06 Mayo 2024

Enfoque de aprendizaje para predecir la caries dental en jóvenes

Objetivos

Predecir los resultados de la caries dental en adultos jóvenes a partir de un conjunto de variables predictoras obtenidas longitudinalmente e identificar los predictores más importantes utilizando técnicas de aprendizaje automático.

Métodos

Este estudio se realizó utilizando el conjunto de datos del Estudio de Fluoruro de Iowa. Las variables predictivas: sexo, educación de la madre, ingresos familiares, estatus socioeconómico compuesto (NSE), experiencia de caries a los 9, 13 y 17 años, y las estimaciones acumulativas de factores de riesgo y protectores, incluido el fluoruro, las variables dietéticas y de comportamiento. de 5 a 9 años, de 9 a 13, de 13 a 17 y de 17 a 23 años para predecir el recuento de MFS D 2+ a los 23 años . Los siguientes modelos de aprendizaje automático (regresión LASSO, máquinas de impulso generalizadas (GBM), binomial negativo (NegGLM) y modelos de impulso de gradiente extremo (XGBOOST)) se compararon bajo validación cruzada quíntuple con técnicas de remuestreo anidado.

Resultados

La prevalencia de experiencia de caries a nivel cavitado a los 23 años (recuento medio de D 2+ MFS) fue de 4,75. El análisis predictivo encontró que LASSO es el modelo de mejor rendimiento (en comparación con GBM, NegGLM y XGBOOST), con un error cuadrático medio (RMSE) de 0,70 y un coeficiente de determinación (R 2 ) de 0,44. Después de la dicotomización de los valores previstos y observados de la regresión LASSO, los resultados de la clasificación mostraron exactitud, precisión, recuperación y AUC ROC de 83,7 %, 85,9 %, 93,1 %, 68,2 %, respectivamente. Se descubrió que la experiencia previa de caries a los 13 y 17 años y la ingesta de bebidas azucaradas a los 13 y 17 años eran los cuatro predictores más importantes del recuento de caries cavitadas a los 23 años.

Conclusión

El modelo de aprendizaje automático mostró una alta exactitud y precisión en la predicción de caries en adultos jóvenes a partir de variables predictoras obtenidas longitudinalmente. Nuestro modelo podría, en el futuro, después de un mayor desarrollo y validación con otros datos de población diversa, ser utilizado por especialistas en salud pública y formuladores de políticas como una herramienta de detección para identificar el riesgo de caries en adultos jóvenes y aplicar intervenciones más específicas. Sin embargo, se necesitan datos de una población más diversa para mejorar la calidad y la generalización de la predicción de caries.

Tag

Caries Dental ; Jóvenes

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