आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रति नर्सों के दृष्टिकोण से जुड़े कारकों का मानचित्रण: एक स्कोपिंग समीक्षा

नर्सिंग प्रैक्टिस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एकीकरण तेजी से बढ़ रहा है, जिसमें इसके सफल अंगीकरण के लिए नर्सों का दृष्टिकोण एक संभावित महत्वपूर्ण कारक है। इसलिए इन दृष्टिकोणों की व्यापक समझ आवश्यक है। इस समीक्षा का उद्देश्य AI के प्रति नर्सों के दृष्टिकोण से जुड़े कारकों को व्यवस्थित रूप से मैप और संश्लेषित करना है। यह स्कोपिंग समीक्षा Joanna Briggs Institute (JBI) फ्रेमवर्क फॉर स्कोपिंग रिव्यूज और Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) के अनुसार आयोजित की गई थी। शोध प्रश्न Participants, Concept, and Context (PCC) फ्रेमवर्क के आधार पर विकसित किया गया था, जो AI के प्रति क्लिनिकल रजिस्टर्ड नर्सों के दृष्टिकोण से जुड़े कारकों पर केंद्रित था। समावेशन मानदंडों में अंग्रेजी या चीनी में प्रकाशित मूल अध्ययन शामिल थे जिनमें प्रतिभागियों के रूप में नर्सें शामिल थीं और AI दृष्टिकोण से संबंधित कारकों की रिपोर्ट की गई थी। खोज रणनीति में विषय शीर्षकों (subject headings) और फ्री-टेक्स्ट शब्दों को एकीकृत किया गया था और इसे 29 सितंबर, 2025 तक के साहित्य को कवर करते हुए PubMed जैसे नौ डेटाबेस पर लागू किया गया था। दो शोधकर्ताओं ने स्वतंत्र रूप से साहित्य की स्क्रीनिंग की और पूर्वनिर्धारित फॉर्म का उपयोग करके डेटा निकाला, जिसमें लेखक, वर्ष, देश, अध्ययन डिजाइन, नमूना (sample), माप उपकरण, दृष्टिकोण परिणाम और रिपोर्ट किए गए कारक जैसे बिंदु शामिल थे। असहमतियों को टीम चर्चा या किसी वरिष्ठ शोधकर्ता के परामर्श के माध्यम से सुलझाया गया। निकाले गए कारकों को दृष्टिकोण के त्रिपक्षीय मॉडल (tripartite model) के अनुसार वर्गीकृत और संश्लेषित किया गया। इस समीक्षा में कुल 18 अध्ययनों को शामिल किया गया था। शामिल अध्ययन मुख्य रूप से क्रॉस-सेक्शनल थे, जो नर्सों के AI दृष्टिकोण को मापने और सहसंबंधों का पता लगाने पर केंद्रित थे। इन कारकों को पांच आयामों में संश्लेषित किया गया: जनसांख्यिकीय (demographic), संज्ञानात्मक (cognitive), भावात्मक (affective), क्रियात्मक (conative), और बाहरी (external)। जनसांख्यिकीय कारकों पर साक्ष्य विषम (heterogeneous) थे, जबकि अन्य आयामों के निष्कर्षों ने अधिक निरंतरता दिखाई। भविष्य के शोध में इन दृष्टिकोणों के अंतर्निहित सैद्धांतिक तंत्रों और क्लिनिकल अनुवाद मार्गों की जांच को प्राथमिकता दी जानी चाहिए। यह स्कोपिंग समीक्षा व्यक्तिगत, संगठनात्मक और प्रणालीगत स्तरों पर नर्सों के AI दृष्टिकोण से जुड़े कारकों को मैप करती है। वर्तमान साक्ष्य, जो मुख्य रूप से क्रॉस-सेक्शनल हैं, संबंध (associations) दर्शाते हैं लेकिन कार्य-कारण संबंध (causation) नहीं। एकीकृत सैद्धांतिक मॉडल बनाने के लिए भविष्य के शोध को अनुदैर्ध्य (longitudinal) और गुणात्मक डिजाइनों के माध्यम से बहु-स्तरीय अंतःक्रियाओं की जांच करनी चाहिए। केवल अवलोकन से आगे बढ़कर, नर्सिंग को AI इकोसिस्टम में सक्रिय सह-सृजन (co-creation) की ओर बढ़ना चाहिए, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि एकीकरण सैद्धांतिक रूप से सूचित और पेशेवर मूल्यों के अनुरूप हो। लागू नहीं।