Evaluating the accuracy and reproducibility of ChatGPT responses in the context of cochlear implantation
Notice bibliographique
Résumé
Background The use of ChatGPT in the field of otolaryngology is increasing; however, there are not enough studies related to cochlear implants.Aim/Objectives To assess the accuracy and reproducibility of ChatGPT (GPT-4o) responses to questions about cochlear implantation, evaluating its potential role in patient education.Material and Methods A total of 104 questions across five categories (basic, preoperative, surgical, postoperative care, postoperative expectations) were selected from reliable online sources. Each was posed twice to ChatGPT-4o in separate sessions. Responses were graded by two reviewers for accuracy (comprehensive/correct, partially correct, misleading, or incorrect/irrelevant). Reproducibility was assessed based on consistency across sessions. Discrepancies were resolved by a third expert reviewer.Results Of 104 responses, 84.6% were correct, 5.8% partially correct, 6.7% misleading, and 2.9% incorrect. Reproducibility was 88.4% overall and 100% in the surgery category. No significant differences were found between question categories for accuracy (p = 0.829) or reproducibility (p = 0.348).Conclusion and Significance ChatGPT provided highly accurate and reproducible responses to cochlear implant-related questions, supporting its use as an educational tool. Nonetheless, expert review remains essential for complex or critical topics.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».