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Conhecimento, percepção, uso e preocupações de aplicações de inteligência artificial em periodontologia

26 de abril de 2025 atualizado por: Ain Shams University

Conhecimento, percepção, uso e preocupações de aplicações de inteligência artificial em periodontologia: estudo transversal entre periodontistas no Egito

Declaração de Problema: Gap do conhecimento sobre conhecimento, percepção, uso e preocupações de aplicações de inteligência artificial em periodontologia entre periodontistas.

Objetivo do estudo:

Investigar o conhecimento, a percepção, o uso e as preocupações dos 'periodontistas' em relação às aplicações de sistemas de IA em periodontologia.

Materiais e métodos Isso será feito por um questionário auto-administrado de 33 itens. O questionário é dividido em cinco seções. A primeira seção, conhecida como Parte A, concentra-se em cinco perguntas abertas sobre características sociodemográficas, onde os participantes entram em sua idade, sexo e afiliação acadêmica. A Parte B consiste em perguntas fechadas, identificando o conhecimento básico dos periodontistas que participam da IA ​​usando uma escala Likert de três pontos (sim / não / talvez). A Parte C consiste em perguntas que avaliam a percepção dos periodontistas em relação ao uso da IA ​​usando uma escala Likert de três pontos (sim / não / talvez). A Parte D consiste em perguntas com foco no uso de aplicativos de IA. A Parte E consiste em perguntas que avaliam as preocupações dos aplicativos de IA em periodontologia usando uma escala Likert de três pontos (sim / não / talvez).

Este estudo será realizado de acordo com o Código de Ética do Comitê de Ética em Pesquisa da Faculdade de Odontologia, da Universidade Ain Shams. Esta pesquisa tem como objetivo avaliar o conhecimento, percepção, uso e preocupações dos aplicativos de IA entre periodontistas.

O questionário será distribuído aos periodontologistas da Faculdade de Odontologia da Universidade Ain Shams. Os participantes serão voluntários e anônimos. O questionário consiste em cinco partes e o tempo médio para concluir o questionário é de 10 a 12 min

Visão geral do estudo

Status

Ativo, não recrutando

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Real)

275

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.

Locais de estudo

      • Cairo, Egito
        • Ain Shams University

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
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Método de amostragem

Amostra de Probabilidade

População do estudo

O estudo será realizado em periodontistas de pós -graduação, mestre ou detentor de doutorado.

Descrição

Critérios de inclusão:

  • Todos os participantes devem ser periodontistas de pós-graduação.
  • Periodontistas no Egito

Critérios de exclusão:

  • Qualquer estudante de odontologia de graduação

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
Avaliação do conhecimento sobre aplicações de IA em periodontologia
Prazo: 1 ano

Avaliação do conhecimento sobre aplicativos de IA em periodontologia, os dados obtidos dos questionários serão inseridos em uma planilha do Excel para servir como um banco de dados. Os dados adquiridos serão submetidos a análises estatísticas usando a versão 23 do software SPSS (SPSS for Windows, Chicago, EUA). O teste de Shapiro-Wilk será usado para avaliar os dados.

O questionário compreendeu cinco seções com 33 perguntas. As perguntas de avaliação de conhecimento conhecidas como segunda seção consistiam em seis perguntas fechadas, identificando o conhecimento básico dos periodontistas que participam da IA ​​usando uma escala Likert de três pontos (sim/não/talvez).

1 ano

Colaboradores e Investigadores

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

Patrocinador

Publicações e links úteis

A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.

Publicações Gerais

  • 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

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 (Real)

1 de setembro de 2023

Conclusão Primária (Real)

1 de setembro de 2024

Conclusão do estudo (Estimado)

1 de setembro de 2025

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

4 de abril de 2025

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

26 de abril de 2025

Primeira postagem (Real)

30 de abril de 2025

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

30 de abril de 2025

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

26 de abril de 2025

Última verificação

1 de março de 2025

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • FDASU-RECIM012404

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

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