Feasibility of a Randomized Controlled Trial of Large AI-Based Linguistic Models for Clinical Reasoning Training of Physical Therapy Students: Pilot Randomized Parallel-Group Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical reasoning is a critical skill for physical therapists, involving the collection and interpretation of patient information to form accurate diagnoses. Traditional training often lacks the diversity of clinical cases necessary for students to develop these skills comprehensively. Large language models (LLMs) like GPT-4 have the potential to simulate a wide range of clinical scenarios, offering a novel approach to enhance clinical reasoning in physical therapy education. Objective: The aim of the study is to explore the main barriers and facilitators that could be encountered in conducting a randomized clinical trial to study the effectiveness of the implementation of LLM models as tools to work on the clinical reasoning of physical therapy students. Methods: This pilot randomized parallel-group study involved 46 third-year physical therapy students at La Salle Centre for Higher University Studies. Participants were randomly assigned to either the experimental group, which received LLM training, or the control group, which followed the usual curriculum. The intervention lasted for 4 weeks, during which the experimental group used LLM to solve weekly clinical cases. Digital competencies, satisfaction, and costs were evaluated to explore the feasibility of this intervention. Results: The recruitment and participation rates were high, but active engagement with the LLM was low, with only 5.75% (5/23) of the experimental group actively using the model. No significant difference in overall satisfaction was found between the groups, and the cost analysis reflected an initial cost of US $1738 for completing the study. Conclusions: While LLMs have the potential to enhance specific digital competencies in physical therapy students, their practical integration into the curriculum faces challenges. Future studies should focus on improving student engagement with LLMs and extending the training period to determine the feasibility of integrating this tool into physical therapy education and maximize benefits.
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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 | 0,031 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».