《The Saudi Dental Journal》：Development and internal validation of a prognostic model for predicting periodontitis progression using clinical and behavioural factors
编辑推荐：
研究人员旨在基于常规可获得的临床、全身及行为学信息，开发并内部验证PERI-Score——一种用于估算36个月牙周炎进展风险的实用性预后指数。本前瞻性单中心队列研究纳入350例连续就诊的成年牙周炎患者，均接受非手术牙周治疗，并在支持性牙周治疗（supporti
研究人员旨在基于常规可获得的临床、全身及行为学信息，开发并内部验证PERI-Score——一种用于估算36个月牙周炎进展风险的实用性预后指数。本前瞻性单中心队列研究纳入350例连续就诊的成年牙周炎患者，均接受非手术牙周治疗，并在支持性牙周治疗（supportive periodontal therapy，SPT）期间随访36个月。进展的操作性定义为临床附着丧失，即≥20%可评估匹配位点的临床附着水平（clinical attachment level，CAL）增加（恶化）≥2 mm。PERI-Score采用Cox比例风险模型开发。通过分层70:30开发/内部验证拆分及1000次bootstrap重抽样评估模型性能；两个子集均源自同一队列，故代表内部验证。共观察到118例进展事件（33.7%）。最强的预测因子为III/IV期牙周炎（HR 2.64）、主动吸烟（≥10支/天；HR 2.31）、≥4个位点探诊深度（probing pocket depth，PPD）≥5 mm（HR 2.18）、SPT不依从（出勤率<75%；HR 2.08）及C级牙周炎（HR 1.92），此外HbA1c≥7.0%、≥4个位点CAL≥5 mm、探诊出血（bleeding on probing，BOP）≥30%、II/III类根分叉病变、全口菌斑评分（full-mouth plaque score，FMPS）≥30%及年龄≥50岁亦有额外贡献。内部验证AUC为0.843（95% CI 0.786-0.900），且观察到的进展率随三个PERI-Score风险分层递增。PERI-Score是经过内部验证的候选预后模型，用于评估治疗中牙周护理期间的36个月进展；该模型将基线疾病严重程度与易感性、可改变的全身及行为因素以及SPT依从性的纵向标志物相结合。该评分可能有助于风险沟通和结构化监测，但在其阈值用于确定治疗或召回方案之前，尚需独立的多中心外部验证。
牙周炎是一种常见的慢性炎症性疾病，也是导致牙齿缺失和口腔功能障碍最常见的原因之一。2017年世界牙周病研讨会建立了分期（Stage I-IV）与分级（Grade A-C）系统，用于定义疾病的严重程度、复杂性和进展速率。既往纵向研究已证实探诊深度（probing pocket depth，PPD）、临床附着水平（clinical attachment level，CAL）、吸烟、血糖状态、探诊出血（bleeding on probing，BOP）、菌斑控制和支持性牙周治疗（supportive periodontal therapy，SPT）等具有临床意义的预后预测价值。然而，现有的患者层面风险评估工具，包括牙周风险评估（Periodontal Risk Assessment，PRA）、牙周风险计算器（Periodontal Risk Calculator，PRC）和PerioRisk，在预测因子集合、计分方法、结局定义和验证人群方面各不相同，比较研究显示其在不同结局和环境下表现不一。很少有前瞻性开发并经内部验证的模型能够整合2018年分期/分级系统与可改变的行为因素，量化校准度和预测误差，并提供具有明确36个月时间窗的简单数值评分。因此，研究人员开展此项前瞻性队列研究，旨在确定36个月内与牙周炎进展相关的临床、全身和行为因素，构建PERI-Score，通过拆分样本和bootstrap技术评估其内部效度，并提供临床可解释的风险分组。
研究人员在印度恰蒂斯加尔邦拉杰南德冈的Chhattisgarh牙科医学院研究所牙周病科开展了一项前瞻性单中心队列研究（入组时间为2021年1月至2022年3月，随访至2025年3月），连续招募350例符合纳入标准的成年牙周炎患者，所有患者均接受标准化非手术牙周治疗，并在SPT框架下随访36个月。进展的操作性定义为可评估匹配位点中≥20%出现临床附着丧失，即CAL增加（恶化）≥2 mm。最终观察到118例（33.7%）进展事件。最强的预测因素为III/IV期牙周炎（HR 2.64）、主动吸烟≥10支/天（HR 2.31）、≥4个位点PPD≥5 mm（HR 2.18）、SPT不依从（出勤率<75%；HR 2.08）和C级牙周炎（HR 1.92），另有HbA
1c≥7.0%、≥4个位点CAL≥5 mm、BOP≥30%、II/III类根分叉病变、FMPS≥30%及年龄≥50岁亦独立相关。内部验证AUC为0.843（95% CI 0.786-0.900），且观察到的进展率随PERI-Score三个风险分层（低0-4、中5-8、高≥9）递增。该研究的意义在于PERI-Score是经过内部验证的候选预后模型，将基线疾病严重程度和易感性、可改变的全身及行为因素与SPT依从性的纵向标志物相结合，可能支持风险沟通和结构化监测，但其阈值在用于制定治疗或召回方案前尚需独立的多中心外部验证。
