- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk forsøg NCT05348109
Vurdering af beslutningsstøttesystemsoftware i udtrækning og forankringsplanlægning blandt voksne patienter, der bruger computeralgoritme
18. juli 2022 opdateret af: Walaa Mohamed Hassan Gadallah, Cairo University
Det blev indført i tandplejen for at blive brugt i innovativ forskning og udvikling udover at lette afgørelsen i komplicerede sager og sikre høj patientbehandlingskvalitet.
Specifikt inden for ortodonti har mange undersøgelser tidligere nævnt ideen om kunstig intelligens, der viser meget lovende resultater og høj grad af pålidelighed.
Det blev brugt i forskellige domæner i ortodonti som diagnose, behandlingsplanlægning, evaluering af behandlingsresultat
Studieoversigt
Status
Rekruttering
Intervention / Behandling
Detaljeret beskrivelse
I denne undersøgelse er målet at få adgang til effektiviteten af det nye beslutningsstøttesystem til at afgøre, om beslutningen er udvinding eller ikke-udvinding og den forankringsplan, der kræves for hver enkelt sag.
Dette blev udført i fortiden i mange lande, og disse undersøgelser er offentliggjort
Undersøgelsestype
Observationel
Tilmelding (Forventet)
80
Kontakter og lokationer
Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.
Studiekontakt
- Navn: Walaa Mohamed Gadallah, Bachelor degree
- Telefonnummer: 01021340189
- E-mail: walaa.hassan@dentistry.cu.edu.eg
Studiesteder
-
-
-
Cairo, Egypten
- Rekruttering
- Walaa Mohamed Hassan Gadallah
-
Kontakt:
- walaa mohamed Gadallah, Bachelor
- Telefonnummer: 01021340189
- E-mail: walaa.hassan@dentistry.cu.edu.eg
-
-
Deltagelseskriterier
Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.
Berettigelseskriterier
Aldre berettiget til at studere
15 år til 35 år (Barn, Voksen)
Tager imod sunde frivillige
N/A
Køn, der er berettiget til at studere
Alle
Prøveudtagningsmetode
Ikke-sandsynlighedsprøve
Studiebefolkning
Ved at rekruttere velafsluttede sager med en historie med trængsel fra Kasr el Ainy uden alvorlig skeletafvigelse, skal sager være veldokumenterede. Den præcise og fuldstændige dokumentation af patienterne med hensyn til tilstedeværelsen af:
- Præoperative og postoperative røntgenbilleder.
- Præoperative og postoperative fotografier af god kvalitet.
- Præoperative og postoperative undersøgelsesmodeller.
- Detaljeret dokumentation af behandlingsforløb og mekanik. Hvis der var ufuldstændige data leveret i patientens fil; patienten vil derefter blive udelukket fra undersøgelsen.
Beskrivelse
Inklusionskriterier:
- Sager med velafsluttet ortodontisk behandling.
- Sager med en historie med overfyldning på mere end 10 mm og kræver udsugning.
- Tilfælde uden alvorlig skeletafvigelse.
- Veldokumenterede tilfælde med både præoperative og postoperative journaler.
- Patienter med et komplet sæt permanente tænder brød ud
Ekskluderingskriterier:
- Forkert afsluttede tandreguleringssager.
- Tilfælde med mild trængsel styret af andre behandlingsmuligheder end ekstraktion.
- Voksende patienter eller viser eventuel resterende vækst i cefalometrisk analyse
- Tilfælde med alvorlig skeletafvigelse.
- Dårligt dokumenterede sager.
- Patienter holder sig ikke til forankringsplanen
Studieplan
Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.
Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?
