Can ChatGPT Guide Parents on Tympanostomy Tube Insertion?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The emergence of ChatGPT, a state-of-the-art language model developed by OpenAI, has introduced a novel avenue for patients to seek medically related information. This technology holds significant promise in terms of accessibility and convenience. However, the use of ChatGPT as a source of accurate information enhancing patient education and engagement requires careful consideration. The objective of this study was to assess the accuracy and reliability of ChatGPT in providing information on the indications and management of complications post-tympanostomy, the most common pediatric procedure in otolaryngology. METHODS: We prompted ChatGPT-3.5 with questions and compared its generated responses with the recommendations provided by the latest American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery Foundation (AAO-HNSF) "Clinical Practice Guideline: Tympanostomy Tubes in Children (Update)". RESULTS: A total of 23 responses were generated by ChatGPT against the AAO-HNSF guidelines. Following a thorough review, it was determined that 22/23 (95.7%) responses exhibited a high level of reliability and accuracy, closely aligning with the gold standard. CONCLUSION: Our research study indicates that ChatGPT may be of assistance to parents in search of information regarding tympanostomy tube insertion and its clinical implications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle