Modelos preditivos e doenças periodontais: uma revisão integrativa

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Goularte, Felipe Corazza
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/228271
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências da Saúde. Odontologia.
id UFSC_d2a3792c6d86acadf2732e0470e6fd04
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/228271
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str 2373
spelling Modelos preditivos e doenças periodontais: uma revisão integrativaPrevisõesPeriodontiaDoenças PeriodontaisTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências da Saúde. Odontologia.Introduction: The periodontal tissue is composed by gingiva, periodontal ligament and alveolar bone, and is susceptible to a variety of diseases, the most common being gingivitis and periodontitis. Periodontitis has a multifactor etiology, and is currently a growing issue to public health, both in Brazil and worldwide. Epidemiologic studies regarding periodontal disease face many challenges, such as expensive structure and staff necessities and calibration of participants. In this context, predictive models may come as a viable alternative, it being mathematical representations of real situations, allowing to predict chances of an outcome according to risk factors. Objective: This essay aims to answer the question: “What does the academic literature currently shows about predictive models and their applications to periodontal diseases?”. Method: This essay is an integrative review. A literature search was conducted in 8 online data bases, using two keywords “periodontal diseases” and “forecasting”. Articles were selected based on inclusion criteria: published works that develop or test prediction models to periodontal diseases; and exclusion criteria: any review, case report, or laboratorial study, non health related studies, and models not exclusive to periodontal health. Literature Review: A total of 11.311 articles were found in data bases, but after duplications exclusion and selection process, 23 studies were included in this review. Publishing years ranged from 1983 to 2021. The country and the journal with the most published works were, respectively, United States (7) and Journal of Periodontology (8). Characteristics such as type of study, outcome to be predicted and employed risk factors suffered great variation. All models had aims related to periodontitis, prevalence being the most common (17). There were 18 cross-sectional studies, 4 cohorts and 1 case-control. Almost half models (11) were based on questionnaires, to different extents, and most united clinical with socioeconomic factors. Sample had variations from 20 to 12.370 people, and only 2 studies reported low prediction power. Conclusion: Socioeconomic factors have an important role in periodontal diseases process, and show their consolidation as essential factors to many models. Prediction models for progression of periodontitis show great potential at guiding clinicians in regard of promotion, prevention and individual treatment, using clinical exams easily made. Prediction models are becoming a great alternative to conventional epidemiologic studies, especially those involving questionnaires.Introdução: O periodonto, composto por gengiva, ligamento periodontal e osso alveolar, está suscetível a diversas patologias, sendo a gengivite e a periodontite as mais comuns. A periodontite possui etiologia multifatorial, e atualmente se configura como um problema de saúde pública crescente, tanto no cenário mundial como nacional, porém estudos epidemiológicos visando maior vigilância sobre a doença precisam enfrentar dificuldades que variam do desafio de calibrar todos os participantes, às necessidades estruturais e pessoais específicas e dispendiosas. Neste contexto, modelos preditivos surgem como alternativa viável, tratando-se de representações matemáticas de situações reais, permitindo através de fatores de risco, prever a chance de um indivíduo possuir ou desenvolver uma doença. Objetivo: Este trabalho de conclusão de curso visa responder à pergunta: “O que a literatura científica atual relata sobre os modelos preditivos e suas utilidades quando aplicados às doenças periodontais?”. Método: Trata-se de uma revisão integrativa da literatura. A pesquisa foi realizada em 8 bases de dados, com chave de busca constituída de dois núcleos temáticos: “doenças periodontais” e “previsões”. A seleção dos trabalhos elegíveis foi realizada a partir dos critérios de inclusão: estudos publicados, que desenvolvessem ou avaliassem modelos de predição para doenças periodontais; e exclusão: trabalhos do tipo revisões, relatos de caso ou laboratoriais, que não pertencessem à área da saúde, e que desenvolvessem modelos para saúde bucal como um todo, sem foco na área da periodontia. Revisão da Literatura: Um total de 11.311 artigos foi alcançado nas bases de dados, porém, após exclusão de duplicados e processo de seleção baseado em leitura de título, resumo e texto completo, sequencialmente, 23 artigos foram incluídos nesta revisão. A data de publicação dos estudos variou de 1983 a 2021. O país e a revista com mais publicações no tema foram os Estados Unidos (7 artigos) e a Journal of Periodontology (8). Os trabalhos variaram bastante em fatores como: tipo de estudo, desfecho objetivado com a predição, e indicadores utilizados no modelo. Todos os modelos alcançados tinham por objetivo prever algum aspecto relacionado à periodontite, sendo a prevalência o mais comum (17). Foram 18 estudos transversais, 4 longitudinais e 1 caso-controle. Quase metade dos trabalhos (11) fez uso de questionários como forma de levantar os fatores de risco individuais, assim como foram maioria (18) os artigos que uniram fatores clínicos e de perfil socioeconômico para suas predições. A população amostral dos estudos variou de 20 a 12.370. Apenas dois estudos relataram baixo poder de predição. Conclusão: Fatores socioeconômicos possuem importante papel no processo de saúde-doença periodontal, e se consolidaram como essencial no desenvolvimento de muitos dos modelos alcançados. Modelos preditivos para progressão da periodontite possuem potencial de auxiliar o cirurgião-dentista clínico a direcionar formas de promoção, prevenção e tratamento individuais, através de exames clínicos já realizados com frequência em consultórios. Modelos preditivos, especialmente os baseados em questionários são uma opção de grande viabilidade para estudos populacionais convencionais.Florianópolis, SCCastro, Renata GoulartAraújo, Pierre Guedes deUniversidade Federal de Santa CatarinaGoularte, Felipe Corazza2021-09-28T13:57:57Z2021-09-28T13:57:57Z2021-08-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis36application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/228271info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2021-09-28T13:57:58Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/228271Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732021-09-28T13:57:58Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.none.fl_str_mv Modelos preditivos e doenças periodontais: uma revisão integrativa
title Modelos preditivos e doenças periodontais: uma revisão integrativa
spellingShingle Modelos preditivos e doenças periodontais: uma revisão integrativa
Goularte, Felipe Corazza
Previsões
Periodontia
Doenças Periodontais
title_short Modelos preditivos e doenças periodontais: uma revisão integrativa
title_full Modelos preditivos e doenças periodontais: uma revisão integrativa
title_fullStr Modelos preditivos e doenças periodontais: uma revisão integrativa
title_full_unstemmed Modelos preditivos e doenças periodontais: uma revisão integrativa
title_sort Modelos preditivos e doenças periodontais: uma revisão integrativa
author Goularte, Felipe Corazza
author_facet Goularte, Felipe Corazza
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Castro, Renata Goulart
Araújo, Pierre Guedes de
Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Goularte, Felipe Corazza
dc.subject.por.fl_str_mv Previsões
Periodontia
Doenças Periodontais
topic Previsões
Periodontia
Doenças Periodontais
description TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências da Saúde. Odontologia.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-09-28T13:57:57Z
2021-09-28T13:57:57Z
2021-08-27
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/228271
url https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/228271
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 36
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC
publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1808652106031169536

Registros relacionados