External Validation of a Periodontal Prediction Model for Identification of Diabetes among Saudi Adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM AND OBJECTIVE: To externally validate the performance of a novel periodontal prediction model (PPM) for identification of diabetes among Saudi adults. MATERIALS AND METHODS: The study was carried out among 150 adults attending primary care clinics in Riyadh (Saudi Arabia). The study adopted a temporal external validation approach, where the performance of the PPM was evaluated in the same location as the development study, but at a later time to allow for some variation between samples. A case-control approach was adopted, where diabetes status was first ascertained, followed by the completion of the Finnish Diabetes Risk Score (FINDRISC), Canadian Diabetes Risk (CANRISK) tools, and periodontal examinations. RESULTS: = 0.920). The decision curve analysis showed that there was no clinical benefit in adding the PPM to either tool. The PPM was updated with an overall adjustment factor for all existing predictors and three more periodontal measures. CONCLUSION: In an external sample, the PPM had poor performance for identification of diabetes and no added value when combined with FINDRISC and CANRISK. The performance of the PPM improved after recalibration and extension. CLINICAL SIGNIFICANCE: The results underscore the value of externally validating prediction models before applying them in clinical dental practice.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle