10〜18歳の参加者の間で歯虫のリスクを正確に評価するための簡略化された予測モデル

多くの危険因子が患者年齢に関連しているため、歯の虫歯の評価は特定の年齢層を対象とする必要があります。まだ新しいcar盛な病変の発生のリスクがあるティーン前および10代の患者には、より個別化された虫歯管理戦略が必要です。したがって、この研究の目的は、虫歯関連のリスク要因を特定し、歯虫の単純化されたリスク予測モデルを開発することを目的としています。アンケート調査、以前の虫歯、口腔衛生、微生物コロニー形成、唾液分泌、唾液緩衝容量容量検査、および歯のバイオフィルムの酸性生成に基づいて、10〜18歳の171人の参加者でcar虫の危険因子が評価されました。これらの危険因子は、コンピューターベースのリスク評価プログラム（カリオグラム）に入力され、これらの要因とカリオグラムスコアとの相関関係が調査されました。重要なリスク予測因子を使用して、単純化されたリスク予測モデルを開発しました。歯虫の発生率を予測する際のこのモデルのパフォーマンスは、受信者動作特性分析を使用して評価され、虫歯の管理への適用性を判断しました。単純化された予測モデルには、car虫の発生率と有意に関連する3つの予測因子が含まれていました。つまり、フッ化物を含む歯磨き粉の使用、歯のバイオフィルムの酸性生成、および唾液分泌です（p <0.001）。結果のモデルの感度と特異性はそれぞれ60.5と85.0％で、カットオフ値はしきい値として69.41でした。このモデルの曲線下の面積は0.782（95％信頼区間= 0.681-0.884、p <0.001）でした。当社の新しいcar虫のリスク予測モデルは、臨床医が患者の新しい虫歯の発生リスクを正確かつ簡単に予測できるようになると予想されています。

Dental caries assessment needs to be targeted at specific age groups, as many risk factors are related to patient age. Pre-teen and teenage patients, who are still at risk of occurrence of new carious lesions, need more individualized caries management strategies. Therefore, this study aimed to identify caries-related risk factors and develop a simplified risk prediction model for dental caries. Risk factors for caries were assessed in 171 participants aged 10-18 years, based on a questionnaire survey, previous history of caries, oral hygiene, microorganism colonization, saliva secretion, saliva buffer capacity examinations, and the acidogenicity of dental biofilms. These risk factors were entered into a computer-based risk assessment program (the Cariogram), and correlations between these factors and Cariogram scores were investigated. Significant risk predictors were used to develop a simplified risk prediction model. The performance of this model in predicting dental caries incidence was evaluated using receiver operating characteristic analysis, to determine its applicability to the management of caries. Our simplified prediction model included three predictors that were significantly associated with caries incidence: use of fluoride-containing toothpaste, the acidogenicity of dental biofilms, and saliva secretion (p < 0.001). The resulting model had a sensitivity and specificity of 60.5 and 85.0%, respectively, with a cut-off value of 69.41 as the threshold. The area under the curve of this model was 0.782 (95% confidence interval = 0.681-0.884, p < 0.001). Our new caries risk prediction model is expected to allow clinicians to accurately and easily predict patients' risk of occurrence of new caries.