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目的 构建种植体周围炎(PI)患者早期种植牙失败的预测模型,并验证模型的预测效果.方法 选取2020年5月至2022年5月我院进行治疗的PI患者为研究对象,根据种植后情况将患者分为失败组和成功组;收集临床资料,采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选影响PI患者早期种植牙失败的危险因素;采用R软件构建预测PI患者早期种植牙失败风险的列线图模型;采用受试者工作特征(ROC)曲线验证模型的区分度以及一致性.结果 本研究560例PI患者有110例出现早期种植牙失败,发生率为19.64%;多因素Logistic回归分析显示年龄≥60岁(OR=2.519)、糖尿病史(OR=2.179)、吸烟史(OR=2.397)、种植牙愈合期再次损伤(OR=3.090)、基桩和外形选择不当(OR=5.884)、未定期洁牙(OR=2.600)均为影响PI患者早期种植牙失败的独立危险因素(P<0.05).基于以上危险因素建立预测PI患者早期种植牙失败风险的列线图模型,并进行内外部验证,结果显示建模组和验证组校准曲线显示校正曲线和理想曲线拟合度均较好,表明模型预测早期种植牙失败风险与实际发生风险基本一致;ROC曲线分析结果显示分别为0.788(95%CI 0.735~0.841)、0.794(95%CI 0.723~0.866),表明预测模型具有良好的预测能力.结论 年龄≥60岁、糖尿病史、吸烟史、种植牙愈合期再次损伤、基桩和外

作者:王桃;吴燕;肖茂萍

来源:四川医学 2023 年 44卷 5期

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作者:
王桃;吴燕;肖茂萍
来源:
四川医学 2023 年 44卷 5期
标签:
种植体周围炎 早期种植牙失败 影响因素 列线图 预测模型
目的 构建种植体周围炎(PI)患者早期种植牙失败的预测模型,并验证模型的预测效果.方法 选取2020年5月至2022年5月我院进行治疗的PI患者为研究对象,根据种植后情况将患者分为失败组和成功组;收集临床资料,采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选影响PI患者早期种植牙失败的危险因素;采用R软件构建预测PI患者早期种植牙失败风险的列线图模型;采用受试者工作特征(ROC)曲线验证模型的区分度以及一致性.结果 本研究560例PI患者有110例出现早期种植牙失败,发生率为19.64%;多因素Logistic回归分析显示年龄≥60岁(OR=2.519)、糖尿病史(OR=2.179)、吸烟史(OR=2.397)、种植牙愈合期再次损伤(OR=3.090)、基桩和外形选择不当(OR=5.884)、未定期洁牙(OR=2.600)均为影响PI患者早期种植牙失败的独立危险因素(P<0.05).基于以上危险因素建立预测PI患者早期种植牙失败风险的列线图模型,并进行内外部验证,结果显示建模组和验证组校准曲线显示校正曲线和理想曲线拟合度均较好,表明模型预测早期种植牙失败风险与实际发生风险基本一致;ROC曲线分析结果显示分别为0.788(95%CI 0.735~0.841)、0.794(95%CI 0.723~0.866),表明预测模型具有良好的预测能力.结论 年龄≥60岁、糖尿病史、吸烟史、种植牙愈合期再次损伤、基桩和外