Hemşirelik Uygulamasında Yapay Zeka Bilgisi: Algı, Tutum ve Niyetin Meta-Analizi

Summary

Bu meta-analiz, hemşirelerin yapay zekanın (YZE) hasta bakımında kullanımına ilişkin algıları, tutumları ve niyetlerindeki farklılıkları inceledi. Hemşirelik uygulamasında yapay zekanın nasıl kullanıldığını bilen hemşireler, bilmeyenlere göre çok daha yüksek algılara, tutumlara ve niyetlere sahipti.

Abstract

Bu meta-analiz, hemşirelerin hemşirelik uygulamasında nasıl uygulandığına dair bilgisi olan ve olmayan hemşireler arasında hasta bakımında yapay zeka kullanımına ilişkin algı, tutum ve niyetteki farklılıkları değerlendirmeyi amaçladı.

Her sonuç için ortalama farkı (MD) ve %95 güven aralıklarını (CI) tahmin etmek için sabit veya rastgele etki yöntemleriyle sürekli bir sonuç modeli kullanarak bir meta-analiz yaptık. Bu meta-analiz için 3648 hemşire ile 9 çalışma seçtik. Hemşirelik uygulamalarında yapay zekanın nasıl kullanıldığını bilen hemşireler, yapay zekanın hemşirelik uygulamalarında nasıl kullanıldığını bilmeyenlere kıyasla algı (toplamda ham MD, 1,43; %95 GA, 0,86–1,99, p < 0,001), tutum (MD, 1,80; %95 GA, 0,81–2,78, p < 0,001) ve niyet (MD, 2,89; %95 CI, 1,61–4,16, p < 0,001) gibi önemli ölçüde daha yüksek algıya sahipti. Ancak, tüm sonuçlar için heterojenlik çok yüksekti (I² = %91–98), bu da çalışmalar arasında önemli farklılıklar olduğunu gösteriyordu. Ancak, bu sonuçlar çok değişken ölçek aralıklarına sahip aletlerle (örneğin, 5 puandan 100 puana kadar) ölçüldüğünden, topladığı ham MD tutarlı bir mutlak fark oluşturmaz. Tüm çalışmalarda tutarlı etki yönü (pozitif) birincil bulgudur, spesifik MD değerleri değil.

Hemşirelik uygulamalarında yapay zekanın nasıl kullanıldığını bilen hemşireler, bilmeyenlere göre daha olumlu algılar, tutumlar ve niyetler bildirir. Ancak, yüksek heterojenlik, ölçek varyasyonu ve kesitsel tasarımlar nedeniyle bu bulgular sadece hipotez üretmektedir. Nedensel iddialar haklı değildir.

Introduction

Özellikle sağlık sektöründe, yapay zeka kritik bir yıkıcı teknoloji haline geldi. Sağlık hizmetleri iş akışları, klinik sonuçlar ve hasta bakım sunumu yapay zeka tarafından devrim niteliğinde değiştiriliyor¹. Hemşirelik, klinik ortamlar arasında şefkatli, kanıta dayalı bakım sağlamayı amaçlar². Hemşireler, ön saflarda çalışan sağlık profesyonelleri oldukları için, genel hasta sonuçlarını iyileştiren her türlü teknolojiyi benimsemeye hazır olmalıdırlar. Yapay zekanın hemşirelik pratiğine entegre olması muhtemeldir. Yapay zekanın sağlık sektöründe başarılı bir şekilde benimsenmesini sağlam....

Protocol

Çalışma tasarımı:

Bu çalışma, Sistematik İncelemeler ve Meta-Analizler için Tercih Edilen Raporlama Maddeleri (PRISMA) kılavuzlarına göre yapılan sistematik bir inceleme ve meta-analizdir. Tamamlanan PRISMA 2020 kontrol listesi, Ek Dosya 1 olarak sunulmaktadır. Protokol, hemşirelerin hasta bakımında Yapay Zeka (YZE) kullanımıyla ilgili algıları, tutumları ve niyetleri hakkında nicel bir kanıt oluşturmayı ve önceden yapay zeka bilgisi olanlarla¹⁸ yaşına sahip olmayanlarla karşılaştırmayı amaçladı. Şekil 1 , çalışma seçim ....

Results

2245 ilgili yayın incelendikten sonra, 2021 ile 2025 yılları arasında yayımlanan 9 çalışma 26,27,28,29,30,31,32,33,34 dahil etme kriterlerini karşılamıştır. Tablo 2, bu ça.......

Discussion

Mevcut meta-analiz için, 3648 hemşire ile 9 çalışma yapıldı^: 26,27,28,29,30,31,32,33,34. Bu meta-analiz, yapay zekanın hemşirelik uygulamasında nasıl kullanıldığını bildiğini bildiren hemş.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Cochrane Kütüphanesi	Cochrane Kütüphanesi	https://www.cochranelibrary.com/
Embase	Embase	https://www.embase.com/landing?status=grey
Son Not X9	Clarivate Analytics	https://support.clarivate.com/Endnote/s/?language=en_US	Deduplication ve atıf organizasyonu için referans yönetim yazılımı
Google Scholar	Google	https://scholar.google.com/
Joanna Briggs Enstitüsü (JBI) Eleştirel Değerlendirme Kontrol Listesi	Joanna Briggs Enstitüsü	https://jbi.global/critical-appraisal-tools	Analitik kesitsel çalışmalar için kalite değerlendirme aracı
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	https://www.microsoft.com/en-us	Veri çıkarma formu geliştirme; veri yönetimi; İstatistiklerin dönüşümü
OVID	OVID	https://www.ovid.com/
PRISMA 2020 Akış Diyagramı Şablonu	PRISMA Çalışma Grubu	https://www.prisma-statement.org/prisma-2020-flow-diagram	Çalışma seçimi akış diyagramı için şablon
PubMed	Ulusal Sağlık Enstitüleri	https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
İnceleme Yöneticisi (RevMan)	Cochrane İşbirliği	Sürüm 5.4	Cochrane incelemelerini hazırlamak ve sürdürmek için yazılım; meta-analiz için kullanılır (havuzlama, orman alanları, heterojenlik, duyarlılık analizleri).