AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIt suggests that it can be used by practitioners and relevant stakeholders in clinical trials involving artificial intelligence interventions.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The purpose of this research is to adapt the criteria in the SPIRIT-AI (Standard Protocol Items: Recommendations for Interventional Trials-Artificial Intelligence) checklist, which was developed for clinical research evaluating artificial intelligence interventions, into Turkish. Materials and methods: SPIRIT-A has been translated into Turkish by two researchers with blinding method, has reached a consensus on a single post text translations. Language validation was carried out by an expert using reverse translation method. Then, 22 articles in the field of health sciences and medical sciences were examined in order to ensure the reproducibility of the Turkish version of the "SPIRIT-AI" protocol and to check its comprehensibility. Results: The inter-rater consistency of the "SPIRIT-AI" checklist was checked for the articles. Percentage of compliance was used for each item included in the protocol, and compliance was evaluated using the Bland-Altman method and the intraclass correlation coefficient and the total number of criteria reported. Within the framework of the findings obtained; evaluating the frequency of the reporting of the articles to be similar, the concordance among evaluators were observed to be statistically significant. Discussion: The results reached within the scope of the research are that the SPIRIT-AI checklist, which has been adapted to Turkish, is quite understandable. It suggests that it can be used by practitioners and relevant stakeholders in clinical trials involving artificial intelligence interventions.
Özet
Yapay zekanın klinik çalışmalarda hızla artan kullanımı, çalışma raporlaması ve metodolojisi konusunda bir zorluk teşkil etmektedir. Bu araştırmanın amacı klinik çalışmalarda yapay zekâ kullanımına aracılık eden SPIRIT-AI (Standard Protocol Items: Recommendations for Interventional Trials-Artificial Intelligence) protokolünün Türkçe uyarlaması yapılarak klinik çalışmaların yapay zekânın belli bir standartta kullanılmasını sağlamaktır. Gereç ve yöntem: Klinik araştırmaların tasarımı (SPIRIT) ve raporlanması (CONSORT) için mevcut kılavuzlar, bu alanda en yüksek kalitede çalışmaların üretilmesini sağlamak amacıyla genişletilmiştir. SPIRIT-AI protokolü dört araştırmacı tarafından Türkçeye çevrilmiş, çeviriler sonrası tek metin üzerinde fikir birliğine varılmıştır. İki uzman tarafından ters çeviri yöntemi ile dil geçerliği yapılmıştır. Sonrasında SPIRIT-AI protokolünün Türkçe versiyonunun uygunluğunu kontrol etmek amacıyla sağlık bilimleri ve tıp bilimleri alanında 22 makale incelenmiştir. İncelenen makalelerde uygulanan SPIRIT-AI protokolünün kullanımını değerlendirmek için uzmanlar arası uyuma bakılmıştır. Protokolde yer alan her bir madde için uzmanlar arasındaki uyum yüzdesi incelenmiş, Bland-Altman yöntemi ve sınıf içi korelasyon katsayısı ile toplam raporlanan kriter sayısı kullanılarak da uyum değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular çerçevesinde değerlendirilen makalelerin raporlama sıklığının benzerlik gösterdiği, değerlendiriciler arası uyumun istatistiksel açıdan anlamlı olduğu gözlemlenmiştir. Araştırma kapsamında ulaşılan sonuçlar, Türkçe’ye uyarlanan SPIRIT-AI protokolünün oldukça anlaşılır olduğunu tespit edilmiştir. Klinik çalışmalarda yapay zekâ kullanımında SPIRIT-AI protokolünün uygulayıcılar ve ilgili paydaşlar tarafından kullanılabileceğini düşündürmektedir.