Benefits of Chain of Thought Prompting for Clinical Record Rubric Evaluation in Undergraduate Medicine Education: An Experimental Evaluation Study with Medical Faculty (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Large language models in artificial intelligence have been among the tools with a significant and real impact on people's daily lives. In this regard, they serve as an aid in specific fields, such as education, helping educators with cumbersome tasks such as periodic evaluations. Objective: This study focused on analyzing the benefits of large language models, particularly the chain-of-thought (CoT) strategy, for the task of evaluating students' Spanish-language medical record writing. The aim was 2-fold: first, we attempted to save time and resources, and second, we used the reasoning of the CoT strategy to evaluate the rubrics and their interpretations. Methods: The proposed solution assessed the application of 2 models-Llama 3.1 and Claude 3.5-in combination with one-shot and CoT to evaluate how medical students write medical records in Spanish. First, machine learning metrics were applied to measure the performance of the solutions. Then, different statistical analyses were performed at the clinical record and item levels. Finally, differences between the proposed models and evaluators were studied in depth. Results: A maximum of 3807 items were evaluated. Claude obtained the best accuracy with slight differences between one-shot and CoT (86.4% and 85.0%, respectively). However, Claude with CoT outperformed the rest of the combinations on all complementary metrics, initially achieving a sensitivity of 94.2%, specificity of 59.5%, precision of 85.8%, and F1-score of 89.6%. Expert review of CoT reasoning determined that 63.8% of the discrepancies were model hits, raising Claude's final accuracy to 94.6% (SD 4.3%). In the final phase, sensitivity was 98.0% (SD 2.3%), specificity improved to 83.3% (SD 14.3%), and F1-score reached 96.2% (SD 3.3%). Sectional analysis showed greater difficulties in the "History of present illness" section (n=125 discordances). Conclusions: CoT demonstrated strong potential for supporting the evaluation of clinical records written in Spanish by medical students and providing feedback to them. More importantly, it showed significant promise in assisting professors by assessing the quality of their rubrics and identifying possible errors.
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 | 0,028 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».