Utilização e Aceitação de Grandes Modelos de Linguagem para a Tomada de Decisão Partilhada em Oncologia
Utilização e Aceitação de Modelos de Linguagem de Grande Escala na Tomada de Decisão Partilhada em Oncologia entre Doentes, Público Geral e Profissionais de Saúde
Foi realizado um inquérito transversal entre 7.151 participantes de 30 países, utilizando um questionário desenvolvido e validado através de um processo Delphi de duas rondas que envolveu 44 especialistas.
O estudo avaliou os padrões atuais de utilização de modelos de linguagem de grande dimensão para informação sobre saúde, as barreiras à adoção, incluindo preocupações com a fiabilidade e privacidade, as expetativas futuras relativamente a estas ferramentas na tomada de decisão partilhada e os preditores demográficos da adoção.
Os participantes foram recrutados através da plataforma Prolific entre março e maio de 2025, com amostragem estratificada em três grupos: doentes oncológicos diagnosticados nos últimos cinco anos, membros da população geral dos Estados Unidos e Reino Unido, e profissionais de saúde licenciados com contacto ativo com doentes.
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Descrição detalhada
A tomada de decisão partilhada é um processo colaborativo no qual os clínicos apoiam os doentes na tomada de decisões de tratamento. Apesar da sua importância em oncologia, a tomada de decisão partilhada estruturada continua a ser pouco comum na prática clínica de rotina. Os modelos de linguagem de grande dimensão oferecem uma nova forma de os doentes acederem e compreenderem informação médica, mas pouco se sabe sobre como as partes interessadas-chave percecionam e utilizam estas ferramentas para decisões de saúde.
Este estudo observacional utilizou um desenho de métodos mistos sequencial que combinou a metodologia de consenso Delphi com a implementação de um inquérito transversal. Um painel de 44 especialistas de oito domínios (inteligência artificial clínica, desenvolvimento técnico, oncologia, psicologia, epidemiologia, defesa do doente, ética e experiência jurídica) desenvolveu e validou o instrumento de avaliação através de duas rondas Delphi, alcançando consenso em 89 itens. O instrumento final continha 52 itens quantitativos e 8 prompts qualitativos, distinguindo entre a utilização geral e específica de saúde dos modelos de linguagem de grande dimensão.
O estudo recrutou três coortes: 2.316 doentes oncológicos com diagnóstico autorrelatado nos últimos cinco anos, 2.000 membros da população geral dos Estados Unidos e Reino Unido, e 2.835 profissionais de saúde licenciados. O controlo de qualidade incluiu verificações de atenção, monitorização do tempo de conclusão, validação de consistência e procedimentos de verificação, resultando na exclusão de 694 respostas (8,8%) de um total inicial de 7.845.
As análises primárias incluíram testes do qui-quadrado e ANOVA com correção de Bonferroni, regressão logística multivariável com construção de modelo hierárquico para identificar preditores de adoção, e segmentação de utilizadores através de cruzamento de tabelas combinado com agrupamento k-means. O estudo foi aprovado pela comissão de revisão institucional da Universidade Técnica de Munique (TUM2024-89-S-SB).
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Inscrição
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Bavaria
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Munich, Bavaria, Alemanha, 81675
- Technical University Munich
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-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de Inclusão:
Idade de 18 anos ou mais Proficiência na língua inglesa Acesso regular à internet Registo na plataforma de investigação Prolific Para a coorte de doentes com cancro: diagnóstico de cancro auto-reportado nos últimos cinco anos Para a coorte de profissionais de saúde: profissional de saúde licenciado com contacto ativo com doentes Para a coorte da população geral: residente nos Estados Unidos ou Reino Unido
Critérios de Exclusão:
Falha nas questões de verificação de atenção incorporadas (4 verificações) Tempo de conclusão do questionário fora do intervalo aceitável (inferior a 5 minutos ou superior a 60 minutos) Padrão de resposta em linha reta detetado pelos algoritmos de validação de consistência Falha nos procedimentos de verificação da coorte
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Número de grupos/coortes
Coortes e Intervenções
Grupo / CoorteGrupo / Coorte |
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Pacientes com Cancro
Adultos com 18 anos ou mais com um diagnóstico de cancro auto-reportado nos últimos cinco anos, recrutados através da plataforma Prolific com verificação através de perguntas de triagem sobre data de diagnóstico, tipo de cancro e estado do tratamento.
n=2.316.
