ШІ в медсестринському тесті

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

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. Що таке «втома від тривоги» в контексті штучного інтелекту медсестер?
   • Медсестри втомлюються від ходьби
   • Будильники, які надто тихі, щоб їх почути
   • Десенсибілізація від занадто великої кількості сповіщень, у тому числі помилкових
   • Помилка програмного забезпечення для планування
4. На які дані в основному спираються моделі сепсису та погіршення стану?
   • Фото вестибюлю лікарні
   • Пости пацієнтів у соціальних мережах
   • Прогнози погоди
   • Часові ряди життєво важливих ознак і лабораторних значень з 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. Яка передбачувана роль штучного інтелекту щодо клінічного судження медсестринства?
   • Скасувати рішення медсестер
   • Для посилення та підтримки, а не для заміни клінічного судження
   • Щоб усунути потребу в медсестрах
   • Приймати всі рішення самостійно
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