Avaliação de modelos de inteligência artificial para diagnóstico de má oclusão de mordida aberta anterior
19 de novembro de 2023 atualizado por: Heba El-Sayed Kamel Akl, Cairo University
Construindo modelos de inteligência artificial para diagnóstico de má oclusão de mordida aberta anterior
Visão geral do estudo
Status
Recrutamento
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
O estudo visa a criação de modelos de inteligência artificial, tendo como entrada as fotografias e radiografias pré-tratamento de pacientes com mordida aberta que são rotineiramente tiradas para diagnóstico e planejamento de tratamento.
A saída do modelo AI será o tipo e fenótipo da mordida aberta anterior.
As fotografias e radiografias da mais alta qualidade serão organizadas em determinados modelos padronizados para facilitar o processo de aprendizado de máquina.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Estimado)
200
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Contato de estudo
- Nome: Heba Akl, BDS, MSc., PhD
- Número de telefone: +201227418915
- E-mail: heba.akl@dentistry.cu.edu.eg
Locais de estudo
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Cairo, Egito, 11451
- Recrutamento
- Orthodontic department, Faculty of Dentistry, Cairo University
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Contato:
- Heba Akl, MSc.
- Número de telefone: 01227418915
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Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Método de amostragem
Amostra de Probabilidade
População do estudo
Qualquer paciente com mordida aberta anterior de qualquer tipo e gravidade será incluído no estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- mordida aberta anterior
Critério de exclusão:
- síndromes craniofaciais, tratamento ortodôntico prévio, registros de baixa qualidade
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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a eficiência do modelo de inteligência artificial (IA) no diagnóstico de mordida aberta anterior
Prazo: 8 meses
|
A porcentagem de concordância entre o resultado do modelo de IA e o diagnóstico real
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8 meses
|
Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Diretor de estudo: Yehya Mostafa, DDS., PhD, Cairo
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
1 de novembro de 2023
Conclusão Primária (Estimado)
1 de julho de 2024
Conclusão do estudo (Estimado)
1 de setembro de 2024
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
15 de novembro de 2023
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
19 de novembro de 2023
Primeira postagem (Real)
20 de novembro de 2023
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
20 de novembro de 2023
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
19 de novembro de 2023
Última verificação
1 de novembro de 2023
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 2107765
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
INDECISO
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .