Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 14
 İndirme 1
Hemşirelerin Yapay Zekâ Kaygısı ve İlişkili Faktörler
2023
Dergi:  
Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

Çalışma, hemşirelerin yapay zeka kaygı düzeylerini ve etkileyen faktörleri incelemek amacıyla yapılmıştır. Bu çalışmada tanımlayıcı ve kesitsel araştırma deseni kullanılmıştır. Araştırmanın örneklemini 120 hemşire oluşturmuştur (n=120). Araştırma verileri 10 Temmuz-10 Ekim 2021 tarihleri arasında toplanmıştır. Veriler “Hemşire Bilgi Formu (HBF)” ve “Yapay Zeka Kaygı Ölçeği (YZKÖ)” ile toplanmıştır. Verilerin analizinde Mann- Whitney U and Kruskal-Wallis testi kullanılmıştır. Hemşirelerin yaş ortalaması 31,05±7,40 olup %82,2’si kadındır. Hemşirelerin YZKÖ puan ortalaması 43,36±11,13 olarak bulundu. Hemşirelerin eğitim durumları, yapay zeka teknolojilerine ilişkin bilgileri, yapay zeka teknolojilerinin hasta bakımına etkisi ile yapay zeka kaygı düzeyleri arasında anlamlı bir fark olduğu belirlendi (p<0,05). Bu çalışmada, eğitim düzeyi düşük, yapay zeka teknolojileri hakkında bilgisi olmayan ve yapay zeka teknolojilerinin hasta bakımına olumlu bir etkisi olmayacağını düşünen hemşirelerin yapay zeka kaygısının daha yüksek olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Artificial Intelligence Anxiety Of Nurses and Related Factors
2023
Yazar:  
Özet:

The research was carried out to examine the artificial intelligence anxiety levels of nurses and their affecting factors. In this study, a descriptive and cross-sectional design was used. The sample of the study consisted of 120 nurses (n=120). The research data were collected between 10 July and 10 October 2021. Data were collected using a Nurse Information From (NIF) and Artificial Intelligence Anxiety Scale (AIAS). Mann- Whitney U and Kruskal-Wallis test were used in the analysis of research data. The average age of nursing was 31.05±7.40 and 82.2% were females. The AI levels of the nurses were found to be 43.36±11.13. It was determined that there was a difference between the educational status of the nurses, their knowledge of AI technologies, the effect of AI technologies in patient care and their AI anxiety levels (p<0.05). This study determined that AI anxiety was higher in nurses who had a lower education level, did not have knowledge about AI technologies, and thought that AI technologies would not have a positive effect on patient care.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi

Alan :   Sağlık Bilimleri

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 979
Atıf : 5.654
Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi