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Enregistrement W4413750761 · doi:10.2196/78682

Extension of the Consolidated Criteria for Reporting Qualitative Research Guideline to Large Language Models (COREQ+LLM): Protocol for a Multiphase Study

2025· article· en· W4413750761 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComputational and Text Analysis Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintGuidelineProtocol (science)Qualitative researchComputer sciencePsychologyMedicineAlternative medicineWorld Wide WebSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Qualitative research provides essential insights into human behaviors, perceptions, and experiences in health sciences. The COREQ (Consolidated Criteria for Reporting Qualitative Research) checklist, published in 2007 and endorsed by the Enhancing the Quality and Transparency of Health Research Network, advanced transparency of qualitative research reporting. However, the recent integration of large language models (LLMs) into qualitative research introduces novel opportunities and methodological challenges that existing guidelines do not address. LLMs are increasingly applied to research design as well as processing, analysis, interpretation, and even direct interaction ("conversing") with qualitative data. However, their probabilistic nature, dependence on underlying training data, and susceptibility to hallucinations necessitate dedicated reporting to ensure transparency, reproducibility, and methodological validity. OBJECTIVE: This protocol outlines the methodological development process of COREQ+LLM, an extension to the COREQ checklist, to support transparent reporting of LLM use in qualitative research. The three main objectives are to (1) identify and categorize current applications of LLMs used as qualitative research tools, (2) assess how LLM use in qualitative studies in health care is reported in published studies, and (3) develop and refine reporting items for COREQ+LLM through a structured consensus process among international experts. METHODS: Following the Enhancing the Quality and Transparency of Health Research Network guidance for reporting guideline development, this study comprises 4 main phases. Phase 1 is a systematic scoping review of peer-reviewed literature from January 2020 to April 2025, examining the use and reporting of LLMs in qualitative research. The scoping review protocol was registered with the Open Science Framework on June 6, 2025, and will adhere to the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) guidelines. Phase 2 will use a Delphi process to reach consensus on candidate items for inclusion in the COREQ+LLM checklist among an interdisciplinary international panel of experts. Phase 3 includes pilot testing, and phase 4 involves publication and dissemination. RESULTS: As of September 2025, the steering committee has been established, and the initial search strategy for the scoping review has identified 5049 records, with 4201 (83.20%) remaining after duplicate removal. Title and abstract screening is underway and will inform the initial draft of candidate checklist items. The COREQ+LLM extension is scheduled for completion by December 2025. CONCLUSIONS: The integration of LLMs in qualitative research requires dedicated reporting guidelines to ensure methodological rigor, transparency, and interpretability. COREQ+LLM will address current reporting gaps by offering specific guidance for documenting LLM integration in qualitative research workflows. The checklist will assist researchers in transparently documenting LLM use, support reviewers and editors in evaluating methodological quality, and foster trust in LLM-supported qualitative research. By December 2025, COREQ+LLM will provide a rigorously developed tool to enhance the transparency, validity, and reproducibility of LLM-supported qualitative studies. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/78682.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,794
Tête enseignante GPT0,799
Écart entre enseignants0,005 · 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