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Accès ouvert déclaré 2025 article

Reporting guideline for chatbot health advice studies: The CHART statement

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44Institutions déclarées
12Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : ca, gb, us, cn, sg, it, gr, es, in, si, au, Afrique du Sud. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The Chatbot Assessment Reporting Tool (CHART) is a reporting guideline developed to provide reporting recommendations for studies evaluating the performance of generative artificial intelligence (AI)-driven chatbots when summarizing clinical evidence and providing health advice, referred to as Chatbot Health Advice (CHA) studies. 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, three synchronous panel consensus meetings of 48 stakeholders, and subsequent pilot testing of the checklist. CHART includes 12 items and 39 subitems to promote transparent and comprehensive reporting of CHA studies. These include Title (subitem 1a), Abstract/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). 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.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Reporting guideline for chatbot health advice studies: The CHART statement
Date Crossref
01/10/2025
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Hamilton General Hospital pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • McMaster University Department of Surgery pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Nuffield Orthopaedic Centre pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Yale University Department of Biomedical Informatics and Data Science pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Oxford UK EQUATOR Centre pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • American Medical Association JAMA and JAMA Network pays non établi dans la notice
    Institution
  • University of Southern California pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • LAC+USC Medical Center pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Sichuan University West China Hospital pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • West China Hospital of Sichuan University pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • National University of Singapore Duke-NUS Medical School pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Duke-NUS Medical School pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Hamilton General Hospital, Department of Surgery — McMaster University et Nuffield Orthopaedic Centre, avec 9 autres affiliations. Pays d’affiliation : Afrique du Sud.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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