Design detaljer
- Observationsmodeller: Kohorte
- Tidsperspektiver: Andet
Kohorter og interventioner
Gruppe / kohorte |
Intervention / Behandling |
|---|---|
|
velafsluttede sager
|
At beslutte, om der skal træffes afgørelse om udvinding eller ikke-udvinding for hver enkelt sag
Andre navne:
|
Hvad måler undersøgelsen?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
At studere effektiviteten af programbeslutningerne med hensyn til udvinding/ikke-udvinding og Anchorage-planlægningsbeslutninger
Tidsramme: 1 år
|
Konkordanskorrelationskoefficienten vil blive brugt til at måle overensstemmelsen mellem de 2 metoder på basis af de værdier (%), der er tildelt for hver behandlingsmulighed af de 2 metoder (kvantitative data).
|
1 år
|
Samarbejdspartnere og efterforskere
Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.
Sponsor
Publikationer og nyttige links
Den person, der er ansvarlig for at indtaste oplysninger om undersøgelsen, leverer frivilligt disse publikationer. Disse kan handle om alt relateret til undersøgelsen.
Generelle publikationer
- Mandava, P., Ganugapanta, V. R. and Pradesh, A. (2016) 'Review article Annals and Essences of Dentistry ANCHORAGE IN ORTHODONTICS : A LITERATURE REVIEW Review article', Annals and Essences of Dentistry, VIII(2).
- Muraev AA, Tsai P, Kibardin I, Oborotistov N, Shirayeva T, Ivanov S, Ivanov S, Guseynov N, Aleshina O, Bosykh Y, Safyanova E, Andreischev A, Rudoman S, Dolgalev A, Matyuta M, Karagodsky V, Tuturov N. Frontal cephalometric landmarking: humans vs artificial neural networks. Int J Comput Dent. 2020;23(2):139-148.
- Aksakalli S, Demir A, Selek M, Tasdemir S. Temperature increase during orthodontic bonding with different curing units using an infrared camera. Acta Odontol Scand. 2014 Jan;72(1):36-41. doi: 10.3109/00016357.2013.794954. Epub 2013 May 3.
- Auconi P, Scazzocchio M, Cozza P, McNamara JA Jr, Franchi L. Prediction of Class III treatment outcomes through orthodontic data mining. Eur J Orthod. 2015 Jun;37(3):257-67. doi: 10.1093/ejo/cju038. Epub 2014 Sep 4.
- Bichu YM, Hansa I, Bichu AY, Premjani P, Flores-Mir C, Vaid NR. Applications of artificial intelligence and machine learning in orthodontics: a scoping review. Prog Orthod. 2021 Jul 5;22(1):18. doi: 10.1186/s40510-021-00361-9. Review.
- Briganti G, Le Moine O. Artificial Intelligence in Medicine: Today and Tomorrow. Front Med (Lausanne). 2020 Feb 5;7:27. doi: 10.3389/fmed.2020.00027. eCollection 2020.
- Chen S, Wang L, Li G, Wu TH, Diachina S, Tejera B, Kwon JJ, Lin FC, Lee YT, Xu T, Shen D, Ko CC. Machine learning in orthodontics: Introducing a 3D auto-segmentation and auto-landmark finder of CBCT images to assess maxillary constriction in unilateral impacted canine patients. Angle Orthod. 2020 Jan;90(1):77-84. doi: 10.2319/012919-59.1. Epub 2019 Aug 12.
- Chen YW, Stanley K, Att W. Artificial intelligence in dentistry: current applications and future perspectives. Quintessence Int. 2020;51(3):248-257. doi: 10.3290/j.qi.a43952. Erratum In: Quintessence Int. 2020;51(5):430.
- Choi HI, Jung SK, Baek SH, Lim WH, Ahn SJ, Yang IH, Kim TW. Artificial Intelligent Model With Neural Network Machine Learning for the Diagnosis of Orthognathic Surgery. J Craniofac Surg. 2019 Oct;30(7):1986-1989. doi: 10.1097/SCS.0000000000005650. Erratum in: J Craniofac Surg. 2020 Jun;31(4):1156.
- Dorsey ER, Glidden AM, Holloway MR, Birbeck GL, Schwamm LH. Teleneurology and mobile technologies: the future of neurological care. Nat Rev Neurol. 2018 May;14(5):285-297. doi: 10.1038/nrneurol.2018.31. Epub 2018 Apr 6. Review.
