基于自适应AI的移动模拟系统提升护士药物计算能力：一项混合方法随机对照试验

《BMC Nursing》：Adaptive AI-based mobile simulation for drug calculation competency in nurses: a mixed-methods RCT

　　# 摘要## 背景药物剂量计算错误至今仍是临床实践中最持久的患者安全问题之一，而传统教学方法往往难以确保技能的熟练度。整合基于人工智能（AI）的学习工具有潜力提升护理人员的知识水平、临床决策能力（CDM）和自我效能感。## 目的评估研究人员开发的一款基于人工智能的移动学习应用的有效性，该应用旨在模拟真实的医院用药环境并提供适应性反馈，以评估其对护理人员药物计算知识、决策能力及自我效能感的影响，同时探索其在常规培训情境中的可行性和可接受性。## 设计采用嵌入式设计的混合方法研究，运用两臂随机对照试验进行定量评估，并结合焦点小组讨论进行定性探索。## 方法本研究在一家非政府医院进行，共纳入56名护理人员，随机分为干预组（*n* = 28）和对照组（*n* = 28）。移动学习应用模拟了真实的医院用药场景，融入了适应性纠正反馈和逐步复杂的药物计算案例。在基线和干预后，使用药物剂量计算知识测评、临床决策量表和自我效能量表收集数据。干预后对干预组进行焦点小组讨论，并采用主题分析法进行分析。## 结果与对照组相比，干预组在干预后在知识、决策和自我效能感方面均取得了显著改善，且效应量较大。定性分析中涌现出六个主题，讨论了培训的多个方面，包括：感知的临床益处、真实感、护理人员信心的提升、易用性与参与感、培训效率与挑战以及改进潜力。## 结论这是最早使用混合方法开展、并以人工智能（AI）模拟培训护理人员药物剂量计算的随机对照试验（RCT）之一。结果表明，该干预与测量结局的显著改善相关，并受到参与者的积极评价。然而，其在不同情境中的更广泛推广仍需进一步研究。## 试验注册ClinicalTrials.gov 注册编号：NCT07448259。于2026年2月18日进行追溯注册。注册链接：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07448259