在技术方法方面，研究人员采用印度单中心前瞻性队列设计，纳入350例成年牙周炎患者。关键方法包括：UNC-15探针六点法临床检查，由两名校准牙周专科医师测量PPD与CAL；按O'Leary菌斑控制记录计算FMPS，按Hamp标准评估根分叉病变；Cox比例风险回归建模；分层70:30开发/内部验证拆分（n=245/105）及1000次bootstrap重抽样；时间依赖受试者工作特征曲线、校准曲线与斜率/截距、Brier评分及决策曲线分析（DCA）。预测因子缺失率<5%，采用完整病例分析，统计软件为SPSS 26.0与R 4.3.2。
在参与者流程与基线特征方面，412例评估合格者中62例被排除（38例不符合入组标准，24例拒绝），最终350例全部获得36个月结局。平均年龄48.6±11.4岁，54.0%为女性；III期最常见（33.7%），C级占26.9%；全口平均PPD为4.2±1.1 mm，平均CAL为3.8±1.4 mm。
在36个月牙周炎进展方面，118例（33.7%）达到进展终点。进展者平均CAL变化为+2.64±0.94 mm，非进展者为+0.14±0.68 mm（p<0.001）。进展率随分期升高而增加（I-IV期分别为13.2%、24.1%、47.5%和52.1%；p<0.001），C级最高（51.1%；p<0.001）。此外，进展在主动吸烟者、HbA
1c≥7.0%者及SPT不依从者中更常见。
在进展时间方面，Kaplan-Meier分析显示不同基线分期之间无进展生存期存在显著差异（log-rank p<0.001）；IV期进展最早，中位进展时间为16.8个月，而I期在36个月内未达到中位进展时间。C级亦较A/B级进展更早（log-rank p=0.001）。
在多变量Cox模型方面，后向消除后最终模型包含11个预测因子（模型χ
2=168.4；p<0.001；Harrell's C统计量=0.843，95% CI 0.786-0.900）。最大校正关联为III/IV期牙周炎、主动吸烟≥10支/天、≥4个位点PPD≥5 mm、SPT不依从（<75%）及C级牙周炎；HbA
1c≥7.0%、CAL≥5 mm（≥4个位点）、BOP≥30%、II/III类根分叉病变、FMPS≥30%和年龄≥50岁亦独立相关。方差膨胀因子（VIF）介于1.1-3.8，Schoenfeld残差检验无统计学意义，表明不存在有问题的多重共线性且满足比例风险假设。
在PERI-Score推导与风险分层方面，采用系数转整数规则（β≥0.75计3分，β 0.55-0.74计2分，β<0.55计1分）生成0-22分的PERI-Score。在开发集中依据评分分布和观察到的36个月进展划分三个风险层：低（0-4）、中（5-8）、高（≥9）。相同截断值应用于内部验证集后，观察到事件数随风险等级升高而增加（p<0.001）。
在内部模型性能、校准与临床效用方面，AUC由开发集的0.878降至保留内部验证集的0.843（95% CI 0.786-0.900）；在选定操作点，敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为79.6%、78.1%、68.9%和86.2%。1000次bootstrap优化校正后Harrell's C统计量为0.831。36个月时校准斜率为0.96，校准截距为0.03，Brier评分为0.142。决策曲线分析显示，在10%-70%阈值范围内PERI-Score的净获益均优于"全部治疗"和"不治疗"策略，在约20%阈值概率时净获益最大。
讨论部分指出，该研究的新颖贡献在于透明的整数加权、纳入当代2018年分期/分级、明确的36个月时间窗，以及在区分度之外同时报告校准度、预测误差和决策曲线净获益。SPT不依从作为随访期间累积的纵向行为标志物而非基线预测因子，是一个重要的方法学特性，其临床价值在于识别可通过加强专业监测、菌斑控制强化和及时再干预而改善的可改变行为。现有工具如PRA、PRC、PerioRisk和分期/分级系统虽包含部分重叠但权重不同的风险信息，而PERI-Score可能提供额外的临床价值。研究的优势包括前瞻性设计、连续招募、3年随访、六位点检查、检查者校准和统一使用2018年分类标准。局限性包括单中心设计、拆分验证效率低于重抽样验证、基于p值的后向选择可能导致系数不稳定、连续变量二值化损失信息，以及样本量计算采用传统事件每变量（EPV）方法而非基于收缩的预测模型计算方法。吸烟和血糖状态可能参与分级分配，其独立贡献需在外部验证中进一步检验。结论部分指出：PERI-Score结合牙周分期与分级及临床、全身、行为和维持期因素，用于估算治疗中牙周护理期间36个月进展风险；在本队列中显示出良好的区分度、校准度和清晰的风险梯度。该评分应被视为经过内部验证的候选纵向预后工具，用于风险沟通和结构化监测；在其评分阈值用于指导治疗或召回方案之前，需进行独立的多中心外部验证。
