Examining the Role of AI in Changing the Role of Nurses in Patient Care: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This review investigates the relationship between artificial intelligence (AI) use and the role of nurses in patient care. AI exists in health care for clinical decision support, disease management, patient engagement, and operational improvement and will continue to grow in popularity, especially in the nursing field. OBJECTIVE: We aim to examine whether AI integration into nursing practice may have led to a change in the role of nurses in patient care. METHODS: To compile pertinent data on AI and nursing and their relationship, we conducted a thorough systematic review literature analysis using secondary data sources, including academic literature from the Scopus database, industry reports, and government publications. A total of 401 resources were reviewed, and 53 sources were ultimately included in the paper, comprising 50 peer-reviewed journal articles, 1 conference proceeding, and 2 reports. To categorize and find patterns in the data, we used thematic analysis to categorize the systematic literature review findings into 3 primary themes and 9 secondary themes. To demonstrate whether a role change existed or was forecasted to exist, case studies of AI applications and examples were also relied on. RESULTS: The research shows that all health care practitioners will be impacted by the revolutionary technology known as AI. Nurses should be at the forefront of this technology and be empowered throughout the implementation process of any of its tools that may accelerate innovation, improve decision-making, automate and speed up processes, and save overall costs in nursing practice. CONCLUSIONS: This study adds to the existing body of knowledge about the applications of AI in nursing and its consequences in changing the role of nurses in patient care. To further investigate the connection between AI and the role of nurses in patient care, future studies can use quantitative techniques based on recruiting nurses who have been involved in AI tool deployment-whether from a design aspect or operational use-and gathering empirical data for that purpose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».