Modelos de conteo alternativos para los componentes del cpo en una encuesta de salud bucal en Montevideo, Uruguay.

Abstract

Actualmente existen varios indicadores de las diferentes dimensiones que se determinan a nivel individual en salud oral desde una perspectiva epidemiológica. Dentro de los que corresponden a la patología Caries se consideran entonces los indicadores CPO, ceo, ICDAS entre otros. El CPO es un índice unidimensional que cuenta el número de dientes cariados C, perdidos P y obturados O y cuando debe ser evaluado en un contexto de regresión, es un caso particular de Modelo de Conteo, donde la variable de respuesta refiere al número de veces que un evento ocurre, siendo el evento de conteo la realización de una variable aleatoria no negativa, pudiéndose trabajar con el marco conceptual de la teoría de los Modelos Lineales Generalizados (MLG). En la revisión de la literatura en varios trabajos publicados en revista especializadas de Biomedicina y Epidemiología bien rankeadas no se le presta mucha atención a estos aspectos, donde no queda muchas veces claro porque se opta por alternativas al modelo de Poisson, sino que tampoco se trabaja la capacidad de ajuste (ver capacidad predictiva). Los autores muchas veces solamente se dedican a ver las variables y ajustar modelos, resolviéndose por aquellos donde aparecen variables significativas pero que podrían ser muy pobres prediciendo. Este último aspecto es relevante ya que en base a esos modelos los investigadores terminan elaborando teoría para explicar patologías en función de variables que no son buenas predictoras. Por estos motivos en este trabajo se presentan alternativas a los modelos de conteo básicos y se pone un especial énfasis en la capacidad predictiva de los mismos.

Currently, there are several indicators of the different dimensions that are determined at the individual level in oral health from an epidemiological perspective. Among those that correspond to the Caries pathology, the DFM, ceo, ICDAS indicators are considered. DFM is a one-dimensional index that counts the number of teeth decayed D, filled F, missing M and when it should be evaluated in a regression context, is a particular case of a counting model, where the response variable refers to the number of times an event occurs; this counting event is the realization of a non-negative random variable, being able to work with the conceptual framework of the theory of the Generalized Linear Models (GLM). In the review of the literature in several papers published in well-ranked specialized journals of Biomedicine and Epidemiology, little attention is paid to these aspects,where it is not often clear why the authors opt for alternatives to the Poisson model, and they do not work on the adjustment capacity either. Authors often only look at the variables and adjust models, resolving themselves by those where significant variables appear but which could be very poor predicting. This last aspect is relevant since based on these models the researchers then in the discussion end up elaborating theory to explain pathologies based on variables that are not good predictors.