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Enregistrement W4412111189 · doi:10.1093/dote/doaf050

The potential utility of CHATGPT4.0 as an AI assistant in the education and management of patients with Barrett’s esophagus

2025· article· en· W4412111189 sur OpenAlexaff
Frances Dang, Joshua Kwon, Andy Lin, Shoujit Banerjee, Trevor McCracken, Amirali Tavangar, Shravani Reddy, Alyssa Y. Choi, Jennifer Phan, Jeffrey D. Mosko, Samir C. Grover, Tyler M. Berzin, Jason Samarasena

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Esophagus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmpathyLikert scaleFamily medicineCLARITYConcordanceEosinophilic esophagitisInternal medicineDiseasePsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) has emerged as a new technology for physicians and patients to obtain medical information. Our aim was to assess the ability of ChatGPT 4.0 to deliver high-quality information in response to commonly asked questions and management recommendations for Barrett's esophagus (BE). Twenty-nine questions (14 clinical vignettes and 15 frequently asked questions (FAQ)) on BE were entered into ChatGPT 4.0. Using a 5-point Likert scale, three gastroenterologists with expertise in BE rated the 29 ChatGPT responses for accuracy, completeness, empathy, use of excessive medical jargon, and appropriateness to send to patients. Three separate gastroenterologists generated responses to the same 15 FAQs on BE. A group of blinded patients with BE evaluated both ChatGPT and gastroenterologist responses on quality, clarity, empathy and which of the two responses was preferred. Gastroenterologists rated ChatGPT responses as mostly accurate overall (4.01 out of 5) with 79.3% of responses completely accurate or mostly accurate with minor errors. When compared to gastroenterologist responses, the patient panel rated ChatGPT responses to be of significantly higher quality (4.42 vs. 3.07 out of 5) and empathy (4.33 vs. 2.55 out of 5) (p < 0.0001). In conclusion, ChatGPT 4.0 provides generally accurate and comprehensive information about BE. Patients expressed a clear preference for ChatGPT responses over those of gastroenterologists, finding responses from ChatGPT to be of higher quality and empathy. This study highlights the potential use of ChatGPT 4.0 as an adjunctive tool for physicians to provide real-time, high-quality information about BE to their patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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