916 - OBESIDAD, TRATAMIENTO Y REDES SOCIALES
Medicina Interna, Hospital Río Hortega, Valladolid, España.
Objetivos: El objetivo de este estudio es analizar la calidad y precisión de la información relacionada con el uso de análogos de GLP1 (a-GLP1) que aparece en plataformas de social media (SMPs) (YouTube, Instagram y TikTok) respecto a la calidad de información aportada en dos modelos de inteligencia artificial (ChatGPT y Gemini).
Métodos: Estudio descriptivo con un total de 50 vídeos filtrados por orden de relevancia de Youtube (n 16), Instagram (n 17) y TikTok (n 17) tres de las plataformas de red social más utilizadas, buscando las palabras “agonista GLP-1”, “semaglutida”, ”Ozempic”, “Wegovy”, “tirzepatida”, “Mounjaro”. Se analiza la duración, el número de “me gusta”, fecha de publicación, autor y categoría de vídeo (institucional, experiencia de paciente o académico). Se realizan dos preguntas específicas a dos modelos de inteligencia artificial: ChatGPT y Gemini. La calidad de la información en ambas fuentes es analizada por dos médicos internistas, tanto los vídeos, como la información aportada por los modelos de inteligencia artificial. Para ello se utilizan tres escalas: Journal of American Medical Association (JAMA), DISCERN modified y Global Quality Score (GQS).
Resultados: Los vídeos seleccionados por orden de relevancia en YouTube, TikTok e Instagram, se publicaron en el periodo de julio 2022 y abril 2025, con una duración media de 1,07 minutos (rango 0,10-9,54 minutos) y un promedio de 197,5 ± 4.696,6 “me gusta”. El 84% (n = 42) de los vídeos fueron expuestos por médicos; del total de vídeos, el 90% (n = 45) tuvieron carácter académico, el 6% (n = 3) contaron experiencias personales y el 2% (n = 1) fue de categoría institucional. Del total, 46 videos (92%) publicaron en español, 3 vídeos (6%) en inglés y 1 en otro idioma. Como resultados promedios en las escalas de calidad, se obtuvo para DISCERN modified 12,9 ± 3,9; para JAMA 2,19 ± 0,4; para GQS 3,03 ± 0,9 (puntuación máxima posible para cada escala respectivamente: 25, 4 y 5 puntos). La puntuación media calculada en las mismas escalas al realizar dos preguntas específicas a ChatGPT y Gemini fueron: DISCERN modified 19 y 21,5 puntos respectivamente; para JAMA 2 y 2 puntos y para GQS 4 puntos en ambos modelos de inteligencia artificial.
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Escalas |
Puntuación media |
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DISCERN modified (SMPs) |
12,88 ± 3,9 |
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JAMA (SMPs) |
2,19 ± 0,4 |
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GQS (SMPs) |
3,03 ± 0,9 |
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Discern modified (ChatGPT) |
19 ± 0 |
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JAMA (ChatGPT) |
2 ± 0 |
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GQS (ChatGPT) |
4 ± 0 |
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Discern modified (Gemini) |
21,5 ± 2,1 |
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JAMA (Gemini) |
2 ± 0 |
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GQS (Gemini) |
4 ± 0 |
Conclusiones: Los fármacos análogos de GLP1 como tratamiento de la obesidad, están en auge en los últimos años. El acceso a ellos, las implicaciones médicas y los efectos sobre la calidad de vida de los pacientes, requieren una gran cantidad de información que el paciente busca en diversas fuentes, destacando las redes sociales por su accesibilidad. La información aportada por ChatGPT y Gemini al realizar dos preguntas específicas, se considera de mejor calidad que en las SMP, siendo la DISCERN modified (valora la calidad de información sobre opciones de tratamiento), la escala con resultado más discrepante entre redes sociales y los nuevos modelos de inteligencia artificial. Estos resultados junto con la escasa muestra de vídeos de carácter institucional, muestran el potencial éxito que podrían tener las sociedades científicas al utilizar las plataformas de social media para divulgar información médica de calidad.
