Débiaisage cognitif facilité par LLM dans les soins musculo-squelettiques

Cette étude se concentre sur l'amélioration de la manière dont les patients interprètent et gèrent la douleur ou le dysfonctionnement musculo-squelettique. Souvent, les gens forment rapidement des croyances sur leurs symptômes qui peuvent ne pas correspondre à la condition médicale réelle, entraînant un stress et des procédures médicales inutiles. L'essai vise à tester si l'utilisation d'une stratégie de débiaisage cognitif facilitée par un grand modèle de langage (LLM) peut aider les patients à mieux comprendre leurs symptômes par rapport à la simple réception d'un retour diagnostique généré par un LLM. Cette approche pourrait conduire à une évaluation plus précise des symptômes et améliorer l'expérience globale de soins de santé en abordant le défi courant de la mauvaise interprétation dans les soins musculo-squelettiques. Les participants à cette étude interagiront avec un LLM, tel que ChatGPT, qui traite leurs descriptions de symptômes et leurs croyances pour créer des résumés clairs qui les aident à identifier et à reconsidérer leurs schémas de pensée. Le LLM peut également aider les prestataires de soins de santé en mettant en évidence toute croyance potentiellement non utile avant les consultations, favorisant une meilleure communication. L'étude compare cette intervention de débiaisage structurée avec le retour diagnostique standard généré par un LLM pour voir quelle méthode soutient plus efficacement la compréhension précise des symptômes et améliore les soins aux patients. Il n'y a pas de risques ou de bénéfices spécifiés pour les participants, mais l'étude vise à améliorer la qualité de la prise de décision et les expériences des patients.