Background/Aim: Artificial intelligence (AI) chatbots, also known as large language models (LLMs), have become increasingly common educational tools in healthcare. Although the use of LLMs for emergency dental trauma is gaining popularity, it is crucial to assess their reliability. This study aimed to compare the reliabilities of different LLMs in response to multiple questions related to dental trauma.Materials and Methods: In a cross‐sectional observational study conducted in October 2024, 30 questions (10 multiple‐choice, 10 fill‐in‐the‐blank, and 10 dichotomous) based on the International Association of Dental Traumatology guidelines were posed to five LLMs: ChatGPT 4, ChatGPT 3.5, Copilot Free version (Copilot F), Copilot Pro (Copilot P), and Google Gemini over nine consecutive days. Responses of each model (1350 in total) were recorded in binary format and analyzed using Pearson's chi‐square and Fisher's exact tests to assess correctness and consistency (p < 0.05).Results: The answers provided by the LLMs to repeated questions on consecutive days showed a high degree of repeatability. Although there was no statistically significant difference in the success rate of providing correct answers among the LLMs (p > 0.05), the rankings based on the rate of successful answers were as follows: ChatGPT 3.5 (76.7%) > Copilot P (73.3%) > Copilot F (70%) > ChatGPT 4 (63.3%) > Gemini (46.7%). ChatGPT 3.5, ChatGPT 4, and Gemini showed a significantly higher correct response rate for multiple choice and fill in the blank questions compared to their performance on dichotomous (true/false) questions (p < 0.05). Conversely, The Copilot models did not exhibit significant differences across question types. Notably, the explanations provided by Copilot and Gemini were often inaccurate, and Copilot's cited references had low evidential value.Conclusions: While LLMs show potential as adjunct educational tools in dental traumatology, their variable accuracy and inclusion of unreliable references call for careful integration strategies.

Objective: This study aims to investigate the cytotoxic, apoptotic, and genotoxic effects of eleven mouthwashes, which are hypothesized to pose potential toxic risks to oral mucosal tissues, through in-vitro experiments using human gingival fibroblast(hGF) cell cultures and to compare the antibacterial efficacy of these mouthwashes. Materials and methods: Healthy hGF cell lines were derived from individuals under ethical standards. The cytotoxic effects of the mouthwashes (Colgate 2in1,Colgate Optic White, Colgate Plax, Curasept, Elmex, Kloroben, Listerine Cool Mint, Listerine Zero, Meridol, Oral-B Pro Expert, Sensodyne Pronamel) were assessed in real-time using the xCELLigence system, which monitored cellular activity at 5-minute intervals over 72 h. Apoptotic effects of the IC50 concentrations of the mouthwashes on hGF cells were evaluated using Annexin V and Caspase-3 assays. Genotoxic effects at IC50 concentrations were analyzed through the Alexa Fluor^® 488 Mouse anti-H2AX assay. The antibacterial effect of mouthwashes on Streptococcus mutans and Lactobacillus rhamnosus was evaluated by modified microdilution method. Results: According to the analysis of the IC50 values, Meridol was found to be the most cytotoxic mouthwash, while Listerine Zero was the least cytotoxic. The mouthwashes can be ranked in order of their cytotoxicity as follows: Meridol(0.011) > Elmex(0.029) > Colgate 2in1(0.187) > Colgate Plax(0.478) > Colgate Optic White (0.534) > Sensodyne Pronamel(0.577) > Oral-B Pro Expert(0.638) > Kloroben(0.766) > Curasept(1.872) > Listerine Cool Mint(2.334) > Listerine Zero(7.267)(p < 0.05). The Annexin V assay showed no major apoptotic impacts on human gingival fibroblast cell line at the IC50 values of the mouthwashes, except for Colgate Plax, Kloroben, and Oral B Pro Expert. The IC50 values of the evaluated mouthwashes did not show a significant apoptotic effect on the hGF cell line as evaluated by Caspase-3 assay and no significant genotoxic effect was observed as evaluated by H2AX assay(p > 0.05). Colgate Plax showed the most effective antibacterial effect on Streptococcus mutans and Lactobacillus rhamnosus(p < 0.05). Conclusion: Mouthwash formulations showed varying cytotoxic effects on hGF and different antibacterial effectiveness. Essential oil-containing mouthwashes may be preferable to those with chlorhexidine or cetylpyridinium chloride, as they demonstrate less cytotoxicity, are more biocompatible, and have antibacterial efficacy. Clinical relevance: The low cytotoxicity and potent antibacterial properties of essential oils render them a more safer choice for inclusion in mouthwash compositions.

Amaç: Diş hekimliğinde uzmanlık eğitim giriş sınavında (DUS) sorulan çocuk diş hekimliği sorularına Üretici Ön-Eğitimli Dönüştürücünün [Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT)] verdiği yanıtların güvenirliliğini değerlendirmek ve başarı oranını tespit etmektir. Gereç ve Yöntemler: Çalışmada kullanılan yapay zekâ programı ve değerlendirilen DUS çocuk diş hekimliği soruları kamuya açık kaynaklardır ve bu sebeple çalışma için etik kurul onayı gerekmemektedir. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi'nin resmi internet sitesinde yayınlanmış 2012-2021 yılları arasında gerçekleştirilen 13 adet DUS'ta sorulan toplam 130 çocuk diş hekimliği sorusu (her sınavda 10 adet soru vardır, 3 adedi iptal edilmiştir) çalışmaya dâhil edilmiştir. Çalışmada yapay zekâ programı olarak ChatGPT 3.5 ücretsiz versiyonu kullanılmıştır. 127 adet çoktan seçmeli çocuk diş hekimliği sorusu sırasıyla ChatGPT'ye sorulmuş ve verilen cevaplar kaydedilmiştir. Verilen yanıtların güvenirliliği ve doğruluğu istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Bulgular: ChatGPT toplam 127 sorunun 69'una doğru cevap vermiştir ve başarı oranı %54,3 olarak tespit edilmiştir. En yüksek başarı oranı %90 ile 2014 sonbahar sınavında iken, en düşük başarı oranı ise %10 ile 2019-2015 sınavlarında elde edilmiştir. Analizler sonucunda 2014 sonbahar dönemi ve 2020 yılı sorularına ChatGPT'nin istatistiksel olarak anlamlı derecede doğru cevap verdiği bulunmuştur (p<0,05). Farklı zamanlarda sorulan aynı sorulara ChatGPT aynı cevapları vermektedir. Sonuç: ChatGPT'nin DUS çocuk diş hekimliği sorularını yanıtlamada güvenilir bir kaynak olmadığı, başarı oranının beklenenden az ve yapay zekânın verdiği yanıtların tartışmalı olduğu sonucuna varılmıştır. DUS çocuk diş hekimliği soruların yanıtları için ChatGPT kullanan öğrencilerin verilen yanıtları gözden geçirmesi gerektiği ve yanıtlara şüphe ile yaklaşması gerektiği kanaatindeyiz. Yapay zekânın gelişmesi ve başarı oranının artması ile ChatGPT türevi programların diş hekimliği eğitiminde kullanılması daha etkin ve güvenilir olacaktır.