Patients’ attitudes toward artificial intelligence (AI) in cancer care: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Artificial intelligence broadly refers to computer systems that simulate intelligent behaviour with minimal human intervention. Emphasizing patient-centered care, research has explored patients' perspectives on artificial intelligence in medical care, indicating general acceptance of the technology but also concerns about supervision. However, these views have not been systematically examined from the perspective of patients with cancer, whose opinions may differ given the distinct psychosocial toll of the disease. OBJECTIVES: This protocol describes a scoping review aimed at summarizing the existing literature on the attitudes of patients with cancer toward the use of artificial intelligence in their medical care. The primary goal is to identify knowledge gaps and highlight opportunities for future research. METHODS: This scoping review protocol will adhere to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines (PRISMA-ScR). The electronic databases MEDLINE (OVID), EMBASE, PsycINFO, and CINAHL will be searched for peer-reviewed primary research articles published in academic journals. We will have two independent reviewers screen the articles retrieved from the literature search and select relevant studies based on our inclusion criteria, with a third reviewer resolving any disagreements. We will then compile the data from the included articles into a narrative summary and discuss the implications for clinical practice and future research. DISCUSSION: To our knowledge, this will be the first scoping review to map the existing literature on the attitudes of patients with cancer regarding artificial intelligence in their medical care.
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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 | 0,098 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,012 |
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 ».