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Aplicação da metodologia de superfície de resposta na avaliação de fatores correlacionados a periodontite em Índios Kiriri do nordeste do Brasil.

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SUSANA SILVA SOARES Dissertação.pdf: 4863945 bytes, checksum: 2692443bf1bbefa0e6927a47dcda2da5 (MD5) / CAPES / A metodologia de superfície de resposta (MSR) é um conjunto de técnicas
avançadas de análises de regressão, complementares ao planejamento
experimental, que ajudam a entender a influência de vários fatores em uma
variável resposta de interesse. O presente estudo tem como objetivo avaliar
fatores associados com a periodontite, utilizando metodologia de superficie de
resposta e desenvolver um modelo matemático representativo para periodontite.
Em uma amostra de 176 índios Kiriri, avaliou-se a associação de 16 diferentes
fatores socioeconômicos e comportamentais com a periodontite, variável de
resposta, de acordo com cinco diferentes critérios de classificação da doença.
Equações polinomiais de 4º grau, com altos coeficientes de determinação (R² =
1), foram escolhidas para representar os modelos. As variáveis correlacionadas
com periodontite, de acordo com a definição 1 de periodontite (ZABOR et al.,
2010), foram: escolaridade, idade, índice de placa (IP), orientação de higiene
oral, sexo, índice de massa corpórea (IMC) e número de dentes perdidos.
Definição 2 de periodontite (BAELUM & LÓPEZ 2012): escolaridade, idade,
orientação de higiene oral, IMC, IP, glicemia em jejum e número de dentes
perdidos. Definição 3 de periodontite (TONETTI & CLAFFEY 2005): número de
dentes perdidos, idade, IP, dependência de nicotina, hipertensão, escolaridade,
dependência alcoólica e uso de fio dental. Definição 4 de periodontite (EKE et al.,
2012): idade, IP, escolaridade, sexo, orientação de higiene oral, renda, uso de
bochecho, frequência de escovação e tipo de escova dental. Por fim as variáveis
correlacionadas com Risco periodontal (LANG & TONETTI 2003) foram: IP,
hipertensão, escolaridade, uso do fio dental, tipo de escova dental, dependência
alcoólica, frequência de escovação, sexo e orientação de higiene oral. Desta
forma, concluiu-se que é possível desenvolver modelos matemáticos
multifatoriais capazes de predizer casos de periodontite ou risco periodontal, sem
a utilização de parâmetros periodontais. Entretanto, novos estudos confirmatórios
são necessários para validação destes modelos em outras populações. / The response surface methodology (RSM) is a set of advanced regression analysis
techniques, complementary to Design of Experiments, which help to understand the
influence of various factors on a dependent variable of interest. This study aimed to
assess factors associated with periodontitis using response surface methodology. In
a sample of 176 Kiriri Indians it was evaluated the association of 16 different
socioeconomic and behavioral factors with periodontitis, output variable, according to
five different criteria for classification of the disease. Polynomial equations of 4th
degree with high coefficients of determination (R ² = 1), were chosen to represent the
models. The variables associated with periodontitis, according to definition 1 of
periodontitis (ZABOR et al., 2010) were: education level, age, plaque index (IP), oral
hygiene instructions, gender, body mass index (BMI) and number of missing teeth.
Definition 2 of periodontitis (BAELUM & LÓPEZ 2012): education level, age, oral
hygiene instructions, BMI, IP, fasting glucose and number of missing teeth. Definition
3 of periodontitis (TONETTI & CLAFFEY 2005): number of missing teeth, age, IP,
nicotine dependence, hypertension, education level, alcohol dependence and
flossing. Definition 4 of periodontitis (EKE et al., 2012): age, IP, education level,
gender, oral hygiene instructions, income, use of mouthwash, frequency of brushing
and type of toothbrush. Finally the variables correlated with the output variable
periodontal risk (LANG & TONETTI 2003) were: IP, hypertension, education level,
flossing, type of toothbrush, alcohol dependence, frequency of brushing, gender and
oral hygiene instructions. Thus, it is concluded that it is possible to develop
multifactorial mathematical models capable of predicting periodontitis or periodontal
risk cases without the use of periodontal parameters. However further confirmatory
studies are required to validate these models in other populations.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:192.168.11:11:ri/22859
Date January 2016
CreatorsSoares, Susana Silva
ContributorsCury, Patricia Ramos, Silva, Jorge Vicente Lopes da, Cury, Patricia Ramos, Cangussu, Maria Cristina Teixeira, Noritomi, Pedro Yoshito
PublisherFaculdade de Odontologia, Programa de Pós-Graduação em Odontologia e Saúde, UFBA, brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFBA, instname:Universidade Federal da Bahia, instacron:UFBA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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