- Felfoul O, Mohammadi M, Taherkhani S, de Lanauze D, Zhong Xu Y, Loghin D, Essa S, Jancik S, Houle D, Lafleur M, Gaboury L, Tabrizian M, Kaou N, Atkin M, Vuong T, Batist G, Beauchemin N, Radzioch D, Martel S. Magneto-aerotactic bacteria deliver drug-containing nanoliposomes to tumour hypoxic regions. Nat Nanotechnol. 2016 Nov;11(11):941-947. doi: 10.1038/nnano.2016.137. Epub 2016 Aug 15.
- Feres M, Louzoun Y, Haber S, Faveri M, Figueiredo LC, Levin L. Support vector machine-based differentiation between aggressive and chronic periodontitis using microbial profiles. Int Dent J. 2018 Feb;68(1):39-46. doi: 10.1111/idj.12326. Epub 2017 Aug 2.
- Goto S, Kimura M, Katsumata Y, Goto S, Kamatani T, Ichihara G, Ko S, Sasaki J, Fukuda K, Sano M. Artificial intelligence to predict needs for urgent revascularization from 12-leads electrocardiography in emergency patients. PLoS One. 2019 Jan 9;14(1):e0210103. doi: 10.1371/journal.pone.0210103. eCollection 2019.
- Hamet P, Tremblay J. Artificial intelligence in medicine. Metabolism. 2017 Apr;69S:S36-S40. doi: 10.1016/j.metabol.2017.01.011. Epub 2017 Jan 11.
- Hwang JJ, Lee JH, Han SS, Kim YH, Jeong HG, Choi YJ, Park W. Strut analysis for osteoporosis detection model using dental panoramic radiography. Dentomaxillofac Radiol. 2017 Oct;46(7):20170006. doi: 10.1259/dmfr.20170006. Epub 2017 Jul 14.
- Khanagar SB, Al-Ehaideb A, Vishwanathaiah S, Maganur PC, Patil S, Naik S, Baeshen HA, Sarode SS. Scope and performance of artificial intelligence technology in orthodontic diagnosis, treatment planning, and clinical decision-making - A systematic review. J Dent Sci. 2021 Jan;16(1):482-492. doi: 10.1016/j.jds.2020.05.022. Epub 2020 Jun 5. Review.
- Kunz F, Stellzig-Eisenhauer A, Zeman F, Boldt J. Artificial intelligence in orthodontics : Evaluation of a fully automated cephalometric analysis using a customized convolutional neural network. J Orofac Orthop. 2020 Jan;81(1):52-68. doi: 10.1007/s00056-019-00203-8. Epub 2019 Dec 18.
- Yeom SH, Na JS, Jung HD, Cho HJ, Choi YJ, Lee JS. Computational analysis of airflow dynamics for predicting collapsible sites in the upper airways: machine learning approach. J Appl Physiol (1985). 2019 Oct 1;127(4):959-973. doi: 10.1152/japplphysiol.01033.2018. Epub 2019 Jul 18.
- Xie X, Wang L, Wang A. Artificial neural network modeling for deciding if extractions are necessary prior to orthodontic treatment. Angle Orthod. 2010 Mar;80(2):262-6. doi: 10.2319/111608-588.1.
- Turakhia MP, Desai M, Hedlin H, Rajmane A, Talati N, Ferris T, Desai S, Nag D, Patel M, Kowey P, Rumsfeld JS, Russo AM, Hills MT, Granger CB, Mahaffey KW, Perez MV. Rationale and design of a large-scale, app-based study to identify cardiac arrhythmias using a smartwatch: The Apple Heart Study. Am Heart J. 2019 Jan;207:66-75. doi: 10.1016/j.ahj.2018.09.002. Epub 2018 Sep 8.
