Evaluation of ChatGPT‐4, Gemini, Claude, and Copilot in Generating Nursing Diagnoses Based on NANDA‐I Taxonomy II: A Comparative Cross‐Sectional Study
Yazarlar (2)
Dr. Öğr. Üyesi Metin TUNCER Gümüşhane Üniversitesi, Türkiye
Dr. Öğr. Üyesi Turgay YALÇINKAYA Sinop Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü | Özgün Makale (SSCI, AHCI, SCI, SCI-Exp dergilerinde yayınlanan tam makale) | ||
| Dergi Adı | International Nursing Review (Q1) | ||
| Dergi ISSN | 0020-8132 Dergi Bilgileri (2025) | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | SCI-Expanded | ||
| Makale Dili | İngilizce | Basım Tarihi | 11-2025 |
| Kabul Tarihi | 31-10-2025 | Yayınlanma Tarihi | 27-11-2025 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 72 / 4 / – | DOI | 10.1111/inr.70135 |
| Makale Linki | https://doi.org/10.1111/inr.70135 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Hemşirelik Esasları
|
||
| Özet |
| Aim To evaluate the capability of large language models to generate nursing diagnoses based on NANDA‐I Taxonomy II and assess their performance across domains and overall. Background Large language models are emerging tools in nursing, showing potential to aid in diagnosis generation and education. However, their accuracy and applicability in clin... |
| Anahtar Kelimeler |
| artificial intelligence | chatgpt | claude | gemini | large language models | microsoft copilot | NANDA-I | nursing diagnosis | standardized nursing language |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Web of Science | 1 |
| Scopus | 1 |
| Google Scholar | 4 |