下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。

• 論文タイプ：本研究は原著論文であり、掲載誌は明示されていません。

• 本研究の背景と関連研究：本研究の背景は、医療研究における半構造化面接（SSIs）が広く使用されていることです。SSIsは、被験者の経験について詳細な質的な洞察を提供するデータ収集方法です。しかし、SSIsの手動分析は時間がかかり、労力を要するため、効率的な方法が求められています。また、感情的な反応の抽出や分類の難しさ、大規模な人口に対する人間の評価のスケーリングの課題もあります。関連研究として、大規模言語モデル（LLMs）を使用した研究があります。LLMsは、テキストコーパスからデータを抽出し解釈する効率的な方法を提供します。

• 本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、RACERと呼ばれるLLMベースの専門家ガイド付き自動パイプラインを開発し、半構造化面接の生のインタビュートランスクリプトを洞察に富んだドメインに関連するテーマとサブテーマに効率的に変換することです。また、COVID-19危機の広範な個人的および専門的なメンタルヘルスへの影響を評価するために、RACERを使用して93人の医療専門家と研修医との間で行われたSSIsを分析しました。本研究の重要性は、SSIsの効率的な分析方法の開発により、医療研究のスケーラブルな分析の新たな可能性を開くことにあります。

• 本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、93人の医療専門家と研修医との間で行われたSSIsのインタビュートランスクリプトを使用しました。具体的な材料やデータの詳細は記載されていません。

• 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？：本研究では、RACERを使用してSSIsのインタビュートランスクリプトを分析し、COVID-19危機の広範な個人的および専門的なメンタルヘルスへの影響を評価しました。RACERは、生のトランスクリプトをドメインに関連するテーマとサブテーマに変換することで、洞察に富んだ結果を提供します。

• 本研究の有効性はどのように検証した？：本研究では、RACERの有効性を評価するために、2人の人間評価者との間で合意率を計算しました。その結果、RACERは人間の評価者との合意率が72%であり、人間の間の合意率（77%）に近づいていることがわかりました。興味深いことに、LLMsと人間は、微妙な感情的な表現や曖昧な/弁証法的な、心理的な発言など、似たような内容について苦労しています。これにより、LLMsを使用した研究の効果と課題が明らかにされました。

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