DOI: https://doi.org/10.1007/s00784-025-06356-8
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40304793
تاريخ النشر: 2025-04-30
المؤلف: Simona Santonocito وآخرون
الموضوع الرئيسي: البحث في طب الأسنان وكوفيد-19
نظرة عامة
هدفت الدراسة إلى تقييم فعالية الدردشة الآلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في تعزيز تعليم المرضى في تقويم الأسنان، مع التركيز بشكل خاص على الالتزام بممارسات النظافة الفموية وفهم المرضى لتوصيات العلاج. تم تقسيم 100 مريض تقويم أسنان بشكل عشوائي إلى مجموعتين: واحدة تتلقى كتيبات معلومات تقليدية (مجموعة التحكم، ن = 50) والأخرى تستخدم دردشة آلية معتمدة على الذكاء الاصطناعي مصممة وفقًا لأفضل الإرشادات العلمية (ن = 50). تم تقييم مؤشرات رئيسية، بما في ذلك مؤشر اللويحات (PI) ومؤشر اللثة المعدل (MGI)، عند خط الأساس (T0) وبعد خمسة أسابيع (T1). تم قياس معرفة المرضى ورضاهم باستخدام استبيان مقياس ليكرت، وتم إجراء تحليلات إحصائية لمقارنة النتائج بين المجموعتين.
أشارت النتائج إلى زيادة ذات دلالة إحصائية في كل من MGI وPI لكلا المجموعتين عند T1 (P < 0.001). ومن الجدير بالذكر أن الزيادة في MGI كانت أقل بكثير في مجموعة الدردشة الآلية مقارنة بمجموعة التحكم (P < 0.001)، وتمت ملاحظة اختلافات بين المجموعات الفرعية بناءً على نوع العلاج. تشير النتائج إلى أن الدردشة الآلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكن أن تؤثر بشكل إيجابي على الالتزام بالنظافة الفموية بين مرضى تقويم الأسنان. ومع ذلك، لم تتمكن الدراسة من تحديد تأثير الدردشة الآلية بشكل قاطع على مستويات معرفة المرضى ورضاهم مقارنة بكتيبات المعلومات التقليدية. يوصي المؤلفون بإجراء مزيد من الأبحاث مع فترات متابعة ممتدة لاستكشاف دور الدردشة الآلية في إدارة مرضى تقويم الأسنان، مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل أنواع سوء الإطباق والتأثيرات التحفيزية الخارجية.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على الدور الحاسم لتعاون المرضى في تقويم الأسنان، لا سيما فيما يتعلق بالالتزام بالنظافة الفموية وبروتوكولات العلاج. إن التواصل الفعال للمعلومات أمر ضروري لتعزيز التزام المرضى، وقد حول ظهور الأدوات الرقمية، وخاصة الدردشة الآلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، كيفية نشر هذه المعلومات. توفر هذه الدردشات الآلية، المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مصادر معلومات متاحة ومريحة للمرضى. ومع ذلك، لا تزال هناك مخاوف بشأن موثوقية ودقة المعلومات الصحية من هذه المنصات، حيث تشير الدراسات إلى أنه بينما تؤدي بشكل جيد مع الاستفسارات الأساسية، فإنها تواجه صعوبة مع السيناريوهات المعقدة ولا ينبغي الاعتماد عليها من قبل الأفراد الذين يفتقرون إلى الخبرة الطبية.
تؤكد الورقة على التحديات التنظيمية المحيطة باستخدام الدردشات الآلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، لا سيما فيما يتعلق بجودة المعلومات والاعتبارات الأخلاقية. إن غياب الإرشادات الواضحة يزيد من خطر المعلومات المضللة، مما يمكن أن يؤثر سلبًا على رعاية المرضى. لقد درست الأبحاث السابقة التقنيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للمراقبة عن بُعد في تقويم الأسنان، لكن التأثير المحدد للدردشات الآلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على تعليم المرضى والالتزام لا يزال غير مستكشف بشكل كافٍ. وبالتالي، تهدف هذه الدراسة إلى تقييم فعالية دردشة آلية معتمدة على الذكاء الاصطناعي في تعزيز تعليم مرضى تقويم الأسنان، مع التركيز على الالتزام بإجراءات النظافة الفموية، وفهم التوصيات العلاجية، ورضا المرضى بشكل عام عن المعلومات المقدمة.
