- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT07027189
- Procès original
L'impact de l'intelligence artificielle sur le processus de prise de décision des dentistes lors de la détection des caries (DECIDE-AI)
DÉCICENCE-AI: L'impact de l'intelligence artificielle sur le processus de prise de décision des dentistes lors de la détection des caries: une étude contrôlée randomisée
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
-
-
Gelderland
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Nijmegen, Gelderland, Pays-Bas, 6525 EX
- Department of Dentistry Radboud Uniersity Medical Center
-
Contact:
- Dilek Sezen-Hulsmans, Dentist
- Numéro de téléphone: 00491708975313
- E-mail: dilek.sezen-hulsmans@radboudumc.nl
-
Contact:
- Dr. Cenci
- E-mail: Max.Cenci@radboudumc.nl
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Chercheur principal:
- Dilek Sezen-Hulsmans, Dental Medical Doctor
-
Chercheur principal:
- Dr. Cenci
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
La description
Critères d'inclusion:
- Diplômé, pratiquant les dentistes.
- Au moins trois ans d'expérience
Critères d'exclusion:
- Dentistes à la retraite.
- Praticiens spécialisés (par exemple, orthodontistes et chirurgiens oraux) si leur pratique typique n'implique pas de diagnostic de caries et de planification de traitement de routine.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Diagnostique
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation croisée
- Masquage: Seul
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Comparateur actif: Phase 1: Détection des caries sans IA, phase 2: détection des caries avec IA
Dans ce groupe, les participants examineront d'abord les lésions de caries sur les radiographies sans support de l'IA.
Ensuite, après une période de lavage d'un mois, tous les participants réexamineront les mêmes radiographies avec l'IA.
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Les programmes de diagnostic basés sur l'IA se sont avérés améliorer les performances diagnostiques, mais la recherche sur ses effets sur les décisions de traitement est rare.
Contrairement à d'autres études axées sur la précision de l'IA ou à l'augmentation qui en résulte de la précision des dentistes, cette étude vise à étudier les différences dans les recommandations de traitement des dentistes lorsqu'elles sont soutenues par l'IA par rapport à leur cas pendant la détection des caries.
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Comparateur actif: Phase 1: Détection des caries avec IA, phase 2: Détection des caries sans IA
Dans ce groupe, les participants examineront d'abord les lésions de caries sur les radiographies avec le soutien de l'IA.
Ensuite, après une période de lavage d'un mois, tous les participants réexamineront les mêmes radiographies sans IA.
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Les programmes de diagnostic basés sur l'IA se sont avérés améliorer les performances diagnostiques, mais la recherche sur ses effets sur les décisions de traitement est rare.
Contrairement à d'autres études axées sur la précision de l'IA ou à l'augmentation qui en résulte de la précision des dentistes, cette étude vise à étudier les différences dans les recommandations de traitement des dentistes lorsqu'elles sont soutenues par l'IA par rapport à leur cas pendant la détection des caries.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Décisions de traitement: Comparez les recommandations de traitement des dentistes pour les lésions de caries détectées avec et sans soutien en IA.
Délai: Chaque participant sera évalué sur une période allant jusqu'à 2 mois (comprend à la fois les phases d'évaluation et la période de lavage)
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Les options données seront "sans traitement", "traitement non invasif" (vernis fluorure, polissage, scellage) et "restauration". Les réponses des participants seront comparées à une norme de référence. |
Chaque participant sera évalué sur une période allant jusqu'à 2 mois (comprend à la fois les phases d'évaluation et la période de lavage)
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Précision diagnostique dans la détection des caries
Délai: Chaque participant sera évalué sur une période allant jusqu'à 2 mois (comprend à la fois les phases d'évaluation et la période de lavage)
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RA0: Pas de radiotransmisc - Pas de caries visibles. RA1: RadiulUcgence confinée à la moitié extérieure des caries émaillées - émail. RA2: La radiothérence s'étendant à la moitié intérieure de l'émail mais n'atteignant pas la dentine - les caries en émail modéré. RA3: RadiulUcgence s'étendant dans le tiers externe de la dentine - dentine caries. RA4: RadiulUcgence s'étendant au milieu des caries de la dentine avancées de la dentine. RA5: RadiulUcgence s'étendant dans le tiers intérieur des caries de la dentine de la dentine. Les réponses des participants seront comparées à une norme de référence. |
Chaque participant sera évalué sur une période allant jusqu'à 2 mois (comprend à la fois les phases d'évaluation et la période de lavage)
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Collaborateurs
Publications et liens utiles
Publications générales
- Khanagar SB, Al-Ehaideb A, Maganur PC, Vishwanathaiah S, Patil S, Baeshen HA, Sarode SC, Bhandi S. Developments, application, and performance of artificial intelligence in dentistry - A systematic review. J Dent Sci. 2021 Jan;16(1):508-522. doi: 10.1016/j.jds.2020.06.019. Epub 2020 Jun 30.
- Panyarak W, Wantanajittikul K, Suttapak W, Charuakkra A, Prapayasatok S. Feasibility of deep learning for dental caries classification in bitewing radiographs based on the ICCMS radiographic scoring system. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol. 2023 Feb;135(2):272-281. doi: 10.1016/j.oooo.2022.06.012. Epub 2022 Jul 2.
- Ayan E, Bayraktar Y, Celik C, Ayhan B. Dental student application of artificial intelligence technology in detecting proximal caries lesions. J Dent Educ. 2024 Apr;88(4):490-500. doi: 10.1002/jdd.13437. Epub 2024 Jan 10.
- Mertens S, Krois J, Cantu AG, Arsiwala LT, Schwendicke F. Artificial intelligence for caries detection: Randomized trial. J Dent. 2021 Dec;115:103849. doi: 10.1016/j.jdent.2021.103849. Epub 2021 Oct 14.
- Laske M, Opdam NJM, Bronkhorst EM, Braspenning JCC, van der Sanden WJM, Huysmans MCDNJM, Bruers JJ. Minimally Invasive Intervention for Primary Caries Lesions: Are Dentists Implementing This Concept? Caries Res. 2019;53(2):204-216. doi: 10.1159/000490626. Epub 2018 Aug 14.
- Ammar N, Kuhnisch J. Diagnostic performance of artificial intelligence-aided caries detection on bitewing radiographs: a systematic review and meta-analysis. Jpn Dent Sci Rev. 2024 Dec;60:128-136. doi: 10.1016/j.jdsr.2024.02.001. Epub 2024 Feb 29.
Liens utiles
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Estimé)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
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Termes liés à cette étude
Mots clés
Autres numéros d'identification d'étude
- 2025-18123
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
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