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這項研究利用大型語言模型（LLMs），如GPT-4-turbo和Claude-3-Opus，開發自動化數據提取流程，針對持續系統性回顧（LSRs）。研究分析了10個臨床試驗的數據，專注於23個關鍵變數。結果顯示，在提示開發集中，96%的回應一致，準確率高達0.99；測試集中則為87%，準確率0.94。對於不一致的回應，GPT-4-turbo和Claude-3-Opus的準確率分別為0.41和0.50，經交叉評析後，51%的回應變得一致，準確率提升至0.76。研究顯示，LLMs能有效提取數據，並透過交叉評析提高準確性。 PubMed DOI ♡

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使用大型語言模型（LLMs）如Claude 2，相較於傳統方法，能夠明顯提升證據綜合中的數據提取效率和準確性。Claude 2在概念驗證研究中展現出96.3%的整體準確性，並具有高的測試-重測信度。此模型易用，操作上無需專業知識或標記訓練數據，有潛力增進數據提取過程。 PubMed DOI

系統性回顧很重要，但耗時。大型語言模型如GPT-4可加速，但與人類表現仍有差異。研究發現GPT-4在某些領域表現良好，但受機會和數據集影響。調整後表現下降，尤其在數據提取和篩選任務。給予提示後，在篩選文獻方面表現與人類相當。建議使用語言模型時謹慎，但在特定條件下可匹敵人類。 PubMed DOI

研究比較了Claude 2和GPT-4兩個大型語言模型在提取文章數據的表現。Claude 2使用PDF解析插件，準確率高達96.3％，GPT-4則為68.8％。兩者皆能辨識缺失數據並提取未明確報告的資訊。在提供文本時，兩者表現皆相當準確。研究指出語言模型在數據提取上的潛力，但也強調了準確的PDF解析和人工驗證的必要性。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在系統性回顧和統合分析中的摘要篩選效果。研究人員使用Python腳本，與多種LLMs互動，包括ChatGPT 3.5和4.0、Google PaLM 2等，並將其表現與人類專家的納入決策進行比較。結果顯示，ChatGPT v4.0的準確率超過90%，顯示其在摘要篩選上的潛力。雖然LLMs尚無法完全取代人類專家，但能顯著提升篩選效率，未來可能改變相關工作流程。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在學術研究中有助於提升效率，特別是在系統性回顧方面。本研究比較了兩種基於LLM的系統性回顧方法：完全自動化（LLM-FA）和半自動化（LLM-SA）。結果顯示，LLM-FA的效果有限，僅識別出32.7%至6.1%的相關論文；而LLM-SA則表現更佳，成功納入82.7%的相關論文，並有效排除92.2%的不相關論文。這顯示LLMs雖無法獨立完成任務，但可作為提升論文選擇效率的輔助工具。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）自動化提取生活系統性回顧（LSRs）中的數據，模擬兩位審稿人的流程。分析了來自10個試驗的數據，針對23個變數進行研究。使用的模型包括GPT-4-turbo和Claude-3-Opus。結果顯示，在提示開發集中，模型達到96%的高一致性率，但在測試集中降至87%。經過交叉評析後，51%的不一致回應變得一致，整體準確率提升至0.76。研究表明，LLMs能有效支持數據提取，促進系統性回顧的進行。 PubMed DOI

這篇研究指出大型語言模型（LLMs）在提升證據綜合效率方面的潛力，特別是在隨機對照試驗（RCTs）的數據提取上。作者針對LLMs開發了結構化提示，使用Claude（Claude-2），涵蓋了Cochrane手冊的六大領域共58項內容。他們在10個已發表的Cochrane評論RCT上測試，結果顯示數據提取準確率高達94.77%，各領域準確率介於77.97%到100%之間，且每個RCT的提取時間僅需88秒。這些結果顯示結構化提示能有效增強LLMs在系統性回顧中的應用，對證據綜合方法學是一大進步。 PubMed DOI

機器學習，特別是大型語言模型（LLMs），越來越受到重視，能協助健康研究中的系統性回顧（SR）。研究團隊在多個資料庫中搜尋，自2021年4月以來共找到8,054個結果，並手動補充33篇，最終納入37篇專注於LLM應用的文章。分析顯示，LLMs在SR的13個步驟中使用了10個，最常見的應用為文獻搜尋、研究選擇和數據提取。雖然LLMs顯示潛力，但許多應用尚未經過驗證，顯示出這一領域的研究需求日益增加。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）在系統性文獻回顧中的篩選效果，並與傳統手動篩選及機器學習工具進行比較。研究使用ChatGPT-4o和Claude-3.5進行篩選，結果顯示LLMs在全文篩選中敏感度達0.87、特異度0.96，AUC為0.96；標題和摘要篩選的敏感度為0.73，經修正後提升至0.98，特異度保持高達0.99。相比之下，ASReview和Abstrackr的表現較差。結果顯示LLMs能有效提升文獻篩選的準確性與效率，減輕工作負擔。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在系統性回顧中自動化摘要篩選的可行性。研究測試了六種LLMs，並在23篇Cochrane Library的系統性回顧中評估其分類準確性。初步結果顯示，LLMs在小型數據集上表現優於人類研究者，但在大型數據集上，由於類別不平衡，精確度下降。研究還發現，LLM與人類的結合能減少工作量並保持高敏感性，顯示自動化篩選可減輕研究者負擔。總體而言，LLMs有潛力提升系統性回顧的效率與質量，但仍需進一步驗證。 PubMed DOI