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Wissen, Wahrnehmung, Nutzung und Anliegen künstlicher Intelligenzanwendungen in der Parodontologie

26. April 2025 aktualisiert von: Ain Shams University

Wissen, Wahrnehmung, Verwendung und Anliegen der Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Parodontologie: Querschnittsstudie unter Parodontisten in Ägypten

Problemaussage: Wissenslücke über Wissen, Wahrnehmung, Nutzung und Anliegen künstlicher Intelligenzanwendungen in der Parodontologie unter Parodontisten.

Ziel der Studie:

Untersuchung des Wissens, der Wahrnehmung, der Nutzung und der Bedenken hinsichtlich der Anwendungen von KI -Systemen in Parodontisten in Parodontologie.

Materialien und Methoden Dies erfolgt durch einen selbstverwalteten 33-Punkte-Fragebogen. Der Fragebogen ist in fünf Abschnitte unterteilt. Der erste Abschnitt, der als Teil A bezeichnet wird, konzentrieren sich auf fünf offene Fragen zu soziodemografischen Merkmalen, in denen die Teilnehmer in ihr Alter, ihr Geschlecht und die akademische Zugehörigkeit eintreten. Teil B besteht aus geschlossenen Fragen, die das Grundkenntnis der Parodontisten identifizieren, die an der AI mit einer Likert-Drei-Punkte-Skala (Ja / Nein / vielleicht) teilnehmen. Teil C besteht aus Fragen, die die Wahrnehmung von Parodontisten zur Verwendung von KI unter Verwendung einer Likert-Drei-Punkte-Skala (Ja / Nein / vielleicht) bewerten. Teil D besteht aus Fragen, die sich auf die Verwendung von AI -Anwendungen konzentrieren. Teil E besteht aus Fragen, die Bedenken von AI-Anwendungen in der Parodontologie unter Verwendung einer Likert-Drei-Punkte-Skala (Ja / Nein / vielleicht) bewerten.

Diese Studie wird gemäß dem Ethikkodex des Forschungsethikausschusses der Fakultät für Zahnmedizin der Ain Shams University durchgeführt. Diese Umfrage zielt darauf ab, das Wissen, die Wahrnehmung, die Verwendung und die Anliegen von AI -Anwendungen zwischen Parodontisten zu bewerten.

Der Fragebogen wird an Parodontologen an der Fakultät für Zahnmedizin der Ain Shams University verteilt. Die Teilnehmer werden freiwillig und anonym sein. Der Fragebogen besteht aus fünf Teilen und der durchschnittliche Zeit, um den Fragebogen auszufüllen, beträgt 10-12 min

Studienübersicht

Status

Aktiv, nicht rekrutierend

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

275

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

      • Cairo, Ägypten
        • Ain shams university

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

Die Studie wird an Periodontontisten nach dem Abschluss entweder Master- oder Doktorinhaber durchgeführt.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alle Teilnehmer sollten nach dem Graduierten-Parodontontisten sein.
  • Parodontisten in Ägypten

Ausschlusskriterien:

  • Jeder zahnärztliche Student im Grundstudium

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
Bewertung des Wissens über KI -Anwendungen in der Parodontologie
Zeitfenster: 1 Jahr

Bewertung des Wissens über KI -Anwendungen in der Parodontologie werden Daten aus den Fragebögen in eine Excel -Tabelle eingetragen, um als Datenbank zu dienen. Die erfassten Daten werden mit der SPSS -Softwareversion 23 (SPSS für Windows, Chicago, USA) statistischer Analyse unterzogen. Der Shapiro-Wilk-Test wird verwendet, um die Daten zu bewerten.

Der Fragebogen umfasste fünf Abschnitte mit 33 Fragen. Die als zweiten Abschnitt bezeichneten Fragen zur Kenntnisbewertung bestand aus sechs geschlossenen Fragen und identifizierten das Grundkenntnis der an der AI teilnehmenden Parodontisten mit einer Likert-Drei-Punkte-Skala (ja/nein/vielleicht).

1 Jahr

Mitarbeiter und Ermittler

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

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

  • Amato F., López A., Peña-Méndez E.M., Vaňhara P., Hampl A., Havel J. Artificial Neural Networks in Medical Diagnosis. J. Appl. Biomed. 2013;11:47-58. doi: 10.2478/v10136-012-0031-x. - DOI Ayad N, Schwendicke F, Krois J, van den Bosch S, Bergé S, Bohner L, Hanisch M, Vinayahalingam S. Patients' perspectives on the use of artificial intelligence in dentistry: a regional survey. Head Face Med. 2023 Jun 22;19(1):23. doi: 10.1186/s13005-023-00368-z. PMID: 37349791; PMCID: PMC10288769. Bennett, C.C.; Hauser, K. Artificial Intelligence Framework for Simulating Clinical Decision-Making: A Markov Decision Process Approach. Artif. Intell. Med. 2013, 57, 9-19. Briganti, G.; Le Moine, O. Artificial Intelligence in Medicine: Today and Tomorrow. Front. Med. 2020, 7, 27 Cervino, G.; Cicciu, M.; Fiorillo, L.; Finocchio, G. Clinical Applications of the Algorithm "Pipeline Advanced Contrast Enhancement (Pace)" in Dental Radiology. Eng. Proc. 2023, 31, 10 Davenport T, Kalakota R: The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthc J. 2019, 6:94-. 10.7861/futurehosp.6-2-94 Jiang F, Jiang Y, Zhi H, et al.: Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke VascNeurol. 2017, 2:230-43. 10.1136/svn-2017-000101 Kansal R, Bawa A, Bansal A, Trehan S, Goyal K, Goyal N, Malhotra K. Differences in Knowledge and Perspectives on the Usage of Artificial Intelligence Among Doctors and Medical Students of a Developing Country: A Cross-Sectional Study. Cureus. 2022 Jan 19;14(1):e21434. doi: 10.7759/cureus.21434. PMID: 35223222; PMCID: PMC8860704. Kelly CJ, Karthikesalingam A, Suleyman M, Corrado G, King D: Key challenges for delivering clinical impact with artificial intelligence. BMC Med. 2019, 17:195. 10.1186/ Kolachalama VB, Garg PS: Machine learning and medical education. NPJ Digit Med. 2018, 1:54.10.1038/s41746-018-0061-1 Kooli, C. Chatbots in Education and Research: A Critical Examination of Ethical Implications and Solutions. Sustainability 2023,15, 5614

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 (Tatsächlich)

1. September 2023

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

1. September 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

1. September 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

4. April 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

26. April 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

30. April 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

30. April 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

26. April 2025

Zuletzt verifiziert

1. März 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • FDASU-RECIM012404

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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