Desvío cognitivo facilitado por LLM en el cuidado musculoesquelético

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.