Clasificación de la Atención Dental Retrasada Mediante Aprendizaje Automático: Un Análisis de la National Health...

Área de la Ciencia:

• Salud Pública
• Investigación de Servicios de Salud
• Equidad en Salud

Sus antecedentes:

• El retraso en la atención dental exacerba los problemas de salud bucal y refleja disparidades más amplias en el acceso a la atención médica.
• Comprender la prevalencia y los impulsores del retraso en la atención dental es crucial para abordar las inequidades en la salud bucal.

Objetivo del estudio:

• Estimar la prevalencia de la atención dental retrasada entre los adultos estadounidenses durante 12 meses.
• Identificar las disparidades en la atención retrasada entre los grupos demográficos y socioeconómicos.
• Evaluar la utilidad del aprendizaje automático (ML) para identificar a las personas en riesgo.

Principales métodos:

• Análisis transversal del archivo de adultos de la muestra de la National Health Interview Survey (NHIS) de 2023 (N=54.927).
• Estadísticas descriptivas estratificadas por edad, sexo, educación, seguro y raza/etnia.
• Desarrollo y evaluación de clasificadores de ML (LightGBM) utilizando precisión, exactitud, exhaustividad, puntuación F1, AUC y SHAP para la interpretabilidad.

Principales resultados:

• El 14,5% de los adultos estadounidenses informó haber retrasado la atención dental en el último año.
• Se observaron tasas de retraso más altas en adultos de 35 a 64 años, personas negras/afroamericanas, personas multirraciales y personas con menor nivel educativo.
• La falta de seguro dental aumentó significativamente la probabilidad de retraso en la atención. LightGBM logró una precisión del 84,87%, con la educación, la relación ingresos-pobreza y el estado del seguro como predictores clave.

Conclusiones:

• El retraso en la atención dental es prevalente y afecta de manera desproporcionada a grupos demográficos y socioeconómicos específicos.
• Los modelos de ML interpretables pueden ayudar en la estratificación del riesgo para intervenciones específicas.
• Se recomiendan políticas que amplíen la cobertura dental y reduzcan las barreras financieras para mitigar las inequidades.