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Les outils d'apprentissage automatique peuvent aider à recenser la perte des dents

La perte des dents est souvent reçue comme partie naturelle de vieillissement, mais ce qui s'il y avait une voie de recenser mieux ceux les plus susceptibles sans besoin d'examen dentaire ?

La recherche neuve aboutie par des chercheurs à l'école de Harvard du médicament dentaire propose que les outils d'apprentissage automatique puissent aider à recenser ceux au risque le plus grand pour la perte des dents et à se référer les pour davantage d'évaluation dentaire dans un effort pour assurer des interventions précoces pour éviter ou retarder la condition.

L'étude, 18 juin publié dans PLOS UN, cinq algorithmes comparés utilisant une combinaison différente des variables à l'écran pour le risque. Les résultats ont prouvé à ceux que les caractéristiques médicales factorisées et les variables socio-économiques, telles que le chemin, éducation, arthrite, et diabète, ont surpassé les algorithmes qui se sont fondés sur seuls les indices cliniques dentaires.

« Notre analyse a prouvé que tandis que tous les modèles d'apprentissage automatique peuvent être les facteurs prédictifs utiles du risque, ceux que les variables socio-économiques incorporées peuvent être particulièrement les outils de dépistage puissants pour recenser ceux au risque intensifié pour la perte des dents, » a indiqué le principal enquêteur Hawazin Elani, professeur adjoint d'étude de la politique sanitaire et de l'épidémiologie orales à HSDM.

L'approche pourrait être employée pour interviewer des gens mondial et dans un grand choix de réglages de santé même par les professionnels non-dentaires, il a ajouté.

La perte des dents peut débiliter matériel et psychologiquement. Elle peut affecter la qualité de vie, le bien-être, la nutrition, et les interactions sociales. Le procédé peut être retardé, même évité, si les signes les plus tôt de la maladie dentaire sont recensés, et la condition traité promptement. Cependant, beaucoup de gens avec la maladie dentaire peuvent ne pas voir un dentiste jusqu'à ce que le procédé ait avancé bien au-delà de la remarque de sauvegarder une dent. C'est avec précision où les outils de dépistage pourraient aider à recenser ceux au plus gros risque et à se référer les pour davantage d'évaluation, l'équipe a dit.

Dans l'étude, les caractéristiques utilisées par chercheurs comportant presque 12.000 adultes de l'enquête nationale d'inspection de santé et de nutrition pour concevoir et vérifier cinq algorithmes d'apprentissage automatique et pour évaluer à quel point elles ont prévu complètent et perte des dents incrémentielle parmi des adultes basés sur socio-économique, la santé, et les caractéristiques médicales.

Notamment, les algorithmes ont été conçus pour évaluer le risque sans examen dentaire. N'importe qui considéré au haut risque pour la perte des dents, cependant, devrait encore subir un examen réel, les chercheurs ajoutés.

Les résultats de l'analyse indiquent l'importance des facteurs socioéconomiques qui forment le risque au delà des indices cliniques traditionnels.

Nos découvertes proposent que les modèles d'algorithme d'apprentissage automatique comportant des caractéristiques socio-économiques aient été meilleurs à la perte des dents de prévision que ceux se fondant sur seuls les indicateurs dentaires cliniques courants. Ce travail met en valeur l'importance des causes déterminantes sociales de la santé. Connaissant le niveau de formation du patient, l'état d'emploi, et le revenu est juste comme approprié pour la perte des dents de prévision qu'évaluant leur état dentaire clinique. »

Hawazin Elani, principal enquêteur d'étude et professeur adjoint de la politique sanitaire et de l'épidémiologie orales, école de Harvard de médicament dentaire

En effet, on l'a longtemps su que les populations à faibles revenus et marginalisées remarquent une part disproportionnée du fardeau de la perte des dents, vraisemblablement en raison du manque d'accès régulier aux soins dentaires, entre d'autres raisons, l'équipe a dit.

« En tant que professionnels de santé oraux, nous savons l'identification précoce critique et les soins immédiats sont en évitant la perte des dents, et ces découvertes neuves indiquent un outil neuf important en réalisant cela, » a dit la brouette de Jane, l'adjoint au doyen pour la santé globale et de communauté et le directeur exécutif de l'initiative pour intégrer la santé et le médicament oraux à HSDM. Le « M. Elani et son équipe de recherche a jeté la lumière neuve sur la façon dont nous pouvons le plus effectivement viser nos efforts de prévention et améliorer la qualité de vie pour nos patients. »

Source:
Journal reference:

Elani, H. W. et al. (2021) Predictors of tooth loss: A machine learning approach. PLOS ONE. doi.org/10.1371/journal.pone.0252873.