Analyzing Patient Complaints in Web-Based Reviews of Private Hospitals in Selangor, Malaysia, Using Large Language Model-Assisted Content Analysis: Mixed Methods Study.

使用大型語言模型輔助內容分析探討馬來西亞雪蘭莪私人醫院網路評論中的病患抱怨:混合方法研究

<think> 好,我现在要分析这篇关于在雪兰莪私立医院网上评论的研究。首先,研究的目的是开发和验证大语言模型辅助的内容分析方法,来分析患者的投诉,找出主要问题。他们假设这种方法能有效地帮助医院管理层快速识别问题。 接下来,研究的方法部分,他们用了自然语言处理和机器学习过滤假评论,然后用GPT-4o模型生成编码本,通过人工验证可靠性。最后还用了因子分析来归纳主题。这种方法挺创新的,尤其是在处理大量评论时效率高,但可能缺乏人类的深度理解,尤其是情感和隐含意思。 结果方面,他们找到了六个主要主题,这些主题和文献中的结果一致,说明假设是合理的。不过,因子分析的结果中有一个可靠性较低,可能影响部分结论的稳定性。 关于局限性,网上评论本身可能有偏差,样本可能不完全代表所有患者。另外,使用自动化工具可能会忽略一些细微的负面情绪,影响准确性。 临床应用方面,这种方法可以帮助医院及时发现问题,但可能需要结合其他数据来验证。未来的研究可以考虑更大的样本量,或者结合其他分析方法来提高准确性。 还有,是否有其他方法可以更有效地分析评论,比如结合定性访谈,或者使用其他的模型来验证结果,这样能更全面地了解患者的需求和体验。 </think> ### 1. 研究目的與假設 該研究主要探討了如何利用大型語言模型輔助的內容分析(LACA)來分析雪蘭莪私立醫院的網上評論,從而找出患者的投訴主題。研究假設LACA能夠有效地幫助醫院管理層快速識別問題,並為進一步調查提供假設。 **引用摘要支持:** - "This study aims to develop and validate the use of LACA for analyzing hospital web-based reviews and to identify themes of issues from web-based reviews using this method." ### 2. 方法與設計 研究方法包括使用自然語言處理和機器學習過濾假評論,然後利用GPT-4o模型生成編碼本,並通過人工驗證可靠性。最後使用因子分析歸納主題。這種方法創新且高效,但可能忽略部分情感和隱含意義。 **引用摘要支持:** - "GPT-4o mini model application programming interface (API) was then applied to filter out reviews without any quality issues." ### 3. 數據解釋與結果 研究結果找出了六個主要主題,這些主題與文獻結果一致,支持了假設的合理性。然而,因子分析中有一個可靠性較低,可能影響部分結論的穩定性。 **引用摘要支持:** - "Factor analysis identified 6 interpretable latent factors... The cumulative explained variance for the six factors is 0.74." ### 4. 局限性與偏見 研究可能存在樣本偏差,網上評論可能不完全代表所有患者。自動化工具可能忽略一些細微的負面情緒,影響準確性。 **引用摘要支持:** - "Despite the potential for collection and information bias in web-based reviews..." ### 5. 臨床及未來研究意涵 該研究為醫院管理提供了及時的問題識別方法,但可能需要結合其他數據進行驗證。未來研究可考慮更大樣本量或結合其他分析方法。 **引用摘要支持:** - "LACA of web-based reviews is cost-effective, time-efficient, and can be performed in real time." ### 6. 其他觀點 是否有其他方法可以更有效地分析評論,例如結合定性訪談或使用其他模型來驗證結果,以更全面地了解患者需求和體驗。 **引用摘要支持:** - "A data collection and processing pipeline... can support valid and reliable thematic analysis."