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Valutazione dell'accuratezza diagnostica dell'intelligenza artificiale nella pianificazione del trattamento per i casi di classe II non coltivazione

20 gennaio 2025 aggiornato da: Israa Abuobieda Ibrahim Elbagari, Cairo University

L'obiettivo di questo studio osservazionale è valutare l'accuratezza diagnostica dell'intelligenza artificiale nei casi di classe II non crescente. La domanda principale a cui mira a rispondere è:

L'intelligenza artificiale (AI) è accurata nella scelta di una modalità di trattamento per i casi di classe II non crescente, sia per mimetizzare che camuflage o trattamento chirurgico?

I partecipanti già sottoposti a cure ortodontiche, i loro registri pre-trattamento e post-trattamento saranno raccolti dall'archivio del dipartimento ortodontico presso la Cairo University

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

193

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

  • Nome: israa abuobieda elbagari, Msc candidate
  • Numero di telefono: +201129684395
  • Email: iskyme722@gmail.com

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Sì

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Individui egiziani non coltivati ​​con malocclusione di classe II

Descrizione

Criteri di inclusione:

Casi di pazienti non coltivanti con malocclusione di classe II

Criteri di esclusione:

Crescente paziente con malocclusione di classe II

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Lasso di tempo
Accuratezza dell'intelligenza artificiale nella scelta \ prevedere la migliore modalità di trattamento
Lasso di tempo: Dall'iscrizione alla fine del trattamento a 1 anno
Dall'iscrizione alla fine del trattamento a 1 anno

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Stimato)

1 gennaio 2025

Completamento primario (Stimato)

1 giugno 2025

Completamento dello studio (Stimato)

1 dicembre 2025

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

20 gennaio 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

20 gennaio 2025

Primo Inserito (Effettivo)

25 marzo 2025

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

25 marzo 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

20 gennaio 2025

Ultimo verificato

1 gennaio 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • AI accuracy for Class II 2024

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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