KI im Pflegequiz

Während Sie am Quiz teilnehmen, werden Antworten und Erklärungen angezeigt.

1. In the 2026 NARRATE study, which outcomes were compared between conventional and AI-supported supervisor reports?
   • WHO-aligned incident-report completeness and adapted PDQI narrative-quality scores
   • Time to complete nursing documentation and bedside visit counts
   • Automatic transcription accuracy against retained audio recordings
   • Nurse adoption rates across all hospitals
2. In a 2025 study of sepsis patients, what outcome was the Epic Deterioration Index evaluated against?
   • Medication cost per patient
   • First-episode rapid-response-team activation
   • Patient satisfaction with nursing staff
   • Length of a physician note
3. Was ist „Alarmmüdigkeit“ im Zusammenhang mit Pflege-KI?
   • Krankenschwestern werden vom Gehen müde
   • Alarme, die zu leise sind, um sie zu hören
   • Desensibilisierung durch zu viele Warnungen, auch falsche
   • Ein Fehler in der Planungssoftware
4. Auf welche Daten stützen sich Sepsis- und Verschlechterungsmodelle hauptsächlich?
   • Fotos der Krankenhauslobby
   • Social-Media-Beiträge von Patienten
   • Wettervorhersagen
   • Zeitreihen-Vitalparameter und Laborwerte aus der EHR
5. Why is local validation important before deploying a nursing deterioration model?
   • Patient populations, data quality, and workflows can differ by hospital
   • All hospitals use identical patient data
   • A high score guarantees clinical deterioration
   • Validation is unnecessary after training
6. Welche Rolle soll KI im Hinblick auf die klinische Beurteilung der Pflege spielen?
   • Um die Entscheidungen des Pflegepersonals außer Kraft zu setzen
   • Zur Erweiterung und Unterstützung, nicht zum Ersatz des klinischen Urteilsvermögens
   • Um den Bedarf an Krankenschwestern zu beseitigen
   • Alle Entscheidungen selbstständig treffen
7. How can a hospital reduce the risk that an early-warning score creates excessive low-value alerts?
   • Send every possible alert to every nurse
   • Remove human review from the workflow
   • Calibrate alert thresholds against local data and review alert burden with clinical staff
   • Assume more alerts always improve safety
8. What should teams monitor after deploying a nursing deterioration model?
   • Only the model’s training loss
   • Only the number of installed workstations
   • Whether every nurse clicks every alert
   • Clinical performance, false-alert workload, and subgroup behavior in the local workflow