

Прогнозирование удовлетворенности пациента с зубочелюстными аномалиями результатами междисциплинарного лечения на основе технологии машинного обучения
Аннотация
Лечение пациентов с аномалиями окклюзии занимает длительное время и требует кооперации не только между врачами различных специальностей, но и в системе врачпациент. Восприятие результатов комплексного лечения и удовлетворенность ими зависят от множества факторов, в частности от степени соответствия объективного статуса пациента и его субъективного представления о своем состоянии. Используя ретроспективные данные, отражающие объективную нуждаемость и субъективную потребность в лечении пациентов с зубочелюстными аномалиями до и после его реализации, был разработан алгоритм, способный прогнозировать степень удовлетворенности пациента результатом комплексной реабилитации на основе технологии машинного обучения.
Об авторах
Н. А. БызовРоссия
Н.А. Бызов, асп.
Москва
И. В. Гуненкова
Россия
И.В. Гуненкова, д.м.н., н.сотр.
А. М. Дыбов
Россия
А.М. Дыбов, д.м.н., доц.
Москва
В. А. Малыгин
Хорватия
В.А. Малыгин
Загреб
Список литературы
1. Арушанян А.Р., Попко Е.С., Коннов С.В. Оценка распространенности симптомов мышечно-суставной дисфункции у лиц, обращающихся в стоматологическую поликлинику. Бюллетень медицинских интернет-конференций. 2015;12(5):1755-1756.
2. Оспанова Г.Б. Ортодонтия ‒ структурная часть концепции «Здоровые зубы и качество жизни». Ортодонтия. 2000;3:85-88.
3. Славичек Р. Жевательный орган. Функции и дисфункции. М.: Азбука. 2008.
4. Bishara S.E., Burkey P.S., Kharouf J.G. Dental and facial asymmetries: a review. Angle Orthodontist. 1994;2(64):89-98.
5. Daniels C., Richmond S. The Development of the Index of Complexity, Outcome and Need (ICON). J Orthodontics. 2000;2(27):149-162.
6. Helkimo M. Studies on function and dysfunction of the masticatory system. II. Index for anamnestic and clinical dysfunction and occlusal state. Swedish Dental J. 1974;2(67):101-121.
7. Livas C., Delli K. Subjective and objective perception of orthodontic treatment need: a systematic review. Eur J Orthodontics. 2013;3(35):347-353.
8. Mamedov Ad.A., Dybov A.M., Morozova N.S., Kharke V.V., Byzov N.A. Assessing the Levels of Demands and Needs for Comprehensive Rehabilitation of Patients with Congenital and Acquired Maxillofacial Deformities/ Systematic Reviews in Pharmacy. 2020;06(11).
9. Ooi H.L., Kelleher M.G.D. Instagram Dentistry. Primary Dental J. 2021;1(10):13-19.
10. Pachêco-Pereira C., Abreu L.G., Dick B.D., De Luca Canto G., Paiva S.M., Flores-Mir C. Patient satisfaction aft er orthodontic treatment combined with orthognathic surgery: A systematic review. Angle Orthodontist. 2016;3 (86):495-508.
11. Saccomanno S., Saran S., Lagana D., Mastrapasqua R.F., Grippaudo C. Motivation, Perception, and Behavior of the Adult Orthodontic Patient: A Survey Analysis. BioMed Research Int. 2022.
12. Shaw W.C., Richmond S., OʹBrien K.D., Brook P., Stephens C.D. Quality control in orthodontics: indices of treatment need and treatment standards. Brit Dental J. 1991;3(170):107-112.
13. Tang X., Cai J., Lin B., Yao L., Lin F. Motivation of adult female patients seeking orthodontic treatment: an application of Q-methodology. Patient Preference and Adherence. 2015;9:249-256.
14. Yao L., Xu X., Ni Z., Zheng M., Lin F. Use of Q methodology to assess the concerns of adult female individuals seeking orthodontic treatment. Patient Preference and Adherence. 2015;9:47-55.
Рецензия
Для цитирования:
Бызов Н.А., Гуненкова И.В., Дыбов А.М., Малыгин В.А. Прогнозирование удовлетворенности пациента с зубочелюстными аномалиями результатами междисциплинарного лечения на основе технологии машинного обучения. Ортодонтия. 2023;(3):32-38.
For citation:
Byzov N.A., Gunenkova I.V., Dybov A.M., Malygin V.A. Machine learning gets utilized to predict patient satisfaction with the outcomes of multidisciplinary orthodontic treatment. Orthodontia. 2023;(3):32-38. (In Russ.)