《International Dental Journal》：Development and Validation of a Nomogram for Predicting Dental Caries Risk in Adolescents Aged 12 to 18 Years
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引言与目的：研究人员旨在利用易获取的人口学和行为因素，开发并内部验证一个列线图（nomogram），用于估计12～18岁青少年龋齿发生概率，以支持早期风险评估和个体化预防策略。方法：研究人员采用多阶段、分层、整群抽样方法开展横断面研究，调查中国银川市21所中学
引言与目的：研究人员旨在利用易获取的人口学和行为因素，开发并内部验证一个列线图（nomogram），用于估计12～18岁青少年龋齿发生概率，以支持早期风险评估和个体化预防策略。方法：研究人员采用多阶段、分层、整群抽样方法开展横断面研究，调查中国银川市21所中学的3359名青少年。采用国际龋齿检测与评估系统II（International Caries Detection and Assessment System-II，ICDAS-II）评估龋齿状态，主要结局依据龋失补牙数（decayed, missing, and filled teeth，DMFT）指数定义。参与者被随机分配至训练组（70%）或验证组（30%）。采用最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回归识别非零系数预测因子，随后采用多变量logistic回归确定最佳预测因子并构建列线图。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线及曲线下面积（area under the curve，AUC）评价模型区分度，校准曲线评价预测准确性，决策曲线分析（decision curve analysis，DCA）评价临床效用。研究人员采用替代结局定义和替代数据拆分策略进行敏感性分析，以评价模型稳健性。结果：最终模型纳入7个预测因子：年龄较大（OR=1.14，95% CI：1.06-1.21）、女性（OR=1.81，1.45-2.25）、餐后不刷牙/不漱口（OR=1.58，1.27-1.97）、自评口腔健康差（OR=1.60，1.35-1.91）和对刺激的牙齿敏感（OR=1.28，1.02-1.60）增加龋齿风险；较少饮用含糖乳饮料（OR=0.66，0.58-0.76）和彻底刷牙（OR=0.54，0.42-0.69）与风险降低相关。AUC分别为0.708（训练组，95% CI：0.682-0.733）和0.715（验证组，95% CI：0.674-0.755）。Hosmer-Lemeshow检验提示校准良好（P=.220/.746），并具有潜在临床效用。敏感性分析得到可比结果，支持模型稳健性。结论：该内部验证列线图在研究人群中估计青少年龋齿概率方面表现出可接受的性能。该模型可能有助于风险分层，并支持学校口腔健康项目和常规临床实践中的预防决策。在更广泛实施前仍需进一步外部验证。临床意义：这一无创、易于应用的列线图利用常规可获得的人口学和行为信息，支持青少年龋齿风险评估，并可能促进学校和临床环境中的针对性预防干预。
该研究聚焦12～18岁青少年龋齿风险评估。研究背景显示，龋齿由细菌发酵食物碳水化合物产生酸性副产物、造成牙体硬组织局部损害所致，早期可逆并可终止，但进展至龋洞阶段可导致疼痛，累及牙髓时可引起感染、全身炎症反应甚至失牙。世界卫生组织（World Health Organisation，WHO）资料提示全球超过三分之一人口存在未治疗龋齿，2021年全球疾病负担研究显示恒牙未治疗龋齿和严重牙周炎是最常见口腔疾病，龋齿全球负担长期较重。龋齿形成是多因素交互结果，管理需综合考虑饮食、口腔卫生和口腔细菌等，因此风险评估模型有助于识别高现患风险个体，为个体化口腔健康管理和针对性筛查提供依据。然而，现有能准确估计个体龋齿风险的模型较少；已有模型多针对幼儿龋齿和老年根龋。Pang et al.