Модель на основе машинного обучения предсказала связь между общим здоровьем и здоровьем полости рта
Факторы общего здоровья и здоровья полости рта должны рассматриваться совместно при планировании медицинского обслуживания пожилых людей, сообщили авторы в устном докладе на виртуальной встрече Международной ассоциации стоматологических исследований (IADR).
Здоровье полости рта и системное здоровье обычно рассматриваются как отдельные области в здравоохранении, однако большинство проблем общего здоровья и здоровья полости рта имеют общие факторы риска и оба влияют на общее благополучие. В данном исследовании ученые использовали алгоритм машинного обучения для изучения надежности связи между общим здоровьем и здоровьем полости рта.
В анализ были включены 19 862 японских пациента в возрасте 65 лет и старше из исследования 2016 Gerontological Evaluation Study. Алгоритм машинного обучения под названием XGBoost использовался для прогнозирования самооценки здоровья полости рта с помощью предикторов, связанных с общим здоровьем (хрупкость, психологический статус и коморбидность), и самооценки общего здоровья с помощью предикторов, связанных со здоровьем полости рта (плохая окклюзия, затрудненное жевание и сухость во рту). Возраст, пол, доход семьи и курение были добавлены в качестве общих предикторов для обеих моделей.
Распространенность плохой самооценки здоровья полости рта была выше (28,6 процентов) по сравнению с плохой самооценкой общего здоровья (12,4 процентов). Кроме того, 20,6 процентов людей с плохой самооценкой здоровья полости рта также сообщили о плохой самооценке общего здоровья, в то время как 47,7 процентов людей с плохой самооценкой общего здоровья также сообщили о плохой самооценке здоровья полости рта, по данным исследователей.
Исследование показало, что модель точно предсказала устойчивую связь между общим здоровьем и здоровьем полости рта, заключили исследователи. Более того, оказалось, что здоровье полости рта обладает большей способностью предсказывать общее здоровье, чем наоборот.
