Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Large Language Models for Stuttering Assessment and Therapy

17. září 2026 aktualizováno: Esra EROL, Istanbul Gelisim University

Alignment of Large Language Model Responses on Stuttering Definition, Assessment, and Therapy With Clinical Practice Guidelines: A Multi-Model Comparison

This observational study aims to compare the quality of responses generated by four large language models (ChatGPT, Claude, Google Gemini, and Grok-4.20) to questions about stuttering. The study focuses on three main areas: general information about stuttering, clinical assessment, and therapy. A total of nine questions were developed based on evidence-based clinical practice guidance, including the American Speech-Language-Hearing Association (ASHA) Practice Portal. Each question is presented to each language model in separate sessions, and the generated responses are recorded for evaluation.

Five speech-language therapists with clinical experience in stuttering independently evaluate the model-generated responses. Each response is rated for relevance, accuracy, clarity, completeness, and consistency using a 5-point Likert scale. The responses are also compared with guideline-based reference information. The study does not involve any clinical intervention or treatment of patients. The aim is to determine how closely large language model responses align with current clinical practice guidance and to identify their potential strengths and limitations when used as informational or clinical support tools in the field of stuttering.

Přehled studie

Postavení

Dokončeno

Podmínky

Intervence / Léčba

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Aktuální)

5

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní místa

    • Istanbul
      • Istanbul, Istanbul, Turecko (Türkiye), 34310
        • Istanbul Gelisim University

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

18 let a starší (Dospělý, Starší dospělý)

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ano

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

The study population consisted of adult speech-language therapists in Türkiye who were actively working in the field of stuttering and fluency disorders. Five speech-language therapists with clinical experience in stuttering were purposively selected to independently evaluate responses generated by four large language models to standardized questions concerning stuttering information, assessment, and therapy.

Popis

Inclusion Criteria:

  • Having an undergraduate or postgraduate degree in speech and language therapy.
  • Actively practicing clinically in the field of stuttering/fluency disorders.
  • Voluntarily agreeing to participate in the study.
  • Completing the evaluation form in full.

Exclusion Criteria:

  • Not having active clinical experience in the field of stuttering.
  • Incomplete completion of the evaluation form.
  • Withdrawal of voluntary participation during the evaluation process.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

  • Observační modely: OTHER
  • Časové perspektivy: CROSS_SECTIONAL

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Intervence / Léčba
Expert Speech-Language Therapists

Five speech-language therapists with clinical experience in stuttering independently evaluated responses generated by four large language models (ChatGPT, Claude, Google Gemini, and Grok-4.20). The responses addressed nine questions covering general information about stuttering, clinical assessment, and therapy. Each response was rated for relevance, accuracy, clarity, completeness, and consistency using a 5-point Likert scale.

ChatGPT responses to nine standardized questions on stuttering information, assessment, and therapy were generated in separate sessions and recorded for independent expert evaluation. Questions were repeated under comparable conditions to allow assessment of response consistency.

Claude responses to nine standardized questions on stuttering information, assessment, and therapy were generated in separate sessions and recorded for independent expert evaluation. Questions were repeated under comparable conditions to allow assessment of response consistency.

Google Gemini responses to nine standardized questions on stuttering information, assessment, and therapy were generated in separate sessions and recorded for independent expert evaluation. Questions were repeated under comparable conditions to allow assessment of response consistency.

Grok-4.20 responses to nine standardized questions on stuttering information, assessment, and therapy were generated in separate sessions and recorded for independent expert evaluation. Questions were repeated under comparable conditions to allow assessment of response consistency.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Expert-Rated Quality of Large Language Model Responses
Časové okno: During the single cross-sectional expert evaluation conducted over approximately 1 month

Responses generated by four large language models (ChatGPT, Claude, Google Gemini, and Grok-4.20) to nine standardized questions about stuttering were independently evaluated by five speech-language therapists with clinical experience in stuttering. Each response was rated using a 5-point Likert scale (1 = strongly disagree to 5 = strongly agree) across five criteria: relevance, accuracy, clarity, completeness, and consistency. Responses were evaluated against guideline-based reference information derived from evidence-based clinical practice guidance. Higher scores indicate better response quality and closer alignment with clinical practice guidance. Mean scores were calculated for each large language model and each evaluation criterion.

During the single cross-sectional expert evaluation conducted over approximately 1 month

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

7. srpna 2026

Primární dokončení (Aktuální)

6. září 2026

Dokončení studie (Aktuální)

6. září 2026

Termíny zápisu do studia

První předloženo

17. září 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

17. září 2026

První zveřejněno (Aktuální)

22. září 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

22. září 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

17. září 2026

Naposledy ověřeno

1. září 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Další identifikační čísla studie

  • LLM-STUTTER-2026

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .