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Desvío cognitivo facilitado por LLM en el cuidado musculoesquelético

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Qué se está evaluando

LLM-facilitated cognitive debiasing aid

Conductual
Quiénes están siendo reclutados

Any Chronic, Non-traumatic Orthopedic Condition

A partir de 18 años
+6 Criterios de eligibilidad

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Cómo está diseñado el estudio

Estudio de Cuidados de Apoyo

Intervencional
Inicio del estudio: junio de 2025

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Resumen

Patrocinador PrincipalUniversity of Texas at Austin
Contacto del EstudioEmily H Jaarsma, MD
Última actualización: 26 de junio de 2025
Extraido de una base de datos validada por el gobierno.Reclamar como socio
Fecha de inicio: 23 de junio de 2025Fecha en la que se inscribió al primer participante.

Este estudio se centra en mejorar cómo los pacientes interpretan y gestionan el dolor o disfunción musculoesquelético. A menudo, las personas forman rápidamente creencias sobre sus síntomas que pueden no alinearse con la condición médica real, lo que lleva a estrés innecesario y procedimientos médicos. El ensayo tiene como objetivo probar si el uso de una estrategia de desvinculación cognitiva facilitada por un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) puede ayudar a los pacientes a comprender mejor sus síntomas en comparación con simplemente recibir retroalimentación diagnóstica generada por LLM. Este enfoque podría llevar a una evaluación más precisa de los síntomas y mejorar la experiencia general de atención médica al abordar el desafío común de la interpretación errónea en el cuidado musculoesquelético. Los participantes en este estudio interactuarán con un LLM, como ChatGPT, que procesa sus descripciones de síntomas y creencias para crear resúmenes claros que les ayuden a identificar y reconsiderar sus patrones de pensamiento. El LLM también puede asistir a los proveedores de atención médica destacando cualquier creencia potencialmente poco útil antes de las consultas, promoviendo una mejor comunicación. El estudio compara esta intervención de desvinculación estructurada con la retroalimentación diagnóstica estándar generada por LLM para ver cuál método apoya de manera más efectiva la comprensión precisa de los síntomas y mejora la atención al paciente. No se especifican riesgos o beneficios para los participantes, pero el estudio tiene como objetivo mejorar la calidad de la toma de decisiones y las experiencias de los pacientes.

Título OficialComparison of a Large Language Model (LLM)-Facilitated Cognitive Debiasing Strategy Versus LLM-Generated Diagnostic Feedback Alone in Musculoskeletal Specialty Care: A Randomized Controlled Trial 
Patrocinador PrincipalUniversity of Texas at Austin
Contacto del EstudioEmily H Jaarsma, MD
Última actualización: 26 de junio de 2025
Extraido de una base de datos validada por el gobierno.Reclamar como socio

Protocolo

Esta sección proporciona detalles del plan del estudio, incluyendo cómo está diseñado y qué se está evaluando.
Detalles del Diseño
Se reclutarán 150 pacientesNúmero total de participantes que el ensayo clínico espera reclutar.
Estudio de Cuidados de Apoyo
Estos estudios exploran maneras de mejorar el confort y la calidad de vida diaria de las personas que viven con una condición. Pueden centrarse en aliviar síntomas, reducir efectos secundarios del tratamiento o apoyar el bienestar general.

Cómo se asignan los participantes a diferentes grupos/brazos
En este estudio clínico, los participantes se colocan en grupos de forma aleatoria, como si se lanzara una moneda. Esto garantiza que el estudio sea justo e imparcial, lo que hace que los resultados sean más confiables. Al asignar a los participantes al azar, los investigadores pueden comparar mejor los tratamientos sin influencias externas.

Otras formas de asignar participantes
Asignación no aleatoria: Los participantes se asignan en función de factores específicos, como su condición médica o la decisión de un médico.
Ninguna (ensayo de un solo brazo): Si el estudio tiene un solo grupo, todos los participantes reciben el mismo tratamiento y no se necesita asignación.

Cómo se administran los tratamientos a los participantes
Los participantes se dividen en diferentes grupos, y cada uno recibe un tratamiento específico al mismo tiempo. Esto ayuda a los investigadores a comparar la eficacia de los distintos tratamientos entre sí.

Otras formas de asignar tratamientos
Asignación a un solo grupo: Todos reciben el mismo tratamiento.
Asignación cruzada: Los participantes cambian de tratamiento durante el estudio.
Asignación factorial: Los participantes reciben diferentes combinaciones de tratamientos.
Asignación secuencial: Los participantes reciben tratamientos uno tras otro en un orden específico, posiblemente según su respuesta individual.
Otra asignación: La asignación de tratamientos no sigue un diseño estándar o predefinido.

