Prueba de IA en enfermería

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

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. ¿Qué es la "fatiga de alarmas" en el contexto de la IA en enfermería?
   • Las enfermeras se cansan de caminar.
   • Alarmas que son demasiado silenciosas para escuchar
   • Desensibilización ante demasiadas alertas, incluidas las falsas
   • Un error en el software de programación
4. ¿En qué tipo de datos se basan principalmente los modelos de sepsis y deterioro?
   • Fotos del vestíbulo del hospital.
   • Publicaciones de pacientes en las redes sociales
   • Previsiones meteorológicas
   • Serie temporal de signos vitales y valores de laboratorio del 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. ¿Cuál es el papel previsto de la IA en relación con el juicio clínico de enfermería?
   • Anular las decisiones de las enfermeras.
   • Aumentar y apoyar, no reemplazar, el juicio clínico.
   • Para eliminar la necesidad de enfermeras.
   • Tomar todas las decisiones de forma independiente.
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