AI in Nursing Quiz

Οι απαντήσεις και οι εξηγήσεις εμφανίζονται καθώς κάνετε το κουίζ.

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. Τι είναι η «κόπωση συναγερμού» στο πλαίσιο της νοσηλευτικής τεχνητής νοημοσύνης;
   • Οι νοσοκόμες κουράζονται από το περπάτημα
   • Συναγερμοί που είναι πολύ ήσυχοι για να ακούγονται
   • Απευαισθητοποίηση από πάρα πολλές ειδοποιήσεις, συμπεριλαμβανομένων των ψευδών
   • Σφάλμα λογισμικού προγραμματισμού
4. Σε τι είδους δεδομένα βασίζονται κυρίως τα μοντέλα σήψης και επιδείνωσης;
   • Φωτογραφίες από το λόμπι του νοσοκομείου
   • Υπομονετικές αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης
   • Προγνώσεις καιρού
   • Χρονοσειρές ζωτικά σημεία και εργαστηριακές τιμές από το ΗΜΥ
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. Ποιος είναι ο επιδιωκόμενος ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης σε σχέση με τη νοσηλευτική κλινική κρίση;
   • Να παρακάμψει τις αποφάσεις των νοσηλευτών
   • Για να αυξήσει και να υποστηρίξει, όχι να αντικαταστήσει, την κλινική κρίση
   • Για να εξαλειφθεί η ανάγκη για νοσηλευτές
   • Να παίρνουν όλες τις αποφάσεις ανεξάρτητα
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