Impact of Artificial Intelligence-Assisted Closed-Loop Mobile Nursing Information Management on Nursing Quality Indicators and Work Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Xing Yuan,* Lihong Zhu,* Kaili Jiang, Jinyan Chen Department of Pediatric Surgery, Anqing Municipal Hospital, Anqing, Anhui Province, 246000, People’s Republic of China*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Xing Yuan, Department of Pediatric Surgery, Anqing Municipal Hospital, NO. 87 Tianzhushan East Road, Anqing, 246000, Anhui Province, People’s Republic of China, Tel +86 0556 5836117, Fax +8605565223906, Email yuanxing_yx08@126.comObjective: This study aimed to construct and evaluate an AI-assisted mobile nursing information closed-loop management model.Methods: This study adopted a prospective before-after control design to compare nursing indicators before and after model implementation, conducted in the Pediatric Surgery Department of Anqing Municipal Hospital Affiliated with China Pharmaceutical University, where an information management system was implemented. A statistical analysis was conducted on the quality control data of 3891 cases (from 438 hospitalized patients) before model implementation (March to May 2024) and 3697 cases (from 417 patients) after implementation (July to September 2024) to evaluate its effectiveness. Existing quality control indicators were reviewed, and new/updated metrics generated from the implementation of new nursing closed-loop management measures were evaluated. AI-driven tools were leveraged to enhance the early warning capabilities of mobile nursing information systems through data acquisition, collection, and interpretation, and establishing a closed-loop management model for mobile nursing information.Results: Following the model implementation, significant improvements were observed in all evaluated indicators. The bedside settlement completion rate rose from 66.16% to 83.3% (χ²=61.63, *p*< 0.001), and the critical value reception rate increased from 51.72% to 93.55% (χ²=21.78, *p*< 0.001). The nursing plan and workflow completion rates improved to 98.17% and 94.89% (both *p*< 0.001), respectively. Nursing work efficiency surged from 3.03 to 25 tasks per hour, and overall patient satisfaction increased from 83.3% to 97.65%, confirming the model’s effectiveness in enhancing nursing quality and patient experience.Conclusion: The AI-assisted mobile nursing information closed-loop management model presented here was found to enhance nursing work efficiency, improve patient experience, and optimize workflow processes, contributing to a more effective and structured nursing management system.Keywords: AI-assisted, mobile nursing information system, nursing closed-loop management, nursing quality, process optimization
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».