Conhecimento sobre Inteligência Artificial na Prática de Enfermagem: Uma Meta-análise de Percepção, Atitude e Intenção

Summary

Esta meta-análise examinou as diferenças nas percepções, atitudes e intenções dos enfermeiros em relação ao uso da inteligência artificial (IA) no cuidado ao paciente. Enfermeiros que sabiam como a IA é usada na prática de enfermagem tinham percepções, atitudes e intenções significativamente mais altas do que aqueles que não sabiam.

Abstract

Esta meta-análise teve como objetivo avaliar diferenças de percepção, atitude e intenção em relação ao uso da IA no cuidado ao paciente entre enfermeiros com ou sem conhecimento de como a IA é aplicada na prática de enfermagem.

Realizamos uma meta-análise usando um modelo de resultado contínuo com métodos de efeitos fixos ou aleatórios para estimar a diferença média (DM) e os intervalos de confiança (ICs) de 95% para cada resultado. Selecionamos 9 estudos com 3648 enfermeiros para esta meta-análise. Enfermeiros que conhecem como a IA é usada na prática de enfermagem apresentaram percepção significativamente maior (DM bruto agrupado, 1,43; IC 95%, 0,86–1,99, p < 0,001), atitude (DM, 1,80; IC 95%, 0,81–2,78, p < 0,001) e intenção (DM, 2,89; IC 95%, 1,61–4,16, p < 0,001) em comparação com aqueles que não sabem como a IA é usada na prática de enfermagem. No entanto, a heterogeneidade foi muito alta para todos os desfechos (I² = 91–98%), indicando variação substancial entre os estudos. No entanto, como esses resultados foram medidos usando instrumentos com faixas de escala amplamente variadas (por exemplo, escalas de 5 a 100 pontos), a DM bruta agrupada não representa uma diferença absoluta consistente. A direção consistente do efeito em todos os estudos (positiva) é o achado principal, não os valores específicos de DM.

Enfermeiros que sabem como a IA é usada na prática de enfermagem relatam percepções, atitudes e intenções mais favoráveis do que aqueles que não sabem. No entanto, devido à alta heterogeneidade, variação de escala e desenhos de seção transversal, esses achados são apenas geradores de hipóteses. Reivindicações causais não são justificadas.

Introduction

Particularmente no setor de saúde, a inteligência artificial tornou-se uma tecnologia disruptiva crucial. Fluxos de trabalho em saúde, resultados clínicos e prestação de cuidados ao paciente estão sendo revolucionados pela inteligência artificial¹. A enfermagem busca oferecer um cuidado compassivo e baseado em evidências em ambientes clínicos². Os enfermeiros devem estar prontos para adotar qualquer tecnologia que melhore os resultados gerais dos pacientes, pois são profissionais de saúde de linha de frente. A inteligência artificial provavelmente será integrada à prática de enfermagem. ....

Protocol

Desenho do estudo:

Este estudo foi uma revisão sistemática e meta-análise conduzida de acordo com as diretrizes PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis). A lista completa do PRISMA 2020 é fornecida como Arquivo Suplementar 1. O protocolo teve como objetivo sintetizar quantitativamente evidências sobre as percepções, atitudes e intenções dos enfermeiros em relação ao uso da Inteligência Artificial (IA) no cuidado ao paciente, comparando aqueles com conhecimento prévio de IA com aqueles sem¹⁸ anos.

Results

Após examinar 2245 publicações pertinentes, 9 estudos publicados entre 2021 e 2025 atenderam aos critérios^{de inclusão} 26,27,28,29,30,31,32,33,34. A Tabela 2 resume os acha.......

Discussion

Para a meta-análise atual, 9 estudos com 3648 enfermeiros foram^estudados: 26,27,28,29,30,31,32,33,34. Esta meta-análise comparou enfermeiros que relatam saber como a IA é usada na prática .......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Biblioteca Cochrane	Biblioteca Cochrane	https://www.cochranelibrary.com/
Embase	Embase	https://www.embase.com/landing?status=grey
EndNote X9	Clarivate Analytics	https://support.clarivate.com/Endnote/s/?language=en_US	Software de gerenciamento de referências para organização de deduplicação e citações
Google Scholar	Google	https://scholar.google.com/
Lista de Verificação de Avaliação Crítica do Instituto Joanna Briggs (JBI)	Instituto Joanna Briggs	https://jbi.global/critical-appraisal-tools	Ferramenta de avaliação de qualidade para estudos analíticos transversais
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	https://www.microsoft.com/en-us	Desenvolvimento de formulários de extração de dados; gestão de dados; Conversão de estatísticas
OVÍDIO	OVÍDIO	https://www.ovid.com/
Modelo de Diagrama de Fluxo PRISMA 2020	Grupo de Trabalho PRISMA	https://www.prisma-statement.org/prisma-2020-flow-diagram	Modelo para diagrama de fluxo de seleção de estudo
PubMed	Institutos Nacionais de Saúde	https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
Gerente de Avaliações (RevMan)	A Colaboração Cochrane	Versão 5.4	Software para preparar e manter revisões Cochrane; Usado para meta-análise (agrupamento, plots florestais, heterogeneidade, análises de sensibilidade).