Aplicação da metodologia de superfície de resposta na avaliação de fatores correlacionados a periodontite em índios Kiriri do nordeste do Brasil - Soares, Susana Silva (2016)
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.