BACKGROUND & AIM: Accurate extraction of clinical and methodological features from published literature is essential for supporting evidence-based cardiovascular rehabilitation. With the rapid expansion of research outputs, manual data extraction is time-consuming and prone to errors. Large language models (LLMs) may help automate evidence synthesis tasks, but their performance in document extraction for cardiovascular rehabilitation nursing research remains unclear. We aimed to evaluate the ability of LLMs to extract key literature features in the field of cardiovascular exercise rehabilitati…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND This study evaluated text-based large language models for Kennedy classification and removable partial denture planning in partially edentulous cases, where comparative evidence on accuracy remains limited. MATERIAL AND METHODS Twenty-six partially edentulous cases, defined according to the Federation Dentaire Internationale tooth numbering system and classified as Kennedy Classes I to IV, were included. Case scenarios were constructed by an experienced prosthodontist. Questions were independently submitted to 4 large language models without prior training or prompting: ChatGPT-5.2,…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Background: The clinical applicability of large language models (LLMs) in high-stakes cardiac emergencies remains unexplored. This study evaluated how well advanced LLMs perform in managing complex catheterization laboratory (Cath lab) scenarios and compared their performance with that of interventional cardiologists. Methods and Results: A cross-sectional study was conducted from 20 June to 2 December 2024. Twelve challenging inferior myocardial infarction scenarios were presented to seven LLMs (ChatGPT, Gemini, LLAMA, Qwen, Bing, Claude, DeepSeek) and five early-career interventional cardiol…
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Children with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) often face barriers to participating in organized sports, particularly when physical education (PE) is delivered by outsourced coaches with limited training in disability inclusion. Meanwhile, large language models (LLMs) such as ChatGPT, DeepSeek, and Grok are increasingly used to generate educational content, yet their readability, stability, and accuracy for non-specialist educators remain unclear.
METHODS: This study systematically compared three advanced LLMs, ChatGPT 5, DeepSeek V3, and Grok 4, using identical pro…
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Safeguarding in sport, defined as the prevention of abuse, harassment, and exploitation, has become a core ethical responsibility for sport organizations. With the growing influence of artificial intelligence, large language models are increasingly being used to interpret, summarize, and operationalize policy documents. However, their reasoning fidelity in value-laden contexts such as athlete protection remains uncertain. METHODS: This document-based comparative study evaluated two advanced large language models, ChatGPT (OpenAI) and NotebookLM (Google), against twenty-five decisio…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Preoperative anaesthetic consultation is essential for perioperative care, involving risk assessment, treatment optimisation, and planning of anaesthetic strategies according to established guidelines. Large language models (LLMs) could offer decision-support in this setting, but their autonomous capability to generate comprehensive, guideline-based anaesthetic plans remains unassessed in France and uncertain worldwide.
METHODS: In this simulation study, 100 synthetic clinical cases spanning various surgical specialties were evaluated. Three AI models-ChatGPT, Mistral, and a domai…
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: This study was aimed to compare the accuracy of four state-of-the-art large language models (LLMs)(ChatGPT-5, ChatGPT-4o, DeepSeek, and Gemini 2.5 Pro) on Dentistry Specialization Exam (DUS) questions in Prosthodontics, and to assess the effect of querying method on performance.
MATERIALS AND METHODS: A total of 128 multiple-choice DUS questions (106 knowledge-based; 22 case-based) from 13 exams (2012-2021) were administered. Each model was tested within a single 24-hour window (September 9, 2025). Two protocols were used: (1) Independent Query (each item in a fresh chat) and (2) S…
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: To systematically evaluate the overall performance, subject-based differences, and question type adaptability of five mainstream large language models (ChatGPT, DeepSeek, Kimi, Qwen, and Doubao) in the Chinese National Pharmacist Licensing Examination (CNPLE), and to explore their feasibility as auxiliary tools for pharmaceutical examinations.
METHODS: A cross-sectional comparative study design was adopted. The practice questions of the 2024 CNPLE were used as the evaluation dataset, covering 480 standardized questions across four subjects: Pharmaceutical Professional Knowledge (I)…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Large language models (LLMs) perform well on knowledge-based medical examinations, but evidence on their utility for performance-based assessments such as Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs) remains limited. Beyond simulating candidate answers, LLMs could support quality assurance of OSCE stations by auditing the completeness and internal consistency of analytic scoring rubrics.
METHODS: In this exploratory, single-run study, GPT-4 Turbo (OpenAI, accessed via the ChatGPT Plus consumer interface, May 2025) simulated a final-year medical student (DFASM3) across 10 val…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Translation of medical consultation summaries is essential for equitable health care communication in culturally and linguistically diverse populations. While machine translation (MT) tools and large language models (LLMs) are widely accessible, their feasibility and safety for health care contexts remain underexplored.
