Can Large Language Models Aid Caregivers of Pediatric Cancer Patients in Information Seeking? A Cross‐Sectional Investigation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Caregivers in pediatric oncology need accurate and understandable information about their child's condition, treatment, and side effects. This study assesses the performance of publicly accessible large language model (LLM)-supported tools in providing valuable and reliable information to caregivers of children with cancer. METHODS: In this cross-sectional study, we evaluated the performance of the four LLM-supported tools-ChatGPT (GPT-4), Google Bard (Gemini Pro), Microsoft Bing Chat, and Google SGE-against a set of frequently asked questions (FAQs) derived from the Children's Oncology Group Family Handbook and expert input (In total, 26 FAQs and 104 generated responses). Five pediatric oncology experts assessed the generated LLM responses using measures including accuracy, clarity, inclusivity, completeness, clinical utility, and overall rating. Additionally, the content quality was evaluated including readability, AI disclosure, source credibility, resource matching, and content originality. We used descriptive analysis and statistical tests including Shapiro-Wilk, Levene's, Kruskal-Wallis H-tests, and Dunn's post hoc tests for pairwise comparisons. RESULTS: ChatGPT shows high overall performance when evaluated by the experts. Bard also performed well, especially in accuracy and clarity of the responses, whereas Bing Chat and Google SGE had lower overall scores. Regarding the disclosure of responses being generated by AI, it was observed less frequently in ChatGPT responses, which may have affected the clarity of responses, whereas Bard maintained a balance between AI disclosure and response clarity. Google SGE generated the most readable responses whereas ChatGPT answered with the most complexity. LLM tools varied significantly (p < 0.001) across all expert evaluations except inclusivity. Through our thematic analysis of expert free-text comments, emotional tone and empathy emerged as a unique theme with mixed feedback on expectations from AI to be empathetic. CONCLUSION: LLM-supported tools can enhance caregivers' knowledge of pediatric oncology. Each model has unique strengths and areas for improvement, indicating the need for careful selection based on specific clinical contexts. Further research is required to explore their application in other medical specialties and patient demographics, assessing broader applicability and long-term impacts.
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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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».