PSC-MCAT在桂林市临桂区低龄儿童龋病风险预测中的验证与应用评估

摘要

目的：应用改良版学龄前儿童龋病风险评估工具（PSC-MCAT）预测桂林市临桂区低龄儿童龋病风险，并评估其预测效能。方法：选取桂林市临桂区幼儿园367例3岁儿童为研究对象。通过基线问卷调查和口腔检查收集数据，并进行为期1.5年的纵向随访，观察龋病发病情况。采用χ²趋势检验分析患龋风险等级与龋病发病率及龋均增量的关系；应用广义线性模型评估不同风险组的新发龋风险。同时，将PSC-MCAT所有条目作为预测变量，分别纳入支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯和随机森林4种机器学习算法构建龋病预测模型，通过模型性能评价，验证PSC-MCAT条目组合的预测价值。结果：随访1.5年后，不同患龋风险等级组间的新发龋率和龋均增量差异均具有统计学意义（P<0.05）。χ²趋势检验显示，随着龋病风险等级升高，儿童龋病发生率、龋均及龋均增量上升（P<0.001）。广义线性模型分析表明，中风险组和高风险组儿童1.5年后的新发龋风险高于低风险组（P<0.05）。基于PSC-MCAT条目的机器学习模型中，逻辑回归和朴素贝叶斯在测试集上的AUC均大于0.8；支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯和随机森林4种算法的准确率、精确率、灵敏度及F1值均高于0.7。结论：PSC-MCAT对低龄儿童龋病风险具有良好的预测效能；机器学习算法验证了PSC-MCAT评估条目与儿童龋病风险的相关性评估可靠，该工具值得在桂林市临桂区低龄儿童中推广应用。

关键词

学龄前儿童 / 龋病 / 风险评估 / 风险预测 / 机器学习