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

23. Juli 2026 aktualisiert von: 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.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

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.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

342

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

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.

Beschreibung

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

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnostic accuracy of ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7 for pulpal and periapical diagnosis
Zeitfenster: 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

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Accuracy of ChatGPT (GPT-5.5 Pro), Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.7 in endodontic case difficulty assessment
Zeitfenster: 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

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

1. September 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Januar 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

10. Juli 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

23. Juli 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

29. Juli 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

29. Juli 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

23. Juli 2026

Zuletzt verifiziert

1. Juli 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • New ENDO7.1.1

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

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UNENTSCHIEDEN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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