J Periodontol：牙周炎发生的预测：分类，社会人口信息和健康信息的影响
2017-08-16 MedSci MedSci原创
牙周炎发展的预测是具有挑战性的。仅使用口腔健康相关数据，特别是在年轻人群中，可能会低估疾病风险。本研究旨在探讨以人群为基础的前瞻性队列研究的口腔、系统和社会经济数据用以评估牙周炎发展的准确性。
牙周炎发展的预测是具有挑战性的。仅使用口腔健康相关数据，特别是在年轻人群中，可能会低估疾病风险。本研究旨在探讨以人群为基础的前瞻性队列研究的口腔、系统和社会经济数据用以评估牙周炎发展的准确性。
收集个人的一般健康史和社会人口信息。1982年在佩洛塔斯出生者在其24岁和31岁时进行口腔检查。根据六项分类法， 31岁发生牙周炎者被当作金标准计算工作特征曲线（AUC）面积。多变量二项回归模型用于评估口腔健康，一般健康和社会经济特征对牙周炎发展预测准确性的影响。
结果：使用471名参与者的完整数据。阈值较低的牙周炎分类预测能力较好。24岁时的牙结石，牙周袋或出血分别呈现出一定的准确性。可以使用多变量模型提高精度；例如，Beck等人将AUC分为0.59到0.75，结合牙结石，出血或牙周袋的比例；失牙数；性别；教育；是否在家居住；修复需要；或龋失补牙数（DMFT）。牙周袋，出血或牙结石的比例；DMFT；刷牙频率；血压；性别；收入与其关系最为频繁。
结论：分类的选择可能影响牙周炎发生的预测准确性。无论分类如何，结合牙周信息，社会人口信息和一般健康史，可以增加对年轻人牙周炎发展的预测准确性。
原始出处：
Fábio R.M. Leite， Karen G. Peres， Loc G. Do， et al. Prediction of Periodontitis Occurrence： Influence of Classification and Sociodemographic and General Health Information. Journal of periodontology. 2017 August. doi： 10.1902/ jop.2017.160607
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