Evaluating ChatGPT-4o as an Educational Support Tool for the Emergency Management of Dental Trauma: Randomized Controlled Study Among Students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital tools are increasingly used to support clinical decision-making in dental education. However, the accuracy and efficiency of different support tools, including generative artificial intelligence, in the context of dental trauma management remain underexplored. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the accuracy of various information sources (chatbot, textbook, mobile app, and no support tool) in conveying clinically relevant educational content related to decision-making in the primary care of traumatically injured teeth. Additionally, the effect of the input strategy on the chatbot's output response was evaluated. METHODS: Fifty-nine dental students with limited prior experience in dental trauma were randomly assigned to one of 4 groups: chatbot (based on generative pretrained transformer [GPT]-4o, n=15), digital textbook (n=15), mobile app (AcciDent app 3.5, n=15), and control group (no support tool, n=14). Participants answered 25 dichotomous questions in a digital examination format using the information source allocated to their group. The primary outcome measures were the percentage of correct responses and the time required to complete the examination. Additionally, for the group using ChatGPT-4o, the quality of prompts and the clarity of chatbot responses were independently evaluated by 2 calibrated examiners using a 5-point Likert scale. Statistical analyses included nonparametric analyses using Kruskal-Wallis tests and mixed-effects regression analyses with an α level of .05. RESULTS: All support tools led to a significantly higher accuracy compared with the control group (P<.05), with mean accuracies of 87.47% (SD 5.63%), 86.40% (SD 5.19%), and 86.40% (SD 6.38%) for the textbook, the AcciDent app, and ChatGPT-4o, respectively. The groups using the chatbot and the mobile app required significantly less time than the textbook group (P<.05). Within the ChatGPT-4o group, higher prompt quality was associated with greater clarity of the chatbot's responses (odds ratio 1.44, 95% CI 1.13-1.83, P<.05), which in turn increased the likelihood of students selecting the correct answers (odds ratio 1.89, 95% CI 1.26-2.80, P<.05). CONCLUSIONS: ChatGPT-4o and the AcciDent app can serve dental students as an accurate and time-efficient support tool in dental trauma care. However, the performance of ChatGPT-4o varies with the precision of the input prompt, underscoring the necessity for users to critically evaluate artificial intelligence-generated responses. TRIAL REGISTRATION: OSF Registries 10.17605/OSF.IO/XW62J; https://osf.io/xw62j/overview.
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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».