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Evaluación de la precisión diagnóstica de la inteligencia artificial en la planificación del tratamiento para casos de clase II sin crecimiento

20 de enero de 2025 actualizado por: Israa Abuobieda Ibrahim Elbagari, Cairo University

El objetivo de este estudio observacional es evaluar la precisión diagnóstica de la inteligencia artificial en casos de clase II sin crecimiento. La pregunta principal que pretende responder es:

¿Es la inteligencia artificial (IA) precisa en la elección de una modalidad de tratamiento para los casos de clase II sin crecimiento, ya sea camuflando o tratamiento quirúrgico?

Los participantes ya sometidos a tratamiento de ortodoncia, sus registros de pretratamiento y post-tratamiento se recopilarán del archivo del departamento de ortodoncia de la Universidad de El Cairo.

Descripción general del estudio

Estado

Aún no reclutando

Condiciones

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

193

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

Copia de seguridad de contactos de estudio

  • Nombre: israa abuobieda elbagari, Msc candidate
  • Número de teléfono: +201129684395
  • Correo electrónico: iskyme722@gmail.com

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

Sí

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Individuos egipcios sin crecimiento con maloclusión de clase II

Descripción

Criterios de inclusión:

Casos de pacientes no crecientes con maloclusión de clase II

Criterios de exclusión:

Paciente en crecimiento con maloclusión de Clase II

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Periodo de tiempo
Precisión de la inteligencia artificial en la elección \ Predicción de la mejor modalidad de tratamiento
Periodo de tiempo: Desde la inscripción hasta el final del tratamiento al año
Desde la inscripción hasta el final del tratamiento al año

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

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Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Estimado)

1 de enero de 2025

Finalización primaria (Estimado)

1 de junio de 2025

Finalización del estudio (Estimado)

1 de diciembre de 2025

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

20 de enero de 2025

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

20 de enero de 2025

Publicado por primera vez (Actual)

25 de marzo de 2025

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

25 de marzo de 2025

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

20 de enero de 2025

Última verificación

1 de enero de 2024

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • AI accuracy for Class II 2024

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

producto fabricado y exportado desde los EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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