ChatGPT for Systematic and Scoping Reviews in Public Health Research: An Applicable Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) is a well-defined framework that guides researchers in compiling knowledge from a domain and presenting it with clarity, objectivity, and relevant information to their peers. PRISMA has been widely used in public health research to conduct systematic and scoping reviews and contribute to the body of knowledge. However, with the ever-increasing production of new studies, a valid sample of the number of papers available may not be represented by any systematic review in the future. Methods In this work, we propose the utilization of technologies such as chat-GPT as a tool to automate parts of the PRISMA process and increase the proportional representation that one systematic review can provide. We present an unguided exploratory experiment with chat-GPT that retro-fed information about PRISMA until chat-GPT created a data structure suitable to be used by crawlers to conduct PRISMA data collection. We also used the created data structure as input to chat-GPT in an attempt to summarize the information contained in the document in the format of a systematic review. Results The created data structure was also used to help do a systematic review summary using chat-GPT.Also, results indicate that this approach has the potential to increase the efficiency and scalability of systematic reviews. Conclusions The proposed approach has the potential to enhance the effectiveness of systematic and scoping reviews and increase the proportional representation of the number of papers available. While further research is necessary to assess the feasibility and scalability of using chat-GPT in this context, this study highlights the promise of leveraging new technologies to improve the quality and efficiency of systematic reviews in public health research. Key messages • PRISMA is a systematic review framework that is both effective and intricate, requiring significant time and effort to execute. • The utilization of chat-GPT can automate parts of the PRISMA process and increase proportional representation in systematic reviews.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,583 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».