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dc.creatorReiniger, Ana Paula Pereira
dc.date.accessioned2018-07-12T11:49:56Z
dc.date.available2018-07-12T11:49:56Z
dc.date.issued2017-07-28
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/13755
dc.description.abstractSelf-reported measures of periodontal disease have shown promising validity in certain populations. There are no studies in the literature evaluating these measures in a representative sample of rural area, low income, low educational level and difficult access to dental care. Our objective was to evaluate the predictive performance of self-reported questions for periodontitis, performed in a representative sample of a rural population in the city of Rosário do Sul, located in southern Brazil. Nine questions were applied, eight of which were subdivided into three domains (self-perception of periodontal disease, self-perception of disease history, and periodontal disease diagnosed by a dentist) and compared with gold-standard (full mouth) clinical exams. Periodontal disease was classified according to two classifications: European and CDC / AAP. Diagnostic tests of sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value and ROC curve area were performed for all isolated questions and grouped into models. Binary logistic regression models were used to derive parameter estimates for all variables in given models. The sample consisted of 427 individuals aged 35 years or older who had at least five teeth. Individually, only the measure associated with the self-perception of "loose" teeth was valid to predict severe periodontitis. When self-reported questions were grouped into logistic regression models, the best models combined sociodemographic variables and risk factors with self-reported measures associated with self-perception of gum disease, "loose" teeth, and history of tooth loss. The combination of these variables reached acceptable statistical thresholds, that is, moderate area under the ROC curve (0.71-0.89), and sensitivity and specificity between 60% and 79%, representing moderate validity. The predictive performance of these self-reported questions showed its potential use for surveillance of severe periodontitis in a rural population with high prevalence of periodontitis, low socioeconomic status, and limited access to dental care.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectÁrea Ruralpor
dc.subjectCurva ROCpor
dc.subjectDiagnósticopor
dc.subjectDoença periodontalpor
dc.subjectEpidemiologiapor
dc.subjectEspecificidadepor
dc.subjectSensibilidadepor
dc.subjectDiagnosiseng
dc.subjectEpidemiologyeng
dc.subjectPeriodontal diseaseeng
dc.subjectROC curveeng
dc.subjectRural areaeng
dc.subjectSensitivityeng
dc.subjectSpecificityeng
dc.subjectSurveyeng
dc.titleMedidas auto reportadas para predição de periodontite em uma amostra rural de brasileiros.por
dc.title.alternativeSelf-reported measures for prediction of periodontitis in a rural sample of brazilians.eng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoMedidas autorreportadas de doença periodontal têm apresentado validade promissora em determinadas populações. Não existem estudos na literatura avaliando estas medidas em uma amostra representativa de área rural, baixa renda, baixo nível de escolaridade e difícil acesso a atendimento odontológico. Nosso objetivo foi avaliar o desempenho preditivo de questões autorrelatadas para periodontite, realizado em uma amostra representativa de uma população rural na cidade de Rosário do Sul, localizada no sul do Brasil. Foram aplicadas nove perguntas, sendo que oito são subdivididas em três domínios (autopercepção de doença periodontal, autopercepção de histórico de doença e doença periodontal diagnosticada por um dentista) e comparadas com exames clínicos padrão-ouro (boca toda). A doença periodontal foi classificada de acordo com duas classificações: Europeia e CDC/AAP. Testes de diagnóstico de sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo, valor preditivo negativo e área da curva ROC foram realizados para todas as questões isoladas e agrupadas em modelos. Modelos de regressão logística binária foram utilizados para derivar estimativas de parâmetros para todas as variáveis em determinados modelos. A amostra foi composta por 427 indivíduos de 35 anos ou mais e que tinham pelo menos cinco dentes. Individualmente, apenas a medida associada à autopercepção dos dentes “bambos” foi válida para prever periodontite severa. Quando as questões autorrelatadas foram agrupadas em modelos de regressão logística, os melhores modelos combinavam variáveis sociodemográficas e fatores de risco com medidas autorrelatadas associadas à autopercepção da doença das gengivas, dentes “bambos” e história de perda de dente. A combinação dessas variáveis atingiu limiares estatísticos aceitáveis, ou seja, área moderada sob a curva ROC (0.71-0.89), e sensibilidade e especificidade entre 60% e 79%, representando validade moderada. O desempenho preditivo dessas questões autorrelatadas mostrou seu uso potencial para vigilância da periodontite severa em uma população rural com alta prevalência de periodontite, nível socioeconômico baixo e acesso limitado a atendimento odontológico.por
dc.contributor.advisor1Kantorski, Karla Zanini
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9045954332136714por
dc.contributor.referee1Zanatta, Fabricio Batistin
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9045954332136714por
dc.contributor.referee2Angst, Patrícia Daniela Melchiors
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4153879209830089por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2960428968866242por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentOdontologiapor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Odontológicaspor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::ODONTOLOGIApor
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências da Saúdepor


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