L'impatto dell'intelligenza artificiale sul processo decisionale dei dentisti durante il rilevamento della carie (DECIDE-AI)
Decide-AI: l'impatto dell'intelligenza artificiale sul processo decisionale dei dentisti durante il rilevamento della carie: uno studio controllato randomizzato
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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-
Gelderland
-
Nijmegen, Gelderland, Olanda, 6525 EX
- Department of Dentistry Radboud Uniersity Medical Center
-
Contatto:
- Dilek Sezen-Hulsmans, Dentist
- Numero di telefono: 00491708975313
- Email: dilek.sezen-hulsmans@radboudumc.nl
-
Contatto:
- Dr. Cenci
- Email: Max.Cenci@radboudumc.nl
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Investigatore principale:
- Dilek Sezen-Hulsmans, Dental Medical Doctor
-
Investigatore principale:
- Dr. Cenci
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Graduati, praticanti dentisti.
- Almeno tre anni di esperienza
Criteri di esclusione:
- Dentisti in pensione.
- Practichirs specializzati (ad es. Ortodontisti e chirurghi orali) se la loro pratica tipica non coinvolge la diagnostica della carie di routine e la pianificazione del trattamento.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione incrociata
- Mascheramento: Separare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Comparatore attivo: Fase 1: rilevamento della carie senza AI, Fase 2: rilevamento della carie con AI
In questo gruppo i partecipanti esamineranno le lesioni della carie sulle radiografie senza il supporto dell'IA.
Quindi, dopo un periodo di lavaggio di un mese, tutti i partecipanti riesamineranno le stesse radiografie con AI.
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I programmi diagnostici basati sull'intelligenza artificiale hanno dimostrato di migliorare le prestazioni diagnostiche, tuttavia la ricerca sui suoi effetti sulle decisioni terapeutiche è scarsa.
Contrariamente ad altri studi incentrati sull'accuratezza dell'IA o sul conseguente aumento dell'accuratezza dei dentisti, questo studio mira a studiare le differenze nelle raccomandazioni terapeutiche dei dentisti se supportate dall'IA rispetto a quando non sono durante il rilevamento della carie.
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Comparatore attivo: Fase 1: rilevamento della carie con AI, Fase 2: rilevamento della carie senza AI
In questo gruppo i partecipanti esamineranno le lesioni della carie sulle radiografie con il supporto per l'IA.
Quindi, dopo un periodo di lavaggio di un mese, tutti i partecipanti riesamineranno le stesse radiografie senza AI.
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I programmi diagnostici basati sull'intelligenza artificiale hanno dimostrato di migliorare le prestazioni diagnostiche, tuttavia la ricerca sui suoi effetti sulle decisioni terapeutiche è scarsa.
Contrariamente ad altri studi incentrati sull'accuratezza dell'IA o sul conseguente aumento dell'accuratezza dei dentisti, questo studio mira a studiare le differenze nelle raccomandazioni terapeutiche dei dentisti se supportate dall'IA rispetto a quando non sono durante il rilevamento della carie.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Decisioni terapeutiche: confrontare le raccomandazioni terapeutiche dei dentisti per le lesioni della carie rilevate con e senza supporto AI.
Lasso di tempo: Ogni partecipante verrà valutato per un periodo fino a 2 mesi (include sia le fasi di valutazione che il periodo di lavaggio)
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Le opzioni fornite saranno "nessun trattamento", "trattamento non invasivo" (vernice a fluoro, lucidatura, sigillatura) e "restauro". Le risposte dei partecipanti verranno confrontate con uno standard di riferimento. |
Ogni partecipante verrà valutato per un periodo fino a 2 mesi (include sia le fasi di valutazione che il periodo di lavaggio)
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Accuratezza diagnostica nel rilevamento della carie
Lasso di tempo: Ogni partecipante verrà valutato per un periodo fino a 2 mesi (include sia le fasi di valutazione che il periodo di lavaggio)
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RA0: Nessuna radiolucenza - nessuna carie visibile. RA1: Radiolucenza confinata alla metà esterna della carie dello smalto. RA2: Radiolucenza che si estende alla metà interna dello smalto ma non raggiunge la dentina - carie di smalto moderato. RA3: Radiolucenza che si estende nel terzo esterno della carie dentina. RA4: Radiolucenza che si estende nel mezzo della dentina - carie di dentina avanzata. RA5: Radiolucenza che si estende nel terzo interno della dentina - grave carie di dentina. Le risposte dei partecipanti verranno confrontate con uno standard di riferimento. |
Ogni partecipante verrà valutato per un periodo fino a 2 mesi (include sia le fasi di valutazione che il periodo di lavaggio)
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Collaboratori e investigatori
Collaboratori
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- 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.
Collegamenti utili
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Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
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Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2025-18123
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