Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Comparative Analysis of Diagnostic Accuracy and Case Difficulty Assessment of Three Large Language Models

23. juli 2026 opdateret af: Mariam Ahmed Hossam, Cairo University

Comparative Analysis of Diagnostic Accuracy and Case Difficulty Assessment of Three Large Language Models in Endodontics Using Expert Consensus as the Reference Standard

This prospective, blinded diagnostic accuracy study aims to compare the performance of three large language models-ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7-in endodontic diagnosis and case difficulty assessment. The models will be evaluated against expert consensus as the reference standard using standardized clinical data and periapical radiographs. Diagnostic accuracy, sensitivity, specificity, and agreement with expert consensus will be assessed to determine the potential of LLMs as clinical decision-support tools in endodontics.

Studieoversigt

Status

Ikke rekrutterer endnu

Detaljeret beskrivelse

This prospective, blinded diagnostic accuracy study aims to compare the diagnostic accuracy and endodontic case difficulty assessment of three LLMs-ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7-with expert consensus as the reference standard. Adult patients requiring primary endodontic treatment or retreatment will undergo routine clinical examination, pulp sensibility testing, and periapical radiographic assessment. Standardized clinical information and radiographs will be provided to each LLM and to four experienced endodontists independently. Expert consensus, defined as agreement among at least three of four experts, will serve as the reference standard. The primary outcomes are diagnostic accuracy, sensitivity, specificity, and agreement with expert consensus for pulpal and periapical diagnosis and endodontic case difficulty assessment according to the American Association of Endodontists (AAE) criteria. The findings will provide evidence regarding the reliability of LLMs as clinical decision-support tools in endodontics and their potential role in improving diagnostic consistency and treatment planning.

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Anslået)

342

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

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

  • Barn
  • Voksen
  • Ældre voksen

Tager imod sunde frivillige

Ja

Prøveudtagningsmetode

Sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

Systemically healthy adult patients (≥16 years) requiring primary endodontic treatment or retreatment at the Endodontic Department, Faculty of Dentistry, Cairo University, who provide informed consent.

Beskrivelse

Inclusion Criteria:

  1. Age above 16 years old.
  2. Systemically healthy patient (ASA I or II).
  3. Requiring endodontic treatment or retreatment
  4. Patient's acceptance to participate in the study

Exclusion Criteria:

  1. Medically compromised patients.
  2. Pregnant women.
  3. Traumatic dental injuries
  4. Low quality periapical radiograph

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Diagnostic accuracy of ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7 for pulpal and periapical diagnosis
Tidsramme: At baseline
Diagnostic performance of each large language model compared with the expert consensus reference standard. Accuracy, sensitivity, specificity, and agreement (Cohen's kappa) will be calculated according to the American Association of Endodontists (AAE) diagnostic criteria
At baseline

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Accuracy of ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7 in endodontic case difficulty assessment
Tidsramme: At baseline
Agreement between each large language model and the expert consensus in classifying endodontic case difficulty according to the AAE Endodontic Case Difficulty Assessment Guidelines. Overall accuracy and weighted Cohen's kappa will be calculated.
At baseline

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

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 (Anslået)

1. september 2026

Primær færdiggørelse (Anslået)

1. december 2026

Studieafslutning (Anslået)

1. januar 2027

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

10. juli 2026

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

23. juli 2026

Først opslået (Faktiske)

29. juli 2026

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

29. juli 2026

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

23. juli 2026

Sidst verificeret

1. juli 2026

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Andre undersøgelses-id-numre

  • New ENDO7.1.1

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

UBESLUTET

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 .

Abonner