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目的 分析牙周炎患者牙种植术后发生种植体周围炎的危险因素,并建立列线图预测模型.方法 共203例患者纳入研究,并采用随机抽样法将其分为建模组(n=142)与验证组(n=61).基于牙周炎患者发生种植体周围炎的独立危险因素,建立Logistic风险预测模型.采用Bootstrap法对模型进行内部验证,外部验证通过验证组完成.利用Hosmer-Lemeshow检验(H-L检验)和受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)对预测模型进行评价.结果 吸烟史、糖尿病史、未定期行牙周治疗、种植体周围黏膜厚度<2 mm、前牙区种植和粘接固位修复等都是牙周炎患者种植后发生种植体周围炎的独立危险因素(P<0.05).根据以上危险因素,建立预测牙周炎患者发生种植体周围炎的列线图模型.H-L检验的显著性水平为0.536.校准曲线显示,建模组和验证组的预测值与实测值基本一致.建模组AUC为0.906,表明此模型具有较好的判别效果.结论 以吸烟史、糖尿病史、未能定期行牙周治疗、种植体周围黏膜厚度<2 mm、前牙区种植和粘接固位修复为预测因子构建的列线图模型可有效预测牙周炎患者发生种植体周围炎的概率.

作者:唐金鑫;汤春波;宋鑫;芮娜;薛昌敖

来源:口腔医学 2023 年 43卷 8期

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作者:
唐金鑫;汤春波;宋鑫;芮娜;薛昌敖
来源:
口腔医学 2023 年 43卷 8期
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牙周炎 牙种植体 种植体周围炎 列线图预测模型 periodontitis dental implant peri-implantitis nomogram predictive model
目的 分析牙周炎患者牙种植术后发生种植体周围炎的危险因素,并建立列线图预测模型.方法 共203例患者纳入研究,并采用随机抽样法将其分为建模组(n=142)与验证组(n=61).基于牙周炎患者发生种植体周围炎的独立危险因素,建立Logistic风险预测模型.采用Bootstrap法对模型进行内部验证,外部验证通过验证组完成.利用Hosmer-Lemeshow检验(H-L检验)和受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)对预测模型进行评价.结果 吸烟史、糖尿病史、未定期行牙周治疗、种植体周围黏膜厚度<2 mm、前牙区种植和粘接固位修复等都是牙周炎患者种植后发生种植体周围炎的独立危险因素(P<0.05).根据以上危险因素,建立预测牙周炎患者发生种植体周围炎的列线图模型.H-L检验的显著性水平为0.536.校准曲线显示,建模组和验证组的预测值与实测值基本一致.建模组AUC为0.906,表明此模型具有较好的判别效果.结论 以吸烟史、糖尿病史、未能定期行牙周治疗、种植体周围黏膜厚度<2 mm、前牙区种植和粘接固位修复为预测因子构建的列线图模型可有效预测牙周炎患者发生种植体周围炎的概率.