- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT06951152
Conoscenza, percezione, utilizzo e preoccupazioni delle applicazioni di intelligenza artificiale in parodontologia
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
Condizioni
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Cairo, Egitto
- Ain Shams University
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
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
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 |
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Valutazione delle conoscenze sulle applicazioni di intelligenza artificiale in parodontologia
Lasso di tempo: 1 anno
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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
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Pubblicazioni e link utili
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
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- FDASU-RECIM012404
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