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Avaliação da precisão diagnóstica da inteligência artificial no planejamento do tratamento para casos não de crescimento da classe II

20 de janeiro de 2025 atualizado por: Israa Abuobieda Ibrahim Elbagari, Cairo University

O objetivo deste estudo de observação é avaliar a precisão diagnóstica da inteligência artificial em casos de classe II que não crescem. A principal pergunta que pretende responder é:

A inteligência artificial (AI) é precisa na escolha de uma modalidade de tratamento para casos de classe II que não crescem -seja para camuflagem ou tratamento cirúrgico?

Os participantes já foram submetidos a tratamento ortodôntico, seus registros de pré-tratamento e pós-tratamento serão coletados do arquivo do departamento ortodôntico da Universidade do Cairo

Visão geral do estudo

Status

Ainda não está recrutando

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Estimado)

193

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

Estude backup de contato

  • Nome: israa abuobieda elbagari, Msc candidate
  • Número de telefone: +201129684395
  • E-mail: iskyme722@gmail.com

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

  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Indivíduos egípcios que não crescem com má oclusão de classe II

Descrição

Critérios de inclusão:

Casos de pacientes que não são de crescimento com má oclusão de classe II

Critérios de exclusão:

Paciente em crescimento com má oclusão de classe II

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
Prazo
Precisão da inteligência artificial na escolha \ prevendo a melhor modalidade de tratamento
Prazo: Da inscrição até o final do tratamento em 1 ano
Da inscrição até o final do tratamento em 1 ano

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

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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 janeiro de 2025

Conclusão Primária (Estimado)

1 de junho de 2025

Conclusão do estudo (Estimado)

1 de dezembro de 2025

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

20 de janeiro de 2025

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

20 de janeiro de 2025

Primeira postagem (Real)

25 de março de 2025

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

25 de março de 2025

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

20 de janeiro de 2025

Última verificação

1 de janeiro de 2024

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • AI accuracy for Class II 2024

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

produto fabricado e exportado 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 .

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