Évaluation de la qualité des conseils parentaux de Chat Generative Pretrained Transformer (ChatGPT)

Titre original en anglais : Investigating the Quality of Chat Generative Pretrained Transformer's (ChatGPT) Parenting Advice

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Munzer, T., Jordan, P., Sturza, J., & Milkovich, L. M. (2026). Investigating the Quality of Chat Generative Pretrained Transformer's (ChatGPT) Parenting Advice. Journal of Developmental & Behavioral Pediatrics, 47(4), e390-e396. https://doi.org/10.1097/dbp.0000000000001493

Date de publication: 29/05/2026 Ajout dans AutiHub: 29/08/2026 Type: Article Langue de l’article: Anglais
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  1. Tiffany Munzer
  2. Phoebe Jordan *
  3. Julie Sturza
  4. Libby M. Milkovich

Résumé

RÉSUMÉ Objectifs : Chat Generative Pretrained Transformer (ChatGPT) est un outil largement adopté qui peut fournir immédiatement des conseils parentaux. L'objectif de cette étude était d'examiner la qualité des conseils parentaux de ChatGPT. Méthodes : Des requêtes cliniquement pertinentes adressées à ChatGPT (n = 100) ont été créées par les chercheurs à partir d'un sondage national sur les préoccupations les plus urgentes des parents (médias sur écran, santé mentale, alimentation, violence scolaire, tabagisme/vapotage et coût des soins de santé/de l'assurance maladie). ChatGPT 4o a été interrogé afin d'obtenir des réponses à ces questions (juin-juillet 2024). Une grille de codage de la qualité des conseils parentaux a été adaptée de la littérature antérieure et comportait 15 items (présence ou absence), codés indépendamment par une équipe interdisciplinaire. Les désaccords ont été résolus par consensus majoritaire. Sept de ces codes ont été additionnés, créant une variable de qualité globale (intervalle de 0 à 7, 7 = élevée). Une ANOVA avec des analyses post hoc de Tukey-Kramer a comparé la qualité globale des conseils entre les thèmes (à l'exception du coût des soins de santé/de l'assurance maladie). Les analyses ont été réalisées dans SAS 9.4. Résultats : ChatGPT partageait fréquemment des informations exactes sur les avantages des approches parentales et partageait rarement des informations sur les risques ou les nuances psychosociales telles que les informations développementales, la diversité raciale/ethnique, la neurodiversité et les déterminants sociaux de la santé. Des différences de qualité des réponses existaient entre les catégories (valeur F 4.29, p = 0.003). Les analyses post hoc ont montré que les conseils sur les médias sur écran (moyenne = 3.7, ET = 1.0) étaient de qualité inférieure à ceux concernant la santé mentale (moyenne = 4.6, ET = 1.5, p = 0.03) et le tabagisme/vapotage (moyenne = 5.0, ET = 1.3, p = 0.03). La moyenne pour l'alimentation était de 3.7 (ET = 1.3) ; la moyenne pour la violence scolaire était de 4.8 (ET = 1.2) ; la moyenne pour le coût des soins de santé/de l'assurance maladie était de 2.8 (ET = 0.6). Conclusion : Les informations de ChatGPT étaient globalement exactes ; cependant, la qualité des conseils variait selon le thème parental. La qualité de ChatGPT peut être moindre pour des thèmes tels que les médias sur écran, qui peuvent comporter des approches plus nuancées ou variables.

ABSTRACT Objectives: Chat Generative Pretrained Transformer (ChatGPT) is a widely adopted tool that can provide immediate parenting guidance. The aim of this study was to examine the quality of ChatGPT parenting advice. Methods: Clinically relevant ChatGPT queries (n = 100) were created by investigators from a national poll on parents' most pressing concerns (screen media, mental health, feeding, school violence, smoking/vaping, and cost of health care/health insurance). ChatGPT 4o was queried for responses to these questions (June–July 2024). A coding scheme on parenting advice quality was adapted from previous literature with 15 items (presence or absence) and independently coded by an interdisciplinary team. Disagreements were resolved by majority consensus. Seven of these codes were summed, creating an overall quality variable (range 0–7, 7 = high). ANOVA with post hoc Tukey-Kramer analyses compared the overall quality of advice across topics (except cost of health care/health insurance). Analyses were conducted in SAS 9.4. Results: ChatGPT frequently shared accurate information about the benefits of parenting approaches and infrequently shared information about risks or psychosocial nuances such as developmental information, race/ethnic diversity, neurodiversity, and social drivers of health. There were differences in response quality between categories (F-value 4.29, p = 0.003). Post hoc analyses found that screen media advice (mean = 3.7, SD = 1.0) was of lower quality versus mental health (mean = 4.6, SD = 1.5, p = 0.03) and smoking/vaping (mean = 5.0, SD = 1.3, p = 0.03). Feeding mean was 3.7 (SD = 1.3); school violence mean was 4.8 (SD = 1.2); cost of health care/health insurance mean was 2.8 (SD = 0.6). Conclusion: ChatGPT's information was overall accurate; however, the quality of advice varied by parenting topic. ChatGPT quality may be lower for topics such as screen media, which may have more nuanced or variable approaches.

Bibliographie citée par cette référence

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