Survey of Guidance for Authors on the Use of Generative Artificial Intelligence in Pharmaceutical Journals

Abstract

Background: Since November 2022, conversational tools powered by generative artificial intelligence (GAI) have become integrated into academic and professional practice within the health care field.

Objectives: To identify and quantify the prevalence of recommendations to authors regarding the use of GAI as issued by pharmaceutical journals, their publishers, and certain associations of peer-reviewed medical journals.

Methods: A cross-sectional descriptive study was conducted to evaluate the recommendations regarding GAI use issued by 3 medical journal associations (the International Committee of Medical Journal Editors, the Committee on Publication Ethics, and the World Association of Medical Editors), 8 journal publishers (Springer, Taylor & Francis, Elsevier, Wiley, Sage, Oxford Academic, BMJ, and Springer Nature), and 22 pharmaceutical journals. The presence or absence of specific recommendations was coded.

Results: The analysis led to synthesis of 16 recommendations concerning use of GAI in scientific publishing, which were classified into 3 categories: reporting and transparency, authorship and accountability, and restrictions on use. The recommendations most often emphasized disclosure of GAI use in manuscripts and the prohibition of GAI as an author. Overall, 14 of the 22 pharmaceutical journals included one or more of the 16 recommendations. Among these 14 journals, the average proportion of included recommendations was 39% (standard deviation [SD] 12%). When recommendations suggested by publishers and journal associations were included in the analysis, as applicable, this proportion increased to 51% (SD 28%).

Conclusions: Recommendations provided to authors about the use of GAI were highly variable. As such, this study highlights a lack of consensus on the integration of GAI within pharmaceutical journals, with many current guidelines being insufficient or outdated. The development of standardized and up-to-date guidelines is crucial to preserving the integrity of scientific publishing.

Keywords: generative artificial intelligence, publications, publication components, research in pharmacy, submission guidelines.

RÉSUMÉ

Contexte : Depuis novembre 2022, les outils conversationnels alimentés par intelligence artificielle générative (IAG) se sont intégrés aux pratiques universitaires et professionnelles dans le domaine des soins de santé.

Objectifs : Repérer et quantifier la prévalence des recommandations adressées aux auteurs concernant l’utilisation de l’IAG, telles qu’émises par les revues pharmaceutiques, leurs éditeurs et certaines associations de revues médicales évaluées par des pairs.

Méthodologie : Une étude descriptive transversale a été menée afin d’évaluer les recommandations concernant l’utilisation de l’IAG émises par 3 associations de revues médicales (l’International Committee of Medical Journal Editors, le Committee on Publication Ethics et la World Association of Medical Editors), 8 éditeurs de revues (Springer, Taylor & Francis, Elsevier, Wiley, Sage, Oxford Academic, BMJ et Springer Nature), ainsi que 22 revues pharmaceutiques. La présence ou l’absence de recommandations spécifiques a été codée.

Résultats : L’analyse a conduit à la synthèse de 16 recommandations concernant l’utilisation de l’IAG dans la publication scientifique, lesquelles ont été classées en trois catégories : Déclaration et transparence, Paternité et responsabilité et Restrictions d’utilisation. Les recommandations mettaient le plus souvent l’accent sur la divulgation de l’utilisation de l’IAG dans les manuscrits et sur l’interdiction d’utiliser l’IAG en tant qu’auteur. Au total, 14 des 22 revues pharmaceutiques incluaient une ou plusieurs des 16 recommandations. Parmi ces 14 revues, la proportion moyenne de recommandations incluses était de 39 % (écart-type [ET] : 12 %). Lorsque des recommandations proposées par les éditeurs et les associations de revues étaient intégrées à l’analyse, cette proportion augmentait à 51 % (ET : 28 %).

Conclusions : Les recommandations fournies aux auteurs concernant l’utilisation de l’IAG variaient grandement. Ainsi, cette étude met en évidence un manque de consensus quant à l’intégration de l’IAG au sein des revues pharmaceutiques, de nombreuses lignes directrices actuelles étant insuffisantes ou obsolètes. L’élaboration de lignes directrices normalisées et actualisées est essentielle pour préserver l’intégrité de la publication scientifique.

Mots-clés : intelligence artificielle générative, publications, composantes de la publication, recherche en pharmacie, directives de soumission.