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População Geral
Adultos com 18 anos ou mais dos Estados Unidos e Reino Unido, sem requisito específico de condição de saúde, recrutados através da plataforma Prolific com quotas de amostragem estratificadas por idade, género, etnia e educação.
n=2.000.
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Profissionais de Saúde
Profissionais de saúde licenciados com 18 anos ou mais, com contacto ativo com doentes, incluindo médicos e pessoal de enfermagem, recrutados através da plataforma Prolific dos Estados Unidos, Reino Unido e mais 28 países.
n=2.835.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Taxa de utilização de modelo de linguagem extensa específico para cuidados de saúde
Prazo: Na altura da conclusão do inquérito (avaliação única, março-maio de 2025)
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Proporção de participantes que reportam o uso de modelos de linguagem de grande escala especificamente para informação relacionada com saúde, medido numa escala de frequência Likert de 5 pontos e dicotomizado como uso versus não uso.
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Na altura da conclusão do inquérito (avaliação única, março-maio de 2025)
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Crença futura na melhoria do modelo de linguagem de grande dimensão na tomada de decisão partilhada
Prazo: Na altura do preenchimento do inquérito (avaliação única, março-maio de 2025)
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Proporção de participantes que acreditam que os modelos de linguagem de grande escala melhorarão a qualidade da tomada de decisão partilhada em oncologia, avaliada através de resposta na escala de Likert.
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Na altura do preenchimento do inquérito (avaliação única, março-maio de 2025)
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Barreiras à adoção de modelos de linguagem de grande escala
Prazo: Na altura da conclusão do inquérito (avaliação única, março-maio de 2025)
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Prevalência de preocupações relativas à utilização de modelos de linguagem de grande escala para decisões de saúde, incluindo preocupações de fiabilidade, preocupações de privacidade e preferência por interação humana, cada uma avaliada como binária (presente ou ausente).
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Na altura da conclusão do inquérito (avaliação única, março-maio de 2025)
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Medidas de resultados secundários
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Preditores independentes da adoção de modelos de linguagem de grande escala
Prazo: No momento da conclusão do inquérito (avaliação única, março-maio de 2025)
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Razões de probabilidade (odds ratios) de regressão logística multivariável hierárquica identificando preditores demográficos e relacionados com a saúde da aceitação de modelos de linguagem de grande escala específicos da saúde, incluindo idade, sexo, etnia, educação, literacia digital e confiança na compreensão de informação de saúde.
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No momento da conclusão do inquérito (avaliação única, março-maio de 2025)
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Segmentação de utilizadores
Prazo: No momento da conclusão do inquérito (avaliação única, março-maio de 2025)
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Distribuição dos participantes por segmentos de utilizadores baseados em dados, derivados da tabulação cruzada do uso atual com o benefício percecionado, refinados através de agrupamento k-means: potenciais adotantes, utilizadores crentes, não utilizadores resistentes e utilizadores céticos.
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No momento da conclusão do inquérito (avaliação única, março-maio de 2025)
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Padrões de recomendação de profissionais de saúde
Prazo: No momento do preenchimento do inquérito (avaliação única, março-maio de 2025)
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Proporção de profissionais de saúde que recomendam modelos de linguagem de grande escala a doentes para obter informações de saúde, comparada com a sua taxa de uso pessoal.
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No momento do preenchimento do inquérito (avaliação única, março-maio de 2025)
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Real)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Real)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- LLM-SDM-2025
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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