基于环境和遗传因素构建青少年龋齿风险评估模型，但遗传信息需通过生物学检测和单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism，SNP）测序分析，过程相对复杂。此外，WHO推荐的龋齿诊断标准不覆盖非洞性病变，不能准确反映龋齿严重程度；ICDAS-II可评估牙冠和牙根表面，适用于釉质龋、牙本质龋、非洞性病变和洞性病变，考虑病变形态、颜色、质地及与邻牙关系，更准确描述不同阶段和程度，并强调早期病变检测和干预。基于标准化ICDAS-II评估的风险模型仍相对少见。因此，研究人员开展横断面研究，开发并内部验证列线图，以估计12～18岁青少年龋齿概率，综合人口学、行为因素及ICDAS-II龋齿评估结果，用于风险分层和个体化预防决策，并作为学校口腔健康项目的参考工具。
研究人员开展的研究为横断面研究，采用多阶段、分层、随机、整群抽样，在银川市21所中学（10所初中、11所高中）纳入3359名12～18岁青少年，样本来源于银川市中学生调查队列。口腔检查按ICDAS-II标准实施，主要结局按DMFT定义；问卷基于第四次全国口腔健康流行病学调查并本地化。数据按7:3随机分为训练集和内部验证集。采用LASSO回归筛选非零系数预测因子，多变量logistic逐步回归构建列线图；以ROC曲线及AUC评价区分度，校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验评价校准，DCA评价临床效用；以替代结局定义和替代数据拆分策略进行敏感性分析。研究结论为：该内部验证列线图在研究人群中估计青少年龋齿概率方面具有可接受性能，可能辅助风险分层并支持学校口腔健康项目和常规临床实践中的预防决策，但更广泛实施前需进一步外部验证。其重要意义在于模型无创、易于应用，利用常规可获得的人口学和行为信息支持青少年龋齿风险评估，并可能促进学校和临床环境中的针对性预防干预。
研究结果如下。（1）训练集与验证集的总体特征：研究人员将3359名青少年按7:3随机分为训练集（n=2352）和内部验证集（n=1007）；因变量为是否存在龋齿，潜在预测变量包括61个特征，原文表1列出两组特征比较。该部分为后续模型开发和内部验证提供数据基础。（2）预测因子筛选：通过LASSO回归，λ.min=0.006时纳入32个变量；λ.1se=0.028时纳入8个变量，包括年龄、性别、过去一个月含糖乳饮料饮用频率、刷牙时重点清洁的牙面、餐后是否刷牙或漱口、自评口腔健康、过去12个月是否牙痛、进食冷/热/酸/甜食物是否不适。将上述8个变量纳入多变量logistic逐步回归，最终保留7个变量。该分析确定最终独立预测因子。（3）模型充分性：训练集2352名参与者中1902例为龋齿阳性；最终多变量logistic回归纳入7个预测变量，每变量事件数（events per variable，EPV）为271.7，明显高于一般推荐的10～20，提示样本量足以支持模型开发，因事件数有限导致过拟合的风险可能较小。（4）模型构建：以λ.1se选择的变量进入多变量logistic逐步回归，最终以7个独立预测因子构建龋齿预测列线图，每个预测因子赋予相应评分，7个因素总分对应龋齿发生概率预测值，评分越高风险越大。最终模型包括年龄较大（OR=1.14，95% CI：1.06-1.21）、女性（OR=1.81，1.45-2.25）、过去一个月含糖乳饮料饮用频率较低（OR=0.66，0.58-0.76）、刷牙覆盖所有牙面（OR=0.54，0.42-0.69）、餐后不刷牙/不漱口（OR=1.58，1.27-1.97）、自评口腔健康较差（OR=1.60，1.35-1.91）及对冷/热/酸/甜食物敏感（OR=1.28，1.02-1.60）。原文举例：一名15岁女孩每周饮用含糖乳饮料1～6次、仅刷一个牙面、无餐后漱口或刷牙习惯、进食冷/热/酸/甜食物不适、自评口腔健康一般，其各预测因子评分合计约340分，对应龋齿发生概率大于0.9。该部分通过多变量模型将风险转化为可视化评分工具。