歷史問題與摘要文章

使用者問題: risk of bias 使用 LLM 來執行

根據提供的文章，大型語言模型（LLMs）在評估隨機臨床試驗（RCTs）中的偏見風險（ROB）方面表現出高度的準確性和一致性。一項研究指出，在評估RCTs的ROB時，LLM 1和LLM 2的正確評估率分別達到84.5%（PMID: 38776081）和89.5%（PMID: 38776081）。然而，有些領域的敏感度和F1分數較低，例如隨機序列生成、分配隱藏和其他擔憂等（PMID: 38776081）。另一篇文章提到，結合人類專業知識和自動化LLM評估可能是推動和精簡證據綜合領域的最有效方法（PMID: 37674957）。因此，雖然LLMs在ROB評估中展現出潛力，但仍需謹慎考慮潛在風險和依賴機器學習模型的局限性。在整合LLMs到系統性評論中時，需要平衡人類專業知識和自動化LLM評估的組合，以提供最有效的方法（PMID: 37674957）。

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參考文獻

38776081 - Assessing the Risk of Bias in Randomized Clinical Trials With Large Language Models.
使用大型語言模型評估隨機臨床試驗的偏倚風險。 JAMA Netw Open / 2024-05-22

這項研究探討使用大型語言模型（LLMs）來評估隨機臨床試驗（RCTs）中的偏見風險。兩個LLMs在30個RCTs上進行測試，顯示高正確評估率。LLM 2的準確度略高於LLM 1。這兩個模型在評估RCTs時表現出良好的一致性和效率，顯示它們在系統性回顧過程中具有潛力作為支援工具。 PubMed DOI

37674957 - Streamlining Systematic Reviews: Harnessing Large Language Models for Quality Assessment and Risk-of-Bias Evaluation.
利用大型語言模型優化系統性文獻回顧：品質評估與偏倚風險評估。 Cureus / 2023-09-08

這篇文章討論了如何巧妙運用大型語言模型（LLMs）來評估研究質量和偏見風險，取代傳統耗時且需大量人力的方式。雖然LLMs能提供客觀、一致且高效的評估，但仍需謹慎因應機器學習模型可能帶來的風險和偏見。結合人類專業知識與自動化LLM評估，或許是最佳的證據綜合方式。 PubMed DOI

38383136 - Integrating large language models in systematic reviews: a framework and case study using ROBINS-I for risk of bias assessment.
將此醫學文章的標題翻譯為繁體中文：「將大型語言模型整合到系統性評論中：以 ROBINS-I 進行偏倚風險評估的框架和案例研究。」 BMJ Evid Based Med / 2024-02-21

研究評估了GPT-4語言模型在偏見評估上與人類審查者的一致性，提出了在系統性評論中運用此模型的框架。研究發現在某些偏見評估領域存在中等一致性。提出的框架包括系統性評論的理念、協議、執行和報告，並確定了評論的任務類型。雖然模型有潛力，但研究結果顯示仍需人類審查輸入。 PubMed DOI

38887420 - Assessing Risk of Bias Using ChatGPT-4 and Cochrane ROB2 Tool.
使用ChatGPT-4和Cochrane ROB2工具評估偏倚風險。 Med Sci Educ / 2024-06-18

在醫學研究中，系統性回顧至關重要但耗時費力。ChatGPT-4和自動化改變了這情況，加快了過程並提高了可靠性。ChatGPT-4是智能助手，可快速評估研究中的偏見風險，改變了這領域，潛在挽救生命。雖需人類監督，但ChatGPT-4和自動化助力下，循證醫學前景光明。 PubMed DOI