الطرق
استخدمت الدراسة تصميم تجربة سريرية عشوائية محكومة (RCT)، ملتزمة بإرشادات CONSORT 2010، وتمت وفقًا للمراجعة 2016 لإعلان هلسنكي. تم تسجيل التجربة لدى اللجنة الأخلاقية المحلية تحت رقم البروتوكول 60/2024/CL-PAR. قبل جمع البيانات، تم الحصول على موافقة خطية مستنيرة من جميع المشاركين، مما يضمن الالتزام بالمعايير الأخلاقية طوال عملية البحث.
النتائج
تشير النتائج إلى أنه عند خط الأساس (T0)، أظهرت العينة توزيعًا غير متساوٍ عبر الجنس، والعمر، ونطاق العمر، ومستويات التعليم، ودرجات أقسام KE_S و SS_S من الاستبيان. بالمقابل، كانت المعلمات السريرية مثل MGI و PI، بالإضافة إلى أنواع العلاج، ودرجات أقسام US_S و CAAS_S، ودرجة الاستبيان الكلية (Q_TOT)، موزعة بشكل متساوٍ بين مجموعات العلاج. تقدم الجداول 1 و 2 خصائص ديموغرافية مفصلة للعينة عند T0 وإجابات المستجيبين عند T1. ومن الجدير بالذكر أنه لم تكن هناك اختلافات ذات دلالة إحصائية بين مجموعات العلاج فيما يتعلق بالجنس، والعمر، ونطاق العمر، ومستوى التعليم، ونوع العلاج، كما هو ملخص في الجدول 1.
المناقشة
تحققت الدراسة من فعالية دردشة آلية معتمدة على الذكاء الاصطناعي مقارنة بكتيبات المعلومات التقليدية في تعزيز الالتزام بالنظافة الفموية ومعرفة المرضى بين مرضى تقويم الأسنان الذين يخضعون لعلاج تقويم الأسنان الثابت أو العلاج بالمواءمة. تم توزيع 100 مريض بشكل عشوائي إلى مجموعتين: واحدة تستخدم الدردشة الآلية للحصول على إرشادات حول النظافة الفموية والعلاج، والأخرى تتلقى مواد تعليمية قياسية. تم تقييم الفحوصات السريرية والاستبيانات للالتزام والرضا عند خط الأساس وبعد خمسة أسابيع من العلاج. أشارت النتائج إلى أنه بينما شهدت كلا المجموعتين زيادة كبيرة في درجات مؤشر اللثة المعدل (MGI) ومؤشر اللويحات (PI)، أظهرت مجموعة الدردشة الآلية زيادة أقل إحصائيًا في MGI مقارنة بمجموعة التحكم، مما يشير إلى أن الدردشة الآلية قد تسهل التفاعل الأفضل والاحتفاظ بالمعرفة.
على الرغم من الإمكانات التي تتمتع بها الدردشة الآلية كأداة مساعدة في رعاية تقويم الأسنان، سلطت الدراسة الضوء على القيود، بما في ذلك فترة الملاحظة القصيرة والانحياز المحتمل في استجابات الاستبيان. على الرغم من أن مجموعة الدردشة الآلية أبلغت عن درجات أعلى في المعرفة والرضا، لا يزال من غير الواضح ما إذا كانت هذه النتائج تعود مباشرة إلى الدردشة الآلية أو عوامل أخرى مثل تحفيز المرضى. تشير النتائج إلى أنه بينما يمكن أن تعزز الدردشات الآلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التزام المرضى، فإن مزيدًا من الأبحاث مع فترات متابعة ممتدة وأخذ المتغيرات الإضافية في الاعتبار ضرورية لفهم تأثيرها الكامل على إدارة مرضى تقويم الأسنان.
DOI: https://doi.org/10.1007/s00784-025-06356-8
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40304793
Publication Date: 2025-04-30
Author(s): Simona Santonocito et al.
