Validation of a generative artificial intelligence tool for the critical appraisal of articles on the epidemiology of mental health: Its application in the Middle East and North Africa
Notice bibliographique
Résumé
Mental health disorders have a high disability-adjusted life years in the Middle East and North Africa. This rise has led to a surge in related publications, prompting researchers to use AI tools like ChatGPT to reduce time spent on routine tasks. Our study aimed to validate an AI-assisted critical appraisal (CA) tool by comparing it with human raters. We developed customized GPT models using ChatGPT-4. These models were tailored to evaluate studies using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) or the Jadad Scale in one model, while another model evaluated STROBE or CONSORT guidelines. Our results showed a moderate to good agreement between human CA and our GPTs for the NOS for cohort, case control and cross-sectional studies and for the Jadad scale, with an ICC of 0.68 [95 %CI: 0.24-0.82], 0.69 [95 %CI: 0.31-0.88], 0.76 [95 %CI: 0.47-0.90] and 0.84 [95 %CI: 0.57-0.94] respectively. There was also a moderate to substantial agreement between the two methods for STROBE in cross sectional, cohort, case control studies, and for CONSORT in trial design, with a K of 0.63 [95 %CI: 0.56-0.70], 0.57 [95 %CI: 0.47-0.66], 0.48 [95 %CI: 0.38-0.50] and 0.70 [95 %CI: 0.63-0.77] respectively. Our custom GPT models produced hallucinations in 6.5 % and 4.9 % of cases, respectively. Human raters took an average of 19.6 ± 4.3 min per article, whereas our customized GPTs took only 1.4. ChatGPT could be a useful tool for handling repetitive tasks yet its effective application relies on the critical expertise of researchers.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».