To assess the ability for ChatGPT-4, an automated Chatbot powered by artificial intelligence (AI), to answer common patient questions concerning the Latarjet procedure for patients with anterior shoulder instability and compare this performance to Google Search Engine.

Background: The consumer availability and automated response functions of chat generator pretrained transformer (ChatGPT-4), a large language model, poise this application to be utilized for patient health queries and may have a role in serving as an adjunct to minimize administrative and clinical burden. Purpose: To evaluate the ability of ChatGPT-4 to respond to patient inquiries concerning ulnar collateral ligament (UCL) injuries and compare these results with the performance of Google. Study Design: Cross-sectional study. Methods: Google Web Search was used as a benchmark, as it is the most widely used search engine worldwide and the only search engine that generates frequently asked questions (FAQs) when prompted with a query, allowing comparisons through a systematic approach. The query “ulnar collateral ligament reconstruction” was entered into Google, and the top 10 FAQs, answers, and their sources were recorded. ChatGPT-4 was prompted to perform a Google search of FAQs with the same query and to record the sources of answers for comparison. This process was again replicated to obtain 10 new questions requiring numeric instead of open-ended responses. Finally, responses were graded independently for clinical accuracy (grade 0 = inaccurate, grade 1 = somewhat accurate, grade 2 = accurate) by 2 fellowship-trained sports medicine surgeons (D.W.A, J.S.D.) blinded to the search engine and answer source. Results: ChatGPT-4 used a greater proportion of academic sources than Google to provide answers to the top 10 FAQs, although this was not statistically significant (90% vs 50%; P = .14). In terms of question overlap, 40% of the most common questions on Google and ChatGPT-4 were the same. When comparing FAQs with numeric responses, 20% of answers were completely overlapping, 30% demonstrated partial overlap, and the remaining 50% did not demonstrate any overlap. All sources used by ChatGPT-4 to answer these FAQs were academic, while only 20% of sources used by Google were academic ( P = .0007). The remaining Google sources included social media (40%), medical practices (20%), single-surgeon websites (10%), and commercial websites (10%). The mean (± standard deviation) accuracy for answers given by ChatGPT-4 was significantly greater compared with Google for the top 10 FAQs (1.9 ± 0.2 vs 1.2 ± 0.6; P = .001) and top 10 questions with numeric answers (1.8 ± 0.4 vs 1 ± 0.8; P = .013). Conclusion: ChatGPT-4 is capable of providing responses with clinically relevant content concerning UCL injuries and reconstruction. ChatGPT-4 utilized a greater proportion of academic websites to provide responses to FAQs representative of patient inquiries compared with Google Web Search and provided significantly more accurate answers. Moving forward, ChatGPT has the potential to be used as a clinical adjunct when answering queries about UCL injuries and reconstruction, but further validation is warranted before integrated or autonomous use in clinical settings.

To provide a proof-of-concept analysis of the appropriateness and performance of ChatGPT-4 to triage, synthesize differential diagnoses, and generate treatment plans concerning common presentations of knee pain.

Study Design. Retrospective cohort study Objective. To determine the relationship between preoperative physical therapy (PT) and postoperative mobility, adverse events (AEs), and length of stay (LOS) among patients with low normalized total psoas area (NTPA) undergoing ASD surgery. Summary of Background Data. Sarcopenia as defined by low NTPA has been shown to predict poor perioperative outcomes following adult spinal deformity (ASD) surgery. However, there is limited evidence correlating the benefits of PT within the sarcopenic patient population. Methods. NTPA was analyzed at the L3 and L4 mid-vertebral body on preoperative magnetic resonance imaging (MRI). Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used to determine gender-specific NTPA cut-off values for predicting perioperative AEs. Patients were categorized as having low NTPA if both L3 and L4 NTPA were below these cut-off values. Perioperative outcomes were compared between patients with low NTPA that underwent documented formal PT within 6 months prior to ASD surgery with those that did not. Results. 103 patients (42 males, 61 females) met criteria for low NTPA for inclusion in the study, of which 42 underwent preoperative PT and 61 did not. The preoperative PT group had a shorter LOS (111.2±37.5 vs. 162.1±97.0 h, P <0.001), higher ambulation distances (feet) on postoperative day (POD) 1 (61.7±50.3 vs. 26.1±69.0, P <0.001), POD 2 (113.2±81.8 vs. 62.1±73.1, P =0.003), and POD 3 (126.0±61.2 vs. 91.2±72.6, P =0.029), and lower rates of total AEs (31.0% vs. 54.1%, P =0.003) when excluding anemia requiring transfusion. Multivariable analysis found preoperative PT to be the most significant predictor of decreased LOS (OR 0.32, P =0.013). Conclusion. Sarcopenic patients may benefit from formal preoperative PT prior to undergoing ASD surgery to improve early postoperative mobility, decrease AEs, and decrease LOS. Level of Evidence. 3