OBJECTIVE: This pilot study investigates the feasibility and limitations of using LLMs and traditional MT tools to translate medical consultation summaries from English into the most common languages other than English spoken in Australia-Arabic, Chinese (simplifie…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: This study employed a novel methodology that leverages a Large Language Model (LLM) to automatically detect and annotate therapists' interventions in psychotherapy transcripts, to examine therapists' Therapeutic Technique Diversity (TTD) and its associations with the working alliance and client functioning.
METHOD: A dataset of 872 transcribed psychotherapy sessions was analyzed. Therapists' interventions were annotated using a transformer-based model. TTD was quantified using Shannon's entropy index to calculate the diversity of the interventions. Multilevel regression models exam
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
As large language models (LLMs) become increasingly integrated into robotic systems, understanding their influence on human-robot collaboration (HRC) is critical for designing effective and user-centered human-robot interactions. This study investigates the impact of LLM-enhanced robotic systems on users' performance, mental stress, and trust during collaborative tasks. Participants engaged in two representative HRC scenarios, including object delivery and instruction following, under two experimental conditions: with and without LLM support. Performance was measured through task completion ti…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVES: Coronary computed tomography angiography (CCTA) has become a cornerstone in non-invasive CAD diagnosis and risk stratification. … nt before clinical integration.
CRITICAL RELEVANCE STATEMENT: This study explores the potential of large language models to facilitate standardized CAD-RADS 2.0 reporting from coronary CT angiography, highlighting a possible avenue to support workflow efficiency and clinical decision-making in non-invasive coronary artery disease evaluation.
KEY POINTS: LLMs demonstr …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
This letter comments on the study by Turan et al., which evaluates the efficacy of large language models (LLMs) in predicting ICU admission needs. While commending the rigorous benchmark established for off-the-shelf LLMs, we propose methodological directions to shift the evaluation paradigm from validating performance against local decisions toward demonstrating generalizable clinical value. Key suggestions include: aligning validation with patient-centered outcomes and dynamic risk prediction; enhancing transparency and reproducibility for evaluating LLMs on unstructured data; exploring ense…
Письмо в редакциюПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Bias and inequity in palliative care disproportionately affect marginalised groups. Large language models (LLMs), such as GPT-4o, hold potential to enhance care but risk perpetuating biases present in their training data. This study aimed to systematically evaluate whether GPT-4o propagates biases in palliative care responses using adversarially designed datasets. In July 2024, GPT-4o was probed using the Palliative Care Adversarial Dataset (PCAD), and responses were evaluated by three palliative care experts in Canada and the United Kingdom using validated bias rubrics. The PCAD comprised PCA…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Policy surveillance typically involves detailed, time-consuming manual screening of policies for inclusion in a final dataset. This screening process involves risks of human error and inconsistent application of inclusion/exclusion criteria, especially in complicated legal landscapes like the US opioid treatment landscape. Large language models (LLMs) could assist human subject matter experts (SMEs) during screening, but LLMs have been understudied for policy surveillance. Therefore, we conducted a test comparing opioid treatment policy screening decisions between SMEs and an LLM.
…
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Chronic kidney disease (CKD) represents a major public health concern due to its increasing prevalence worldwide and the substantial burden it places on healthcare systems. Nutritional therapy plays a critical role in slowing the progression of the disease. Recently, large language models (LLMs) such as ChatGPT, Copilot, and Gemini have been introduced for dietary planning in patients with kidney disease. However, the accuracy, reliability, and guideline adherence of the diets generated by these models remain uncertain. This study aimed to evaluate AI-based dietary recommendations …
СтатьяСравнительное исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: People who inject drugs (PWID) face a high risk for serious infections, yet International Classification of Diseases (ICD) codes fail to identify this population. Large language models (LLM) offer a promising alternative by extracting information from unstructured clinical text. This study evaluated the diagnostic performance of off-the-shelf LLMs in identifying PWID and related attributes from hospital discharge summaries.
METHODS: In this cross-sectional study, discharge summaries from the Infectious Diseases service at St Vincent's Public Hospital, Sydney, between 2018 and 20…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Accurate assessment of pulpal status is essential for achieving successful endodontic outcomes. However, direct evaluation remains inherently challenging because the pulp is surrounded by calcified tissue, necessitating reliance on clinical and radiographic examinations for diagnostic and prognostic decision-making. These procedures demand substantial clinical expertise and time, and less-experienced clinicians often face challenges that may lead to errors in diagnosis and treatment planning. Recent advancements in large language models (LLMs) offer promising opportunities to enhan…
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяСравнительное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования