Can ChatGPT provide high-quality patient information on male lower urinary tract symptoms suggestive of benign prostate enlargement?
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: ChatGPT has recently emerged as a novel resource for patients' disease-specific inquiries. There is, however, limited evidence assessing the quality of the information. We evaluated the accuracy and quality of the ChatGPT's responses on male lower urinary tract symptoms (LUTS) suggestive of benign prostate enlargement (BPE) when compared to two reference resources. METHODS: Using patient information websites from the European Association of Urology and the American Urological Association as reference material, we formulated 88 BPE-centric questions for ChatGPT 4.0+. Independently and in duplicate, we compared the ChatGPT's responses and the reference material, calculating accuracy through F1 score, precision, and recall metrics. We used a 5-point Likert scale for quality rating. We evaluated examiner agreement using the interclass correlation coefficient and assessed the difference in the quality scores with the Wilcoxon signed-rank test. RESULTS: ChatGPT addressed all (88/88) LUTS/BPE-related questions. For the 88 questions, the recorded F1 score was 0.79 (range: 0-1), precision 0.66 (range: 0-1), recall 0.97 (range: 0-1), and the quality score had a median of 4 (range = 1-5). Examiners had a good level of agreement (ICC = 0.86). We found no statistically significant difference between the scores given by the examiners and the overall quality of the responses (p = 0.72). DISCUSSION: ChatGPT demostrated a potential utility in educating patients about BPE/LUTS, its prognosis, and treatment that helps in the decision-making process. One must exercise prudence when recommending this as the sole information outlet. Additional studies are needed to completely understand the full extent of AI's efficacy in delivering patient education in urology.
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 | 0,000 |
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 découle