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牙周学中人工智能应用的知识，感知，使用和关注

2025年4月26日 更新者：Ain Shams University

牙周学中人工智能应用的知识，感知，使用和关注：埃及牙周研究员之间的横断面研究

问题说明：知识，知识，感知，用法和牙周病学家中人工智能应用的关注。

研究的目的：

调查“牙周病学家”的知识，感知，用法和对AI系统的牙周病学应用程序。

材料和方法这将由自我管理的33个项目问卷来完成。 问卷分为五个部分。第一部分（称为A部分）重点介绍了有关社会人口统计学特征的五个开放式问题，参与者进入年龄，性别，学术隶属关系。 B部分由封闭的问题组成，使用李克特三分尺度（是 /否 /也许）来确定参与AI参加AI的牙周病学家的基本知识。 C部分包括评估使用李克特三分尺度使用AI的牙周病医生的感知（是 /否 /也许）。 D部分包括关注AI应用程序使用的问题。 E部分包括使用李克特三分量表（是 /否 /也许）评估牙周病学中AI应用的问题的问题。

这项研究将根据Ain Shams University牙科学院研究伦理委员会的伦理守则进行。 这项调查旨在评估牙周医生中AI应用的知识，感知，用法和关注点。

问卷将分发给Ain Shams大学牙科学院的周期学家。 参与者将是自愿和匿名的。 问卷由五个部分组成，完成问卷的平均时间为10-12分钟

研究概览

地位

主动，不招人

条件

研究类型

观察性的

注册 (实际的)

275

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

  • 埃及
      • Cairo、埃及
        • Ain Shams University

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

  • 孩子
  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

是的

取样方法

概率样本

研究人群

该研究将对研究生牙周病医生或博士学位持有人进行。

描述

纳入标准：

  • 所有参与者都应是研究生牙周病医生。
  • 埃及的期次主义者

排除标准：

  • 任何本科生牙科学生

学习计划

本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的？

设计细节

研究衡量的是什么？

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
评估有关牙周学中AI应用的知识
大体时间：1年

评估有关牙周病学应用程序的知识，从问卷中获得的数据将输入Excel电子表格，以作为数据库。 获取的数据将使用SPSS软件版本23（for Windows，美国芝加哥）进行统计分析。 Shapiro-Wilk测试将用于评估数据。

问卷包括5个部分，其中包含33个问题。 知识评估的问题称为第二部分，包括六个封闭的问题，使用李克特三分尺度（是/否/也许）来识别参与AI参与AI的牙周病学家的基本知识。
1年

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

赞助

Ain Shams University

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

一般刊物

  • 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

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2023年9月1日

初级完成 (实际的)

2024年9月1日

研究完成 (估计的)

2025年9月1日

研究注册日期

首次提交

2025年4月4日

首先提交符合 QC 标准的

2025年4月26日

首次发布 (实际的)

2025年4月30日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2025年4月30日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2025年4月26日

最后验证

2025年3月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • FDASU-RECIM012404

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

在美国制造并从美国出口的产品

不

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