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Questionário de IA em Enfermagem

Revisa o suporte de documentação, alertas de deterioração, carga de alarmes, validação local e o papel do enfermeiro nas decisões clínicas.

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Pergunta 1 de 8

In the 2026 NARRATE study, which outcomes were compared between conventional and AI-supported supervisor reports?

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As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

  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. O que é “fadiga de alarme” no contexto da IA de enfermagem?
    • Enfermeiras ficando cansadas de caminhar
    • Alarmes que são muito silenciosos para serem ouvidos
    • Dessensibilização de muitos alertas, incluindo falsos
    • Um bug no software de agendamento
  4. Em que tipo de dados se baseiam principalmente os modelos de sepse e deterioração?
    • Fotos do lobby do hospital
    • Postagens de pacientes nas redes sociais
    • Previsões meteorológicas
    • Sinais vitais de série temporal e valores laboratoriais do 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. Qual é o papel pretendido da IA em relação ao julgamento clínico de enfermagem?
    • Para anular as decisões dos enfermeiros
    • Para aumentar e apoiar, e não substituir, o julgamento clínico
    • Para eliminar a necessidade de enfermeiras
    • Para tomar todas as decisões de forma independente
  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