Cómo se controla la efectividad del tratamiento
En un estudio no controlado con placebo, ningún participante recibe una sustancia inerte (placebo) para comparar los resultados. En su lugar, todos los participantes reciben el tratamiento experimental o una alternativa activa (a menudo el tratamiento estándar). Este método permite comparar los efectos del tratamiento experimental con los de otra intervención activa, en lugar de un placebo.

Otras opciones
Controlado con placebo: Se utiliza un placebo para comparar los efectos del tratamiento experimental con los de una sustancia inerte, aislando así el efecto real del tratamiento.

Cómo se mantiene la confidencialidad de las intervenciones asignadas a los participantes
Todos los involucrados en el estudio saben qué tratamiento se está administrando. Esto se utiliza cuando no es posible o necesario ocultar los detalles del tratamiento a los participantes o investigadores.

Otras formas de enmascarar la información
Simple ciego: Los participantes no saben qué tratamiento están recibiendo, pero los investigadores sí.
Doble ciego: Ni los participantes ni los investigadores saben qué tratamiento se está administrando.
Triple ciego: Participantes, investigadores y evaluadores de resultados no saben qué tratamiento se está administrando.
Cuádruple ciego: Participantes, investigadores, evaluadores de resultados y personal de atención no saben qué tratamiento se está administrando.

Elegibilidad

Los investigadores buscan pacientes que cumplan ciertos criterios, conocidos como criterios de elegibilidad: estado general de salud o tratamientos previos.
Condiciones
Criterios
Cualquier sexoSexo biológico de los participantes elegibles para inscribirse.
A partir de 18 añosRango de edades de los participantes que pueden unirse al estudio.
Voluntarios sanos no permitidosIndica si personas sanas, sin la condición que se estudia, pueden participar.
Condiciones
Patología
Any Chronic, Non-traumatic Orthopedic Condition
Criterios
5 criterios de inclusión requeridos para participar
Adults (18+)
New or return patient seeking musculoskeletal specialty care at an Orthopedic outpatient clinic
Total combined score on the 6 feelings and thoughts items of > 10\* (Appendix 3 of study protocol)
English-speaking

Mostrar Más Criterios

Un criterio de exclusión impide participar
Any impairment preventing completion of surveys on a tablet

Plan de Estudio

Conoce todos los tratamientos administrados en este estudio, su descripción detallada y en qué consisten.
Grupos de Tratamiento
Objetivos del Estudio
2 grupos de intervención 

están designados en este estudio

0% de probabilidad 

de ser asignado al grupo placebo

Grupos de Tratamiento
Grupo I
Experimental
The intervention is a four-part, tablet-based cognitive debiasing aid that uses a Large Language Model (LLM) to help patients reflect on and re-evaluate their beliefs about their symptoms prior to a musculoskeletal specialty care visit. Patient responses are summarized by the LLM in supportive language to promote flexible thinking, and a separate LLM-generated summary of potential unhelpful beliefs is shared with the clinician to guide empathic, individualized communication.
Grupo II
Sin Intervención
In the control arm, patients use a tablet-based tool to describe their presenting musculoskeletal symptom, which is transcribed and input into a Large Language Model (LLM). The LLM generates a likely diagnosis with a brief neutral description, which is shared with both the patient and the clinician before the consultation. This approach offers diagnostic feedback without engaging in cognitive debiasing or reflection.
Objetivos del Estudio
Objetivos Primarios

The Trust and Experience with the Clinician Scale (TRECS-7) is a validated 7-item scale that measures patients' trust in and experience with their clinician during a medical consultation. Designed to minimize ceiling effects, it enables more sensitive detection of variation in patient experience across different clinical interactions (Brinkman et al.). Each of 7 statements is scored from 0-4 (strongly disagree, disagree, neutral, agree, strongly agree), resulting in a total score between 0 and 28. Higher scores indicate greater perceived trust in the clinician. Source: Brinkman N, Looman R, Jayakumar P, Ring D, Choi S. Is It Possible to Develop a Patient-reported Experience Measure With Lower Ceiling Effect? Clin Orthop Relat Res. 2025 Apr 1;483(4):693-703.
Objetivos Secundarios

Subjective experience will be assessed using three custom items rated on a 0-100 scale, capturing participants' perceptions of the AI interaction. These items evaluate whether the computer provided an accurate summary, promoted a healthy mindset, and increased confidence in self-management, respectively. Higher scores will indicate more positive experience while lower scores will indicate more negative experience ratings.

Centros del Estudio

Estos son los hospitales, clínicas o centros de investigación donde se lleva a cabo el estudio. Puedes encontrar la ubicación más cercana a ti y su estado de reclutamiento.
Este estudio tiene una ubicación
Suspendido
Dell Medical School, University of Texas at AustinAustin, United StatesVer ubicación
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