Sistema de razonamiento basado en casos y análisis estadístico inferencial en la predicción de fracasos de restauraciones de resina compuesta en sector posterior

Resumen

El fracaso de las restauraciones dentales es un problema a solucionar en la práctica clínica odontológica y en la enseñanza universitaria. Los profesionales y estudiantes deben ser conscientes de la longevidad de los tratamientos, y de las razones del fracaso de las restauraciones. La enseñanza y práctica odontológica tradicionalmente se han enfocado al tratamiento ideal y estético, menor atención ha sido prestada para el diagnóstico, prevención y tratamiento de restauraciones que han fracasado por problemas derivados de la técnica y/o factores asociados al sujeto. Los fracasos en el sector posterior se manifiestan fundamentalmente en forma de caries secundaria y fracturas. Frente a estos hechos, parece interesante, estudiar y analizar las restauraciones de resina en el sector posterior realizadas por los estudiantes de odontología, de la asignatura Patología y Terapéutica Dental II PTD II, en la práctica odontológica universitaria. Hipótesis de trabajo: los sistemas de razonamiento basados en casos CBR y el análisis estadístico inferencial, son herramientas adecuadas para predecir los factores determinantes en el fracaso de las restauraciones con resina compuesta, en el sector posterior, realizadas por estudiantes de 4 curso del Grado de Odontología. Objetivos: 1 Establecer los factores que influyen en el fracaso de las restauraciones de resina compuesta en el sector posterior realizadas por estudiantes de 4 curso del Grado de Odontología. 2 Identificar los tipos de causas del fracaso aplicando técnicas de CBR y análisis estadístico inferencial. A partir de los datos descritos se realizó un estudio estadístico de las causas del fracaso, y se elaboró un sistema de predicción de los tratamientos llevados a cabo por los estudiantes sobre los pacientes. Las predicciones se realizaron por medio de un sistema CBR que integró el clasificador MultiClassClassifier. El análisis de las causas realizado mediante un test estadístico, facilitó el estudio de predicciones automáticas. Para el análisis inferencial, se realizó en primer lugar un análisis univariable de los factores independientes con la estimación del efecto relativo riesgo relativo y su intervalo de confianza al 95 por ciento IC95por ciento en la probabilidad de fracaso a 12 meses. El test estadístico para evaluar el grado de asociación fue el test de la ji cuadrada o el test exacto de Fisher. Se realizó un análisis estratificado con el fin de identificar posibles modificaciones de efecto. Se construyeron modelos de regresión logística, para buscar la combinación de factores independientes que permitieron encontrar una excelente clasificación predictiva del fracaso. Los índices estadísticos de clasificación fueron la sensibilidad y la especificidad. Se calcularon las probabilidades predichas y se compararon con las probabilidades observadas. Los métodos aplicados para evaluar el fracaso fueron comparados con las áreas bajo la curva mediante un análisis de curvas de rendimiento diagnóstico COR. Se presentan las áreas bajo la curva de los distintos análisis junto a los IC 95 por ciento Conclusiones: 1 Las variables independientes asociadas a predicción de fracaso obtenidas por ambas metodologías fueron, en las variables asociadas al paciente, los hábitos de cepillado y la edad, y las variables pertenecientes al tratamiento, la contaminación con saliva y/o sangre, el uso de detector de caries, el número de capas y el ajuste de la oclusión. 2 Las herramientas bioinformáticas, CBR y el análisis estadístico inferencial, son útiles para la realización de un modelo predictivo para estimar la probabilidad de fracaso de las restauraciones realizadas por los estudiantes de PTD II. 3 La incidencia relativa de fracaso de las restauraciones de resina en el sector posterior al año del procedimiento fue del 22,2 por ciento, un 18,5 por ciento por filtración y un 3,7 por ciento debido a fractura de la resina compuesta.