（5）模型性能：通过ROC曲线评价，训练集AUC为0.708（95% CI：0.682-0.733），验证集AUC为0.715（95% CI：0.674-0.755），均大于0.70，提示模型具有较好区分能力；Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P值分别为.220和.746，提示预测概率与实际概率一致性良好；DCA显示模型具有较好临床效用。该部分说明模型区分度、校准度和临床适用性可接受。（6）敏感性分析：第一项敏感性分析仅以活动性龋齿为结局，经LASSO变量选择和多变量logistic回归后最终模型保留11个预测因子，其中7个与初始分析重叠；训练组AUC为0.702（95% CI：0.6769-0.7276），验证组AUC为0.691（95% CI：0.6507-0.7317），支持结果稳健性。第二项敏感性分析基于龋齿状态和自评口腔健康进行分层随机抽样，重建训练和验证队列；分层后龋齿（P=.908）和自评口腔健康（P=.994）在两组间分布均衡，刷牙方法和牙刷更换频率仍有轻微不平衡，但未保留在最终模型中；LASSO回归识别出高度相似的预测因子，包括年龄、性别、家庭龋齿史、过去一个月甜牛奶消费、关注牙齿清洁、餐后刷牙、自评口腔健康和牙齿不适；重建模型训练队列AUC=0.714（95% CI：0.689-0.739），验证队列AUC=0.711（95% CI：0.672-0.749），支持模型对数据拆分策略的稳健性。该部分表明模型对结局定义和数据拆分策略的合理变化具有稳健性，但所有分析仍在同一研究人群内完成。
讨论部分总结：年龄较大与现患龋风险正相关，与欧洲青少年龋齿系统综述和meta分析结果一致，原文解释可能与萌出恒牙长期暴露于致龋因素有关；女性龋齿风险高于男性，与部分研究一致，原文解释可能与女性生理发育较早、乳牙脱落和恒牙萌出较早以及更偏好甜食等生理、生活方式和饮食因素有关。含糖乳饮料消费频率越高，现患龋风险越高，原文强调减少糖摄入量和频率对控制口腔风险负担重要；餐后刷牙或漱口、彻底清洁所有牙面和牙间隙可去除食物残渣、减少细菌生长和酸损伤，从而降低龋齿风险。进食冷/热/酸/甜食物不适是常见口腔健康症状，可能与龋齿直接相关或提示其他口腔健康问题；自评口腔健康较差是现患风险的强指标，与既往研究一致，可能反映未治疗牙本质病变及其后遗症，提示患者报告结局（patient-reported outcomes，PROs）可辅助针对性临床风险分层和病例筛查。原文还指出口腔健康素养与口腔疾病严重程度独立相关。研究有意聚焦行为和社会决定因素，避免生物采样，强调评估指标的可及性和操作可行性。研究未发现含氟牙膏使用与龋齿预防显著相关，与现有证据相反；原文解释可能因暴露变异有限，约80%参与者报告未使用，与研究地区社会经济障碍有关，含氟牙膏使用率低降低检测保护效应的统计效能；该阴性发现不否定氟化物疗效，而提示弱势人群基本预防服务可及性不足。研究优势包括采用ICDAS-II龋齿评估系统，较WHO标准更详细全面；利用易得人口学和行为变量开发并内部验证实用龋齿风险评估列线图，有助口腔健康筛查风险分层和识别需进一步临床评估的青少年；口腔健康与全身健康密切相关，支持将简单口腔健康评估工具纳入公共卫生实践。局限包括：横断面设计仅建立单时点关联，不能推断风险因素与龋齿发展之间的确定时序或因果轨迹，模型应严格解释为现患龋状态评估工具而非未来龋齿发生的前瞻性预测工具；问卷由学生自报，可能受个体偏倚、记忆偏差和认知水平影响；模型评价仅采用内部验证，未包括外部验证或与其他现有模型比较。两项敏感性分析提示模型对结局定义和数据拆分策略的合理变化稳健，但因所有分析均在同一研究人群内完成，广泛使用前仍需独立人群验证。未来研究应在不同地理和人口学人群中进行外部验证，并前瞻性评价模型预测新发龋齿的能力；ICDAS-II在流行病学调查和临床实践中更广泛采用，可能促进早期龋病变更标准化和敏感评估，从而支持更准确的龋齿风险评估和及时预防干预。
研究结论部分翻译：研究人员开发并验证了一个风险评估列线图，用于估计12～18岁青少年现患龋齿。该模型识别7个预测指标：年龄、性别、过去一个月含糖乳饮料饮用频率、刷牙时清洁最彻底的牙面、个体餐后是否漱口或刷牙、对牙及口腔健康的自我评价，以及进食冷/热/酸/甜食物时是否出现不适。基于这些指标构建列线图。该模型表现出良好区分度、校准度和临床适用性。
