Знания искусственного интеллекта в сестринской практике: мета-анализ восприятия, отношения и намерения

Summary

Этот мета-анализ изучал различия в восприятии, установках и намерениях медсестёр относительно использования искусственного интеллекта (ИИ) в уходе за пациентами. Медсёстры, которые знали, как используется ИИ в сестринской практике, имели значительно более высокие восприятия, установки и намерения, чем те, кто не знал.

Abstract

Этот мета-анализ был направлен на оценку различий в восприятии, отношении и намерениях относительно использования ИИ при уходе за пациентами между медсёстрами, которые имеют и не имеющие знания о том, как ИИ применяется в сестринской практике.

Мы провели мета-анализ с использованием модели непрерывного исхода с методами фиксированных или случайных эффектов для оценки средней разницы (MD) и 95% доверительных интервалов (CI) для каждого результата. Для этого метаанализа мы отобрали 9 исследований с 3648 медсёстрами. Медсёстры, которые знают, как используется ИИ в сестринской практике, имели значительно более высокое восприятие (объединённый исходный ДИ, 1,43; 95% ДИ, 0,86–1,99, p < 0,001), отношение (MD, 1,80; 95% CI, 0,81–2,78, p < 0,001) и намерения (MD, 2,89; 95% CI, 1,61–4,16, p < 0,001) по сравнению с теми, кто не знает, как ИИ используется в сестринской практике. Однако гетерогенность была очень высокой для всех исходов (I² = 91–98%), что указывает на значительную вариацию между исследованиями. Однако, поскольку эти результаты измерялись с помощью инструментов с сильно различающимися диапазонами шкалы (например, от 5 до 100 точек), объединённый исходный MD не представляет собой единой абсолютной разницы. Основным результатом является единое направление эффекта во всех исследованиях (положительный), а не конкретные значения MD.

Медсёстры, которые знают, как используется ИИ в сестринской практике, сообщают о более благоприятных восприятиях, установках и намерениях, чем те, кто не знает. Однако из-за высокой гетерогенности, вариаций масштабов и поперечного сечения эти результаты являются лишь гипотезами. Причинно-следственные претензии не оправданы.

Introduction

Особенно в сфере здравоохранения искусственный интеллект стал ключевой прорывной технологией. Рабочие процессы в здравоохранении, клинические результаты и предоставление ухода за пациентами переживают революцию благодаря искусственному интеллекту¹. Сестринское дело стремится предоставлять сострадательную, основанную на доказательствах помощь во всех клинических условиях². Медсёстры должны быть готовы внедрять любые технологии, которые улучшают общие результаты лечения пациентов, поскольку они являются медицинскими специалистами на передовой. Искусственный интеллект, вероятно, будет интег....

Protocol

Дизайн исследования:

Это исследование было систематическим обзором и метаанализом, проведёнными в соответствии с рекомендациями Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Завершённый чек-лист PRISMA 2020 предоставлен в виде дополнительного файла 1. Протокол был направлен на количественный синтез данных о восприятии, отношении и намерениях медсестёр относительно использования искусственного интеллекта (ИИ) в уходе за пациентами, сравнивая тех, кто ранее знает ИИ, с теми, у кого нет¹⁸ лет. Рисунок ....

Results

После изучения 2245 соответствующих публикаций 9 исследований, опубликованных в период с 2021 по 2025 годы, соответствовали критериям^{включения 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34}. Т.......

Discussion

В текущем мета-анализе было изучено 9 исследований с участием 3648 медсестёр^{: 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34}. В этом мета-анализе сравнивались медсестры, которые сообщают, что знают, к.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Библиотека Кокрейн	Библиотека Кокрейн	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	Программное обеспечение для управления ссылками для дедупликации и организации цитирования
Google Scholar	Google	https://scholar.google.com/
Критический контрольный список Института Джоанны Бриггс (JBI)	Институт Джоанны Бриггс	https://jbi.global/critical-appraisal-tools	Инструмент оценки качества для аналитических поперечных исследований
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	https://www.microsoft.com/en-us	разработка форм извлечения данных; управление данными; Преобразование статистики
OVID	OVID	https://www.ovid.com/
Шаблон блок-схемы PRISMA 2020	Рабочая группа PRISMA	https://www.prisma-statement.org/prisma-2020-flow-diagram	Шаблон для диаграммы блока выбора исследований
PubMed	Национальные институты здравоохранения	https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
Менеджер по рецензиям (RevMan)	Коллаборация Кокрейна	Версия 5.4	Программное обеспечение для подготовки и поддержания обзоров Кокрейна; Используется для метаанализа (пулирование, лесные участки, гетерогенность, анализ чувствительности).