Exploring the Credibility of Large Language Models for Mental Health Support: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid evolution of large language models (LLMs), such as Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT; Google) and GPT (OpenAI), has introduced significant advancements in natural language processing. These models are increasingly integrated into various applications, including mental health support. However, the credibility of LLMs in providing reliable and explainable mental health information and support remains underexplored. OBJECTIVE: This scoping review systematically maps the factors influencing the credibility of LLMs in mental health support, including reliability, explainability, and ethical considerations. The review is expected to offer critical insights for practitioners, researchers, and policy makers, guiding future research and policy development. These findings will contribute to the responsible integration of LLMs into mental health care, with a focus on maintaining ethical standards and user trust. METHODS: This review follows PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) guidelines and the Joanna Briggs Institute (JBI) methodology. Eligibility criteria include studies that apply transformer-based generative language models in mental health support, such as BERT and GPT. Sources include PsycINFO, MEDLINE via PubMed, Web of Science, IEEE Xplore, and ACM Digital Library. A systematic search of studies from 2019 onward will be conducted and updated until October 2024. Data will be synthesized qualitatively. The Population, Concept, and Context framework will guide the inclusion criteria. Two independent reviewers will screen and extract data, resolving discrepancies through discussion. Data will be synthesized and presented descriptively. RESULTS: As of September 2024, this study is currently in progress, with the systematic search completed and the screening phase ongoing. We expect to complete data extraction by early November 2024 and synthesis by late November 2024. CONCLUSIONS: This scoping review will map the current evidence on the credibility of LLMs in mental health support. It will identify factors influencing the reliability, explainability, and ethical considerations of these models, providing insights for practitioners, researchers, policy makers, and users. These findings will fill a critical gap in the literature and inform future research, practice, and policy development, ensuring the responsible integration of LLMs in mental health services. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/62865.
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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 | 0,025 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».