- Topalovic M, Das N, Burgel PR, Daenen M, Derom E, Haenebalcke C, Janssen R, Kerstjens HAM, Liistro G, Louis R, Ninane V, Pison C, Schlesser M, Vercauter P, Vogelmeier CF, Wouters E, Wynants J, Janssens W; Pulmonary Function Study Investigators; Pulmonary Function Study Investigators:. Artificial intelligence outperforms pulmonologists in the interpretation of pulmonary function tests. Eur Respir J. 2019 Apr 11;53(4). pii: 1801660. doi: 10.1183/13993003.01660-2018. Print 2019 Apr.
- Thanathornwong B. Bayesian-Based Decision Support System for Assessing the Needs for Orthodontic Treatment. Healthc Inform Res. 2018 Jan;24(1):22-28. doi: 10.4258/hir.2018.24.1.22. Epub 2018 Jan 31.
- Suhail Y, Upadhyay M, Chhibber A, Kshitiz. Machine Learning for the Diagnosis of Orthodontic Extractions: A Computational Analysis Using Ensemble Learning. Bioengineering (Basel). 2020 Jun 12;7(2). pii: E55. doi: 10.3390/bioengineering7020055.
- Lee JH, Kim DH, Jeong SN, Choi SH. Detection and diagnosis of dental caries using a deep learning-based convolutional neural network algorithm. J Dent. 2018 Oct;77:106-111. doi: 10.1016/j.jdent.2018.07.015. Epub 2018 Jul 26.
- Lee KS, Jung SK, Ryu JJ, Shin SW, Choi J. Evaluation of Transfer Learning with Deep Convolutional Neural Networks for Screening Osteoporosis in Dental Panoramic Radiographs. J Clin Med. 2020 Feb 1;9(2). pii: E392. doi: 10.3390/jcm9020392.
- Skotko BG, Macklin EA, Muselli M, Voelz L, McDonough ME, Davidson E, Allareddy V, Jayaratne YS, Bruun R, Ching N, Weintraub G, Gozal D, Rosen D. A predictive model for obstructive sleep apnea and Down syndrome. Am J Med Genet A. 2017 Apr;173(4):889-896. doi: 10.1002/ajmg.a.38137. Epub 2017 Jan 26.
- Patcas R, Timofte R, Volokitin A, Agustsson E, Eliades T, Eichenberger M, Bornstein MM. Facial attractiveness of cleft patients: a direct comparison between artificial-intelligence-based scoring and conventional rater groups. Eur J Orthod. 2019 Aug 8;41(4):428-433. doi: 10.1093/ejo/cjz007.
- Patcas R, Bernini DAJ, Volokitin A, Agustsson E, Rothe R, Timofte R. Applying artificial intelligence to assess the impact of orthognathic treatment on facial attractiveness and estimated age. Int J Oral Maxillofac Surg. 2019 Jan;48(1):77-83. doi: 10.1016/j.ijom.2018.07.010. Epub 2018 Aug 4.
- Li P, Kong D, Tang T, Su D, Yang P, Wang H, Zhao Z, Liu Y. Orthodontic Treatment Planning based on Artificial Neural Networks. Sci Rep. 2019 Feb 14;9(1):2037. doi: 10.1038/s41598-018-38439-w.
- Ma Q, Kobayashi E, Fan B, Nakagawa K, Sakuma I, Masamune K, Suenaga H. Automatic 3D landmarking model using patch-based deep neural networks for CT image of oral and maxillofacial surgery. Int J Med Robot. 2020 Jun;16(3):e2093. doi: 10.1002/rcs.2093. Epub 2020 Mar 20.
- Niño-Sandoval TC, Guevara Pérez SV, González FA, Jaque RA, Infante-Contreras C. Use of automated learning techniques for predicting mandibular morphology in skeletal class I, II and III. Forensic Sci Int. 2017 Dec;281:187.e1-187.e7. doi: 10.1016/j.forsciint.2017.10.004. Epub 2017 Oct 12.
