Using a large language model (ChatGPT) to assess risk of bias in randomized controlled trials of medical interventions: protocol for a pilot study of interrater agreement with human reviewers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk of bias (RoB) assessment is an essential part of systematic reviews that requires reading and understanding each eligible trial and RoB tools. RoB assessment is subject to human error and is time-consuming. Machine learning-based tools have been developed to automate RoB assessment using simple models trained on limited corpuses. ChatGPT is a conversational agent based on a large language model (LLM) that was trained on an internet-scale corpus and has demonstrated human-like abilities in multiple areas including healthcare. LLMs might be able to support systematic reviewing tasks such as assessing RoB. We aim to assess interrater agreement in overall (rather than domain-level) RoB assessment between human reviewers and ChatGPT, in randomized controlled trials of interventions within medical interventions. METHODS: We will randomly select 100 individually- or cluster-randomized, parallel, two-arm trials of medical interventions from recent Cochrane systematic reviews that have been assessed using the RoB1 or RoB2 family of tools. We will exclude reviews and trials that were performed under emergency conditions (e.g., COVID-19), as well as public health and welfare interventions. We will use 25 of the trials and human RoB assessments to engineer a ChatGPT prompt for assessing overall RoB, based on trial methods text. We will obtain ChatGPT assessments of RoB for the remaining 75 trials and human assessments. We will then estimate interrater agreement using Cohen's κ. RESULTS: The primary outcome for this study is overall human-ChatGPT interrater agreement. We will report observed agreement with an exact 95% confidence interval, expected agreement under random assessment, Cohen's κ, and a p-value testing the null hypothesis of no difference in agreement. Several other analyses are also planned. CONCLUSIONS: This study is likely to provide the first evidence on interrater agreement between human RoB assessments and those provided by LLMs and will inform subsequent research in this area.
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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 | 0,328 | 0,588 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».