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Martin-Ruiz, MlAutor o CoautorDe La Cruz, IpAutor o Coautor

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11 de abril de 2024
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Sí

Future of ADHD Care: Evaluating the Efficacy of ChatGPT in Therapy Enhancement

Publicado en: Healthcare (Basel). 12 (6): 683- - 2024-03-01 12(6), DOI: 10.3390/healthcare12060683

Autores:

Berrezueta-Guzman, S; Kandil, M; Martín-Ruiz, ML; de la Cruz, IP; Krusche, S
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Afiliaciones

Tech Univ Munich, Sch Computat Informat & Technol, Appl Software Engn Res Grp - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Dept Ingn Telematica & Elect, Grp Invest Innovac Tecnol Personas InnoTep, ETSIS Telecomunicac, Campus Sur - Autor o Coautor

Resumen

This study explores the integration of large language models (LLMs), like ChatGPT, to improve attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) treatments. Utilizing the Delphi method for its systematic forecasting capabilities, we gathered a panel of child ADHD therapy experts. These experts interacted with our custom ChatGPT through a specialized interface, thus engaging in simulated therapy scenarios with behavioral prompts and commands. Using empirical tests and expert feedback, we aimed to rigorously evaluate ChatGPT's effectiveness in therapy settings to integrate AI into healthcare responsibly. We sought to ensure that AI contributes positively and ethically to therapy and patient care, thus filling a gap in ADHD treatment methods. Findings show ChatGPT's empathy, adaptability, and communication strengths, thereby highlighting its potential to significantly improve ADHD care. The study points to ChatGPT's capacity to transform therapy practices through personalized and responsive patient care. However, it also notes the need for enhancements in privacy, cultural sensitivity, and interpreting nonverbal cues for ChatGPT's effective healthcare integration. Our research advocates for merging technological innovation with a comprehensive understanding of patient needs and ethical considerations, thereby aiming to pioneer a new era of AI-assisted therapy. We emphasize the ongoing refinement of AI tools like ChatGPT to meet ADHD therapy and patient care requirements more effectively.
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Palabras clave

AdhdAi in mental healthAi-driven decision makingArtificial intelligenceAutismChatgptChildrenCognitive therapyComputational cognitive toolsCustomizable ai botsHomework activitiesLlmsOccupationaltherapy innovationPersonalized therapy sessionsRobot-assisted therapyRobotic systems in therapySensory data integration

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Healthcare (Basel) debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 35/125, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Health Policy & Services. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Leadership and Management.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-24:

  • WoS: 26
  • Scopus: 40
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 126.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 125 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 4.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 5 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/90214/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 130
  • Descargas: 141
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Germany.

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