Reporting Guideline for Chatbot Health Advice Studies
Notice bibliographique
Résumé
Importance: The rise in chatbot health advice (CHA) studies is accompanied by heterogeneity in reporting standards, impacting their interpretability. Objective: To provide reporting recommendations for studies evaluating the performance of generative artificial intelligence (AI)-driven chatbots when summarizing clinical evidence and providing health advice. Design, Setting, and Participants: CHART was developed in several phases after performing a comprehensive systematic review to identify variation in the conduct, reporting, and methodology in CHA studies. Findings from the review were used to develop a draft checklist that was revised through an international, multidisciplinary modified asynchronous Delphi consensus process of 531 stakeholders, 3 synchronous panel consensus meetings of 48 stakeholders, and subsequent pilot testing of the checklist. Results: CHART includes 12 items and 39 subitems to promote transparent and comprehensive reporting of CHA studies. These include title (subitem 1a), abstract or summary (subitem 1b), background (subitems 2ab), model identifiers (subitem 3ab), model details (subitems 4abc), prompt engineering (subitems 5ab), query strategy (subitems 6abcd), performance evaluation (subitems 7ab), sample size (subitem 8), data analysis (subitem 9a), results (subitems 10abc), discussion (subitems 11abc), disclosures (subitem 12a), funding (subitem 12b), ethics (subitem 12c), protocol (subitem 12d), and data availability (subitem 12e). Conclusions and Relevance: The CHART checklist and corresponding methodological diagram were designed to support key stakeholders including clinicians, researchers, editors, peer reviewers, and readers in reporting, understanding, and interpreting the findings of CHA studies.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
| gpt | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».