Development of a Risk Prediction Model for Assessing Dental Readiness in the Canadian Armed Forces
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The establishment and sustainment of a high state of dental readiness in the Canadian Armed Forces (CAF) are the primary missions of the Royal Canadian Dental Corps. The objective of this study was to develop a risk prediction tool to estimate dental readiness in active CAF personnel. MATERIALS AND METHODS: The prediction model was developed to predict the classification of non-deployable (yes/no) within 12 months (primary) and 18 months (secondary) using both dental history data (including dental attendance, restorations, root canals, and third molar status) and demographic information. Two cohorts were used for development: a recruit cohort who enrolled between April 2016 and March 2017 and a longer-serving member (LSM) cohort who had their recall dental exam between May 2014 and October 2014. Each group was followed until April 26, 2018. Elastic net logistic regression models were used to create the models. Model performance was evaluated using area under the curve, F1, and the Brier score. RESULTS: The recruit cohort included 2,828 individuals and the LSM cohort included 2,398 individuals. Overall, the classification of non-deployable occurred in 5.1% of the study population within 12 months and 9.6% of the population within 18 months. The models predicted the outcome with an area under the receiver operating curve of 0.77 in recruits and 0.70 in LSMs. CONCLUSION: The prediction model shows potential but its performance and usability could be further improved through the consistent collection of high quality, discretely entered, epidemiological data following standardized diagnostic terminology and coding. A recalibrated and automated version of this model could assist in decision making, resource allocation, and the enhancement of military dental readiness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».