J Periodontol：牙周炎发生的计算：分类，社会人口信息和健康信息的影响

2022-01-31 02:30:22 来源:

牙周炎蓬勃发展的预见是具挑战性的。仅用到口腔肥胖症相关样本，特别是在年轻群体中，似乎会低估哮喘风险。本科学研究旨在探讨以群体为基础的前瞻性队列科学研究的口腔、系统和人际亲密关系金融业样本来作指标牙周炎蓬勃发展的精准度。收集应有的一般肥胖症两书和人际亲密关系人口百分比的资讯。1982年在佩洛塔斯外祖父者在其24岁和31岁时进行时口腔检查。根据六项归入法， 31岁引发牙周炎者被当做金标准计数指导形态曲线（AUC）面积。多数据类型二项回归模型可用指标口腔肥胖症，一般肥胖症和人际亲密关系金融业形态对牙周炎蓬勃发展预见精准度的影响。结果：用到471名与会者的完整样本。敏感度更高的牙周炎归入预见能力较好。24岁时的牙结石，牙周袋或肿胀分别呈现出一定的精准度。可以用到多数据类型模型提高精度；例如，Beck等人将AUC分为0.59到0.75，混合牙结石，肿胀或牙周袋的百分比；失牙数；异性恋；教育；究竟在家居住；复原需要；或龋失补牙数（DMFT）。牙周袋，肿胀或牙结石的百分比；DMFT；刷牙频率；血压；异性恋；收入与其亲密关系最为时有。结论：归入的选项似乎影响牙周炎引发的预见精准度。无论归入如何，混合牙周的资讯，人际亲密关系人口百分比的资讯和一般肥胖症两书，可以增加对年轻一代牙周炎蓬勃发展的预见精准度。早期出处：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