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Conocimiento, percepción, uso y preocupaciones de aplicaciones de inteligencia artificial en periodontología

26 de abril de 2025 actualizado por: Ain Shams University

Conocimiento, percepción, uso y preocupaciones de aplicaciones de inteligencia artificial en periodontología: estudio transversal entre periodontistas en Egipto

Declaración del problema: brecha de conocimiento sobre el conocimiento, la percepción, el uso y las preocupaciones de las aplicaciones de inteligencia artificial en la periodontología entre los periodontistas.

Objetivo del estudio:

Investigar el conocimiento, la percepción, el uso y las preocupaciones de los 'periodontistas' hacia las aplicaciones de los sistemas de IA en la periodontología.

Materiales y métodos esto será hecho por un cuestionario autoadministrado de 33 ítems. El cuestionario se divide en cinco secciones. La primera sección, conocida como Parte A, se centra en cinco preguntas abiertas sobre características sociodemográficas, donde los participantes ingresan a su edad, género, afiliación académica. La Parte B consiste en preguntas cerradas, identificando el conocimiento básico de los periodontistas que participan en la IA utilizando una escala de tres puntos Likert (sí / no / tal vez). La Parte C consiste en preguntas que evalúan la percepción de los periodontistas hacia el uso de IA utilizando una escala de tres puntos Likert (sí / no / tal vez). La Parte D consiste en preguntas centradas en el uso de aplicaciones de IA. La Parte E consiste en preguntas que evalúan las preocupaciones de las aplicaciones de IA en la periodontología utilizando una escala de tres puntos Likert (sí / no / tal vez).

Este estudio se realizará de acuerdo con el Código de Ética del Comité de Ética de Investigación en la Facultad de Odontología, en la Universidad Ain Shams. Esta encuesta tiene como objetivo evaluar el conocimiento, la percepción, el uso y las preocupaciones de las aplicaciones de IA entre los periodontistas.

El cuestionario se distribuirá a los periodontólogos en la Facultad de Odontología de la Universidad Ain Shams. Los participantes serán voluntarios y anónimos. El cuestionario consta de cinco partes y el tiempo promedio para completar el cuestionario es de 10-12 min.

Descripción general del estudio

Estado

Activo, no reclutando

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Actual)

275

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.

Ubicaciones de estudio

      • Cairo, Egipto
        • Ain Shams University

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

  • Niño
  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

Método de muestreo

Muestra de probabilidad

Población de estudio

El estudio se realizará en periodontistas de posgrado, ya sea maestro o titular de doctorado.

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Todos los participantes deben ser periodontistas de posgrado.
  • Periodontistas en Egipto

Criterios de exclusión:

  • Cualquier estudiante de pregrado de odontología

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
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Evaluación del conocimiento sobre aplicaciones de IA en periodontología
Periodo de tiempo: 1 año

Evaluación del conocimiento sobre las aplicaciones de IA en periodontología, los datos obtenidos de los cuestionarios se ingresarán en una hoja de cálculo de Excel para servir como una base de datos. Los datos adquiridos se someterán a un análisis estadístico utilizando el software SPSS versión 23 (SPSS para Windows, Chicago, EE. UU.). La prueba Shapiro-Wilk se utilizará para evaluar los datos.

El cuestionario comprendía cinco secciones con 33 preguntas. Las preguntas de evaluación del conocimiento conocidas como la segunda sección, consistieron en seis preguntas cerradas, identificando el conocimiento básico de los periodontistas que participaron en la IA utilizando una escala de tres puntos Likert (sí/no/tal vez).

1 año

Colaboradores e Investigadores

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

Patrocinador

Publicaciones y enlaces útiles

La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.

Publicaciones Generales

  • 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

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 (Actual)

1 de septiembre de 2023

Finalización primaria (Actual)

1 de septiembre de 2024

Finalización del estudio (Estimado)

1 de septiembre de 2025

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

4 de abril de 2025

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

26 de abril de 2025

Publicado por primera vez (Actual)

30 de abril de 2025

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

30 de abril de 2025

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

26 de abril de 2025

Última verificación

1 de marzo de 2025

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • FDASU-RECIM012404

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

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