External Validation of a Periodontal Prediction Model for Identification of Diabetes among Saudi Adults
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: The area under the curve (AUC) of the PPM (based on the number of missing teeth, the proportion of sites with pocket probing depth ≥ 6 mm, and mean pocket probing depth) was 0.514 (95% CI: 0.385, 0.642).The FINDRISC and CANRISK tools had AUC values of 0.871 (95% CI: 0.811-0.931)and 0.927 (95% CI: 0.884-0.971),respectively.The addition of the PPM did not improve the AUC of FINDRISC (p = 0.479) or CANRISK (p = 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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».