Use of ChatGPT for Urinary Symptom Management Among People With Spinal Cord Injury or Disease: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individuals with spinal cord injury or disease (SCI/D) experience disproportionately high rates of recurrent urinary tract infections, which are often complicated by atypical symptoms and delayed diagnoses. Patient-centered tools, like the Urinary Symptom Questionnaires for Neurogenic Bladder (USQNB), have been developed to support symptom assessment yet remain underused. Generative artificial intelligence tools such as ChatGPT may offer a more usable approach to improving symptom management by providing real-time, tailored health information directly to patients. Objective: This study explores the role of ChatGPT (version 3.5) in supporting urinary symptom management for individuals with SCI/D, focusing on its perceived accuracy, usefulness, and impact on health care engagement and self-management practices. Methods: A total of 30 individuals with SCI/D were recruited through advocacy groups and health care networks. Using realistic, scenario-based testing derived from validated tools for symptom management with SCI/D, such as the USQNB, participants interacted with ChatGPT to seek advice for urinary symptoms. Follow-up interviews were conducted remotely to assess individuals' experiences using ChatGPT for urinary symptom management. Data were analyzed using inductive content analysis, with themes refined iteratively through a consensus-based process. Results: People with SCI/D reported high levels of trust in ChatGPT's recommendations, with all 30 participants agreeing or strongly agreeing with the advice provided. ChatGPT's responses were perceived as clear and comparable to professional medical advice. Participants mentioned concerns about the lack of sources and integration with patient-specific data. ChatGPT influenced individuals' decision-making by supporting symptom assessment and guiding participants on when to seek professional care or pursue self-management strategies. Conclusions: ChatGPT is a promising tool for symptom assessment and managing chronic conditions such as urinary symptoms in individuals with SCI/D. While ChatGPT enhances accessibility to health information, further research is needed to improve its transparency and integration with personalized health data to be a more usable tool in making informed health decisions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».