一种用于预测大学生患上关节疾病风险的诺姆图
Yuchen Cui1, Fujia Kang1, Xinpeng Li1
1Department of Orthodontic, Hospital of Stomatology, Jilin University, No. 2699 Qianjin Street, Changchun, Jilin Province, 130012, P.R. China.
BMC oral health
|September 6, 2024
概括
这项研究确定了大学生中关节疾病 (TMD) 的关键风险因素,开发了一个预测模型,以帮助早期发现和个性化治疗TMD.
科学领域:
- 口腔健康 口腔健康
- 流行病学 流行病学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 部部疾病 (TMDs) 影响了相当一部分大学生.
- 识别风险因素对于TMD的早期干预和管理至关重要.
研究的目的:
- 在大学生中识别TMD的独立风险因素.
- 在这个人群中开发和验证TMD风险的预测模型.
主要方法:
- 分析了1,122名大学生的队列.
- 机器学习算法 (LASSO,Boruta) 和后勤回归被用于因素选择和模型构建.
- 使用内部和外部验证队列来评估模型性能.
主要成果:
- 在研究的大学生中,TMD的患病率为44.30%.
- 确定了10个重要的风险因素,包括性别,生活习惯 (例如,单方面,咬硬食物),功能障碍活动 (例如,牙紧,磨牙),压力和焦虑.
- 开发的预测模型在验证队列中显示出强大的预测准确性 (AUC > 0.82).
结论:
- 开发了一种在线名谱,用于预测大学生的TMD风险.
- 这种工具有助于早期识别和个性化治疗策略的TMD.
- 该模型为预测TMD概率和指导患者管理提供了临床实用性.
