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Confiance des cliniciens dans les estimations de croissance fœtale basées sur l'IA

7 novembre 2026 mis à jour par: Zahra Bashir, Copenhagen University Hospital, Rigshospitalet

Confiance et prise de décision des cliniciens utilisant des estimations de croissance fœtale basées sur l'IA avec et sans incertitude : une étude randomisée par questionnaire

This study examines how clinicians trust and use artificial intelligence (AI) when estimating fetal weight during pregnancy.

Accurate assessment of fetal growth is important for identifying growth problems that may affect pregnancy management. New AI-based tools can estimate fetal weight from ultrasound images, but little is known about how clinicians trust these estimates or how uncertainty information influences their decisions.

In this study, clinicians will review anonymized ultrasound cases and compare fetal weight estimates generated by an AI model with traditional estimates. Some clinicians will also be shown information about the AI model's performance and uncertainty, while others will not.

Participants will be asked to choose which estimate they find most reliable, indicate their level of confidence, and decide whether they would recommend follow-up scans. The study aims to better understand how AI and uncertainty information affect clinical decision-making and trust among clinicians with different levels of experience.

Aperçu de l'étude

Description détaillée

This is a randomized, matched, vignette-based questionnaire study designed to investigate clinicians' trust in and use of AI-based fetal growth estimates.

Clinicians from obstetrics and gynecology departments will be recruited and stratified by experience level. Participants will be randomized to either a control group or an intervention group. The intervention group will receive brief information about the AI model's overall performance, while the control group will not receive this information.

Each participant will assess a set of anonymized third-trimester ultrasound cases. For each case, clinicians will be presented with standard ultrasound images and relevant clinical context. They will be shown fetal weight estimates generated by an AI-based model and by a traditional biometric method, with or without accompanying uncertainty information in the form of confidence intervals.

For each case, clinicians will select the estimate they consider most clinically reliable, rate their confidence in that choice, and indicate whether they would recommend a follow-up growth scan. Case sets are matched by clinical experience, ensuring that identical cases are evaluated by clinicians with similar backgrounds across study arms.

The study focuses on clinicians as participants and involves no patient intervention. All ultrasound data are fully anonymized. The results will provide insight into how AI-generated estimates and uncertainty information influence clinical trust, preferences, and decision-making in fetal growth assessment.

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Estimé)

130

Phase

  • N'est pas applicable

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

      • Slagelse, Danemark, 4200
        • Department of Obstetrics and Gynecology, Slagelse Hospital

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Enfant
  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Oui

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

La description

Inclusion Criteria:

  • Clinicians working in obstetrics and gynecology departments.
  • Regular use of obstetric ultrasound in clinical practice.
  • Willingness to participate in a questionnaire-based study.

Exclusion Criteria:

  • Clinicians who do not perform obstetric ultrasound examinations.
  • Clinicians with a known conflict of interest related to the AI system being evaluated.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

  • Objectif principal: Recherche sur les services de santé
  • Répartition: Randomisé
  • Modèle interventionnel: Affectation parallèle
  • Masquage: Seul

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Aucune intervention: Control - No AI Performance Information

Participants complete the questionnaire without receiving information about the AI model's overall performance.

Autre: ntervention - AI Performance Information

Participants receive brief information about the AI model's overall performance before completing the questionnaire.

Participants receive brief information about the AI model's overall performance before completing the questionnaire.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Clinicians' choice of fetal weight estimation method
Délai: Immediately after questionnaire completion

The proportion of cases in which clinicians choose the AI-based fetal weight estimate rather than the traditional Hadlock estimate when assessing anonymized ultrasound cases.

Immediately after questionnaire completion

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Clinicians' confidence in selected fetal weight estimate
Délai: Immediately after questionnaire completion

Clinicians' self-reported confidence in the selected fetal weight estimate, measured on a 7-point Likert scale for each case.

Immediately after questionnaire completion
Recommendation of follow-up growth scan
Délai: Immediately after questionnaire completion

Whether clinicians recommend a follow-up fetal growth scan based on the selected fetal weight estimate, recorded as a binary outcome (yes/no).

Immediately after questionnaire completion
Impact of uncertainty information on model preference
Délai: Immediately after questionnaire completion

Difference in clinicians' preference for AI-based versus traditional fetal weight estimates when AI predictions are presented with versus without uncertainty information.

Immediately after questionnaire completion
Clinicians' overall trust in artificial intelligence
Délai: Immediately after completion of the vignette assessments.

Clinicians' self-reported overall trust in the AI model after completing the vignette assessments, measured using a seven-point Likert scale, with higher scores indicating greater trust. Responses are compared between the intervention and control groups.

Immediately after completion of the vignette assessments.

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

27 avril 2026

Achèvement primaire (Estimé)

1 décembre 2027

Achèvement de l'étude (Estimé)

1 décembre 2028

Dates d'inscription aux études

Première soumission

23 janvier 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

3 février 2026

Première publication (Réel)

10 février 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

12 novembre 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

7 novembre 2026

Dernière vérification

1 novembre 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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