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Gli strumenti di apprendimento automatico possono contribuire ad identificare la perdita del dente

La perdita del dente è spesso accettata come parte naturale di invecchiamento, ma che cosa se ci fosse un modo identificare meglio quelli i più suscettibili senza l'esigenza di un esame dentario?

La nuova ricerca piombo dai ricercatori al banco di Harvard di odontoiatria suggerisce che gli strumenti di apprendimento automatico possano contribuire ad identificare quelli al più grande rischio per perdita del dente ed a farle riferimento per ulteriore valutazione dentaria in uno sforzo per assicurare gli interventi iniziali per evitare o ritardare la circostanza.

Lo studio, pubblicato il 18 giugno in PLOS UNO, confrontato cinque algoritmi facendo uso di una combinazione differente di variabili allo schermo per il rischio. I risultati hanno indicato quelli che le caratteristiche mediche scomposte e le variabili socioeconomiche, quale la corsa, formazione, artrite ed il diabete, hanno superato gli algoritmi che hanno contato sugli indicatori clinici dentari da solo.

“La nostra analisi ha indicato che mentre tutti i modelli di apprendimento automatico possono essere preannunciatori utili del rischio, quelle che le variabili socioeconomiche comprese possono essere particolarmente potenti selezione foggiano per identificare quelle al rischio intensificato per perdita del dente,„ ha detto il principale inquirente Hawazin Elani, assistente universitario di studio di criterio di integrità e dell'epidemiologia orali a HSDM.

L'approccio potrebbe essere usato per schermare la gente globalmente ed in varie impostazioni di sanità anche dai professionisti non dentari, ha aggiunto.

La perdita del dente può fisicamente e psicologicamente debilitare. Può pregiudicare la qualità di vita, il benessere, la nutrizione e le interazioni sociali. Il trattamento può essere ritardato, anche impedito, se i segni più in anticipo della malattia dentaria sono identificati e la circostanza trattato subito. Tuttavia, molta gente con la malattia dentaria non può vedere un dentista finché il trattamento non abbia avanzato molto al di là del punto di salvare un dente. Ciò è precisamente dove schermando gli strumenti potrebbe contribuire ad identificare quelli all'elevato rischio e farle riferimento per ulteriore valutazione, il gruppo ha detto.

Nello studio, i dati usati ricercatori che comprendono quasi 12.000 adulti dall'indagine nazionale dell'esame di nutrizione e di salubrità per progettare e verificare cinque algoritmi di apprendimento automatico e per valutare come hanno predetto sia completano che perdita incrementale del dente fra gli adulti basati su socioeconomico, su salubrità e sulle caratteristiche mediche.

Considerevolmente, gli algoritmi sono stati destinati per valutare il rischio senza un esame dentario. Chiunque reputato ad ad alto rischio per perdita del dente, tuttavia, ancora dovrebbe subire un esame reale, i ricercatori aggiunti.

I risultati dell'analisi indicano l'importanza dei fattori socioeconomici che modellano il rischio oltre gli indicatori clinici tradizionali.

I nostri risultati suggeriscono che i modelli di algoritmo di apprendimento automatico che comprendono le caratteristiche socioeconomiche siano stati migliori a perdita di predizione del dente che quelli che contano sugli indicatori dentari clinici sistematici da solo. Questo lavoro evidenzia l'importanza dei fattori determinanti sociali di salubrità. Conoscendo il livello della formazione del paziente, la posizione nella professione ed il reddito è altrettanto pertinenti per perdita di predizione del dente quanto valutando il loro stato dentario clinico.„

Hawazin Elani, principale inquirente di studio e assistente universitario di criterio di integrità e di epidemiologia orali, banco di Harvard di odontoiatria

Effettivamente, lungamente è stato conosciuto che le popolazioni a basso reddito e marginalizzate avvertono un'azione sproporzionata del carico di perdita del dente, probabilmente dovuto mancanza di accesso regolare a cura dentaria, tra altre ragioni, il gruppo ha detto.

“Come professionisti del settore medico-sanitario orali, sappiamo l'identificazione in anticipo critica e la cura rapida sono nell'impedire la perdita del dente e questi nuovi risultati indicano un nuovo strumento importante nel raggiungimento del quello,„ ha detto la riga della barra di Jane, decano di socio per salubrità della comunità e globale e direttore esecutivo dell'iniziativa per integrare la salubrità e la medicina orali a HSDM. “Il Dott. Elani ed il suo gruppo di ricerca ha fatto il nuovo indicatore luminoso su come possiamo il più efficacemente mirare ai nostri sforzi di prevenzione e migliorare la qualità di vita per i nostri pazienti.„

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.