Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Large Language Models for Stuttering Assessment and Therapy

17 września 2026 zaktualizowane przez: 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.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

5

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

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

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

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.

Opis

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.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Modele obserwacyjne: OTHER
  • Perspektywy czasowe: CROSS_SECTIONAL

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
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 mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Expert-Rated Quality of Large Language Model Responses
Ramy czasowe: 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

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

7 sierpnia 2026

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

6 września 2026

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

6 września 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

17 września 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

17 września 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

22 września 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

22 września 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

17 września 2026

Ostatnia weryfikacja

1 września 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • LLM-STUTTER-2026

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .