Will ChatGPT-4 improve the quality of medical abstracts?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background ChatGPT received recognition for medical writing. Our objective was to evaluate whether ChatGPT 4.0 could improve the quality of abstracts submitted to a medical conference by clinical researchers. Methods This was an experimental study involving 24 international researchers who provided one original abstract intended for submission at the 2024 Pediatric Academic Society (PAS) conference. We created a prompt asking ChatGPT-4 to improve the quality of the abstract while adhering PAS submission guidelines. Researchers received the revised version and were tasked with creating a final abstract. The quality of each version (original, ChatGPT and final) was evaluated by the researchers themselves using a numeric scale (0-100). Additionally, three co-investigators assessed abstracts blinded to the version. The primary analysis focused on the mean difference in scores between the final and original abstracts. Results Abstract quality varied between the three versions with mean scores of 82, 65 and 90 for the original, ChatGPT and final versions, respectively. Overall, the final version displayed significantly improved quality compared to the original (mean difference 8.0 points; 95% CI: 5.6-10.3). Independent ratings by the co-investigator confirmed statistical improvements (mean difference 1.10 points; 95% CI: 0.54-1.66). Researchers identified minor (n=10) and major (n=3) factual errors in ChatGPT’s abstracts. Conclusion While ChatGPT 4.0 does not produce abstracts of better quality then the one crafted by researchers, it serves as a valuable tool for researchers to enhance the quality of their own abstracts. The utilization of such tools is a potential strategy for researchers seeking to improve their abstracts. Funding None
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,303 | 0,674 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».