整形外科論文におけるAI生成テキスト：横断的分析

科学分野:

• 整形外科研究
• 科学的執筆
• 人工知能の応用

背景:

• 大規模言語モデル（LLM）は科学的執筆においてますます利用されている。
• 整形外科文献におけるLLMの使用範囲は明確に定義されていない。

研究 の 目的:

• 整形外科研究におけるAI生成テキストの普及率を定量化すること。
• AIの使用と研究特性との関連を調査すること。

主な方法:

• 主要な整形外科ジャーナル10誌から196本の論文を分析した。
• GPTZeroを使用してAI生成テキストを定量化した。
• h5-index、研究デザイン、エビデンスレベル、著者資格、および地域との相関分析を行った。

主要な成果:

• AI生成コンテンツは論文の89.8%で検出され、平均18.1%を占めた。
• AIスコアは結果セクションで最も高く、セクションによって異なった（p < 0.001）。
• AIの使用は、MD以外の著者（ρ = 0.22）および総著者数（ρ = 0.19）と相関したが、h5-index、研究デザイン、またはエビデンスレベルとは相関しなかった。

結論:

• AI生成コンテンツは整形外科文献、特に結果セクションで広く普及している。
• AIの使用パターンは、著者資格や地域によって異なるが、研究デザインやジャーナルの権威には依存しない。
• 科学的執筆における責任あるAI統合のためには、明確な開示基準を確立することが不可欠である。