punkte-Skalen) gemessen wurden, stellt das gesammelte rohe MD keine konsistente absolute Differenz dar. Die konsistente Wirkungsrichtung in allen Studien (positiv) ist der Hauptbefund, nicht die spezifischen MD-Werte.

Pflegekräfte, die wissen, wie KI in der Pflegepraxis eingesetzt wird, berichten von positiveren Wahrnehmungen, Einstellungen und Absichten als diejenigen, die es nicht wissen. Aufgrund hoher Heterogenität, Größenvariationen und Querschnittsdesigns sind diese Ergebnisse jedoch nur hypothesenbildend. Kausale Behauptungen sind nicht gerechtfertigt.

Introduction

Insbesondere im Gesundheitswesen ist künstliche Intelligenz zu einer entscheidenden disruptiven Technologie geworden. Gesundheitsabläufe, klinische Ergebnisse und Patientenversorgung werden alle durch künstliche Intelligenz revolutioniert¹. Die Pflege zielt darauf ab, einfühlsame, evidenzbasierte Versorgung in klinischen Umgebungen zu bieten². Pflegekräfte müssen bereit sein, jede Technologie zu nutzen, die die Gesamtergebnisse der Patienten verbessert, da sie als medizinische Fachkräfte an vorderster Front tätig sind. Künstliche Intelligenz wird voraussichtlich in die Pflegepraxis integ....

Protocol

Studiendesign:

Diese Studie war eine systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse, die gemäß den Richtlinien Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) durchgeführt wurde. Die ausgefüllte PRISMA-2020-Checkliste wird als Supplementary File 1 bereitgestellt. Das Protokoll zielte darauf ab, quantitativ Evidenz über die Wahrnehmungen, Einstellungen und Absichten der Pflegekräfte bezüglich des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Patientenversorgung zu synthetisieren und diejenigen mit vorherigen KI-Kenntnissen mit denen ohne

Results

Nach der Prüfung von 2245 relevanten Veröffentlichungen erfüllten 9 Studien, die zwischen 2021 und 2025 veröffentlicht wurden, die Einschlusskriterien 26,27,28,29,30,31,32,33,34. T.......

Discussion

Für die aktuelle Metaanalyse wurden 9 Studien mit 3648 Pflegekräften untersucht: 26,27,28,29,30,31,32,33,34. Diese Metaanalyse verglich Pflegekräfte, die angeben, zu wissen, wie KI in der.......

Materials

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Joanna Briggs Institute (JBI) Kritische Bewertungscheckliste	Joanna Briggs Institut	https://jbi.global/critical-appraisal-tools	Qualitätsbewertungsinstrument für analytische Querschnittsstudien
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	https://www.microsoft.com/en-us	Entwicklung von Datenextraktionsformularen; Datenmanagement; Umstellung der Statistik
OVID	OVID	https://www.ovid.com/
PRISMA 2020 Flussdiagramm-Vorlage	PRISMA-Arbeitsgruppe	https://www.prisma-statement.org/prisma-2020-flow-diagram	Vorlage für Studienauswahl-Flussdiagramm
PubMed	Nationale Gesundheitsinstitute	https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
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