- Nieri M, Crescini A, Rotundo R, Baccetti T, Cortellini P, Pini Prato GP. Factors affecting the clinical approach to impacted maxillary canines: A Bayesian network analysis. Am J Orthod Dentofacial Orthop. 2010 Jun;137(6):755-62. doi: 10.1016/j.ajodo.2008.08.028.
- Nanda, R. (2012) 'Biomechanics and Esthetics Strategies in Clinical Orthodontics', Paper Knowledge . Toward a Media History of Documents, p. 194.
- Nahidh, M., Am, A. A. and Sc, A. (2019) 'Understanding Anchorage in Orthodontics', ARC Journal of Dental Science, 4(3). doi: 10.20431/2456-0030.0403002.
- Montúfar J, Romero M, Scougall-Vilchis RJ. Hybrid approach for automatic cephalometric landmark annotation on cone-beam computed tomography volumes. Am J Orthod Dentofacial Orthop. 2018 Jul;154(1):140-150. doi: 10.1016/j.ajodo.2017.08.028.
- Mitchell, L. (2017) 'Introduction to Orthodontics', in Introduction to Orthodontics. 4th edn, pp. 179-190.
- Mendes RG, de Souza CR, Machado MN, Correa PR, Di Thommazo-Luporini L, Arena R, Myers J, Pizzolato EB, Borghi-Silva A. Predicting reintubation, prolonged mechanical ventilation and death in post-coronary artery bypass graft surgery: a comparison between artificial neural networks and logistic regression models. Arch Med Sci. 2015 Aug 12;11(4):756-63. doi: 10.5114/aoms.2015.48145. Epub 2015 Aug 11.
- Martina, R. et al. (2006) 'Neural Network Based System for Decision Making Support in Orthodontic Extractions', Intelligent Production Machines and Systems - 2nd I*PROMS Virtual International Conference 3-14 July 2006, pp. 235-240. doi: 10.1016/B978-008045157-2/50045-6.
Hjælpsomme links
Datoer for undersøgelser
Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.
Studer store datoer
Studiestart (Forventet)
22. august 2022
Primær færdiggørelse (Forventet)
1. november 2022
Studieafslutning (Forventet)
1. april 2023
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
21. december 2021
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
23. april 2022
Først opslået (Faktiske)
27. april 2022
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
20. juli 2022
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
18. juli 2022
Sidst verificeret
1. juli 2022
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Andre undersøgelses-id-numre
- 94030405
Plan for individuelle deltagerdata (IPD)
Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?
Uafklaret
Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter
Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt
Ingen
Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt
Ingen
Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .
Kliniske forsøg med Godt færdige sager
-
Baylor College of MedicineAfsluttet
-
University of PittsburghAfsluttetHalspulsåren stenoseForenede Stater
-
Treatment Research InstituteNational Institute on Drug Abuse (NIDA)Afsluttet
-
Soterix MedicalAfsluttet
-
Sichuan Provincial People's HospitalRekruttering
-
The First Affiliated Hospital of University of...Aktiv, ikke rekrutterendeIskæmisk slagtilfælde | Carotis stenose | Carotisarteriesygdomme | Cerebral revaskulariseringKina
-
The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical...RekrutteringIskæmisk slagtilfælde | Halspulsårestenose uden infarkt (lidelse)Kina
-
University of OxfordBritish Heart Foundation; NHS Health Technology Assessment Programme; BUPA...Aktiv, ikke rekrutterendeCarotis stenoseDet Forenede Kongerige, Holland, Belgien, Tyskland, Grækenland, Sverige, Kina, Spanien, Norge, Kroatien, Brasilien, Italien, Østrig, Ungarn, Canada, Israel, Polen, Tjekkiet, Schweiz, Irland, Forenede Stater, Bulgarien, Egypten, Estland, ... og mere
-
Xuanwu Hospital, BeijingRekrutteringHalspulsåreplak | Halspulsåren stenting | Carotis endarterektomiKina