Primary Topic: Dental Research and COVID-19
Overview
The study aimed to assess the effectiveness of AI-based chatbots in enhancing orthodontic patient education, specifically focusing on compliance with oral hygiene practices and the patients’ understanding of treatment recommendations. A total of 100 orthodontic patients were randomly divided into two groups: one receiving traditional information leaflets (control group, n = 50) and the other utilizing an AI-based chatbot designed according to leading scientific guidelines (n = 50). Key metrics, including the plaque index (PI) and modified gingival index (MGI), were evaluated at baseline (T0) and after five weeks (T1). Patient knowledge and satisfaction were measured using a Likert scale questionnaire, with statistical analyses performed to compare outcomes between groups.
Results indicated a statistically significant increase in both MGI and PI for both groups at T1 (P < 0.001). Notably, the increase in MGI was significantly lower in the chatbot group compared to the control group (P < 0.001), and differences were observed between subgroups based on treatment type. The findings suggest that AI-based chatbots can positively influence oral hygiene compliance among orthodontic patients. However, the study could not conclusively determine the chatbot's impact on patients' knowledge and satisfaction levels compared to traditional information leaflets. The authors recommend further research with extended follow-up periods to explore the chatbot's role in orthodontic patient management, considering factors such as malocclusion types and external motivational influences.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the critical role of patient collaboration in orthodontics, particularly regarding adherence to oral hygiene and treatment protocols. Effective communication of information is essential for enhancing patient compliance, and the advent of digital tools, especially AI-based chatbots, has transformed how this information is disseminated. These chatbots, powered by Large Language Models (LLMs), provide accessible and convenient sources of information for patients. However, concerns about the reliability and accuracy of health-related information from these platforms persist, as studies indicate that while they perform well with basic queries, they struggle with complex scenarios and should not be relied upon by individuals lacking medical expertise.
The paper emphasizes the regulatory challenges surrounding the use of AI chatbots in healthcare, particularly regarding information quality and ethical considerations. The absence of clear guidelines raises the risk of misinformation, which can adversely affect patient care. Previous research has examined AI-driven technologies for remote monitoring in orthodontics, but the specific impact of AI chatbots on patient education and compliance remains underexplored. Consequently, this study aims to evaluate the effectiveness of an AI-based chatbot in enhancing orthodontic patient education, focusing on compliance with oral hygiene procedures, understanding of therapeutic recommendations, and overall patient satisfaction with the information provided.
Methods
The study employed a randomized controlled clinical trial (RCT) design, adhering to the CONSORT 2010 guidelines, and was conducted in compliance with the 2016 revision of the Declaration of Helsinki. The trial was registered with the Local Ethics Committee under protocol number 60/2024/CL-PAR. Prior to data collection, written informed consent was obtained from all participants, ensuring ethical standards were upheld throughout the research process.
Results
The results indicate that at baseline (T0), the sample exhibited an uneven distribution across gender, age, age range, education levels, and scores on the KE_S and SS_S sections of the questionnaire. In contrast, clinical parameters such as the MGI and PI, as well as therapy types, scores from the US_S and CAAS_S sections, and the total questionnaire score (Q_TOT), were evenly distributed between the treatment groups. Tables 1 and 2 provide detailed demographic characteristics of the sample at T0 and the respondents’ answers at T1. Notably, there were no significant differences between the treatment groups concerning gender, age, age range, education level, and therapy type, as summarized in Table 1.
Discussion
The study investigated the effectiveness of an AI-based chatbot compared to traditional information leaflets in enhancing oral hygiene compliance and patient knowledge among orthodontic patients undergoing fixed multibracket or aligner therapy. A total of 100 patients were randomized into two groups: one utilizing the chatbot for guidance on oral hygiene and treatment, and the other receiving standard educational materials. Clinical examinations and questionnaires assessed compliance and satisfaction at baseline and five weeks post-treatment. Results indicated that while both groups experienced a significant increase in Modified Gingival Index (MGI) and Plaque Index (PI) scores, the chatbot group demonstrated a statistically lower increase in MGI compared to the control group, suggesting that the chatbot may facilitate better engagement and knowledge retention.
Despite the chatbot’s potential as a supportive tool in orthodontic care, the study highlighted limitations, including a short observation period and potential biases in questionnaire responses. Although the chatbot group reported higher scores in knowledge and satisfaction, it remains unclear whether these outcomes were directly attributable to the chatbot or other factors such as patient motivation. The findings suggest that while AI-based chatbots can enhance patient compliance, further research with extended follow-up and consideration of additional variables is necessary to fully understand their impact on orthodontic patient management.