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Conoscenza, percezione, utilizzo e preoccupazioni delle applicazioni di intelligenza artificiale in parodontologia

26 aprile 2025 aggiornato da: Ain Shams University

Conoscenza, percezione, utilizzo e preoccupazioni delle applicazioni di intelligenza artificiale in parodontologia: studio trasversale tra parodontisti in Egitto

Dichiarazione del problema: divario di conoscenza su conoscenza, percezione, utilizzo e preoccupazioni delle applicazioni di intelligenza artificiale in parodontologia tra i parodontisti.

Obiettivo dello studio:

Per indagare le conoscenze, la percezione, l'uso e le preoccupazioni dei sistemi di intelligenza artificiale.

Materiali e metodi Questo sarà fatto da un questionario auto-somministrato a 33 elementi. Il questionario è diviso in cinque sezioni. La prima sezione, nota come parte A, si concentra su cinque domande aperte sulle caratteristiche sociodemografiche, in cui i partecipanti entrano nella loro età, sesso, affiliazione accademica. La parte B è costituita da domande chiuse, identificando la conoscenza di base dei parodontisti che partecipano all'IA usando una scala a tre punti Likert (sì / no / forse). La parte C è costituita da domande che valutano la percezione dei parodontisti verso l'uso dell'IA usando una scala a tre punti Likert (sì / no / forse). La parte D consiste in domande incentrate sull'uso delle applicazioni di intelligenza artificiale. La parte E è costituita da domande che valutano le preoccupazioni delle applicazioni di intelligenza artificiale in parodontologia utilizzando una scala a tre punti Likert (sì / no / forse).

Questo studio sarà condotto in conformità con il Codice etico del Comitato etico della ricerca presso la Facoltà di Odontoiatria, presso l'Università di Ain Shams. Questo sondaggio mira a valutare la conoscenza, la percezione, l'uso e le preoccupazioni delle applicazioni di intelligenza artificiale tra i parodontisti.

Il questionario sarà distribuito ai periodontologi della facoltà di odontoiatria della Ain Shams University. I partecipanti saranno volontari e anonimi. Il questionario è composto da cinque parti e il tempo medio per completare il questionario è di 10-12 minuti

Panoramica dello studio

Stato

Attivo, non reclutante

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

275

Contatti e Sedi

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

Luoghi di studio

      • Cairo, Egitto
        • Ain Shams University

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

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

Lo studio sarà condotto su parodontisti post -laureati o detentore di dottorato.

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • Tutti i partecipanti dovrebbero essere parodontisti post-laurea.
  • Miortontisti in Egitto

Criteri di esclusione:

  • Qualsiasi studente dentale universitario

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
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Valutazione delle conoscenze sulle applicazioni di intelligenza artificiale in parodontologia
Lasso di tempo: 1 anno

Valutazione delle conoscenze sulle applicazioni di intelligenza artificiale in parodontologia, i dati ottenuti dai questionari saranno inseriti in un foglio di calcolo Excel per fungere da database. I dati acquisiti saranno sottoposti a analisi statistiche utilizzando il software SPSS versione 23 (SPSS per Windows, Chicago, USA). Il test Shapiro-Wilk verrà utilizzato per valutare i dati.

Il questionario comprendeva cinque sezioni con 33 domande. Le domande che valutano le conoscenze note come seconda sezione, consistevano in sei domande chiuse, identificando la conoscenza di base dei parodontisti che partecipano all'IA usando una scala a tre punti Likert (sì/no/forse).

1 anno

Collaboratori e investigatori

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

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

  • 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

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 (Effettivo)

1 settembre 2023

Completamento primario (Effettivo)

1 settembre 2024

Completamento dello studio (Stimato)

1 settembre 2025

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

4 aprile 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

26 aprile 2025

Primo Inserito (Effettivo)

30 aprile 2025

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

30 aprile 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

26 aprile 2025

Ultimo verificato

1 marzo 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • FDASU-RECIM012404

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

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