Mejora de la capacidad de caries multimarkers biológicos y anteriores para predecir la enfermedad de caries según lo revelado por PLS modelling

multivariados
Resumen Antecedentes

La caries dental es una enfermedad crónica con bacterias de la placa, la dieta y la saliva que modifican la actividad de la enfermedad. Aquí hemos utilizado el método PLS para evaluar una multiplicidad de tales variables biológicas (n = 88) para la capacidad de predecir la caries en un corte transversal (caries de línea de base) y potenciales (caries de 2 años de desarrollo) ajuste.
Métodos
los modelos multivariados PLS se utiliza para asociar las muchas variables biológicas con la caries grabadas en treinta niños de 14 años de edad, midiendo el número de lesiones de caries incipientes y se manifiestan en todas las superficies.
resultados
Una amplia pero poco profunda delta escala de uno de caries quinta promoción o protección, y cuatro quintas partes no influyente, se produjeron las variables. Los marcadores se comportaron influyentes en el orden de las bacterias de la placa & gt; dieta & gt; saliva, con bacterias de la placa previamente conocidos /marcadores de dieta y un conjunto de nuevos marcadores de la dieta de protección. A diferencia de los patrones variables apareció de nuevo frente a progresar lesiones. Los multimarkers biológicos influyentes (n = 18) predijeron línea de base caries mejor (ROC área de 0,96) de cinco marcadores (0,92) y un único marcador lactobacilos (0.7) con la sensibilidad /especificidad de 1,87, 1,78 y 1,13 en 1/3 de los sujetos diagnosticados enfermos, respectivamente. Por otra parte, multimarkers biológicos (n = 18) explican la caries de 2 años se incrementan ligeramente mejor que antes, pero informó que predijeron mal (ROC área de 0,76). Por el contrario, multimarkers basan en caries anteriores predichos solo (área ROC 0,88), o junto con multimarkers biológicos (0,94), incremento bien con una sensibilidad /especificidad de 1,74 en 1/3 de los sujetos diagnosticados enfermo.
Conclusión
Multimarkers se comportan mejor que los marcadores individuales a cinco, pero las estrategias futuras requerirán multimarcadores búsquedas sistemáticas de marcadores mejorados saliva y placa de bacterias
material complementario Electrónico
La versión en línea de este artículo (doi:.. 10 1186 /1472-6831-9-28) contiene material complementario, que está disponible para los usuarios autorizados.
Antecedentes
la caries dental es una enfermedad crónica [1]. Muchos países occidentales muestran una distribución sesgada de la caries con muchas personas sanas y enfermas 15-20% [2]. Por otra parte, los regímenes tradicionales de evaluación de riesgos y la prevención son ineficaces para controlar el grupo de enfermos [2, 3]. Por lo tanto, se necesitan modelos de predicción etiológicos y refinados de la caries.
Tanto el estilo de vida y los factores genéticos modificar la actividad de caries [1, 4]. En consecuencia, la acidificación de la placa de desarrollo de la enfermedad desencadenante frecuente el consumo de azúcar con más rapidez en susceptibles que los sujetos resistentes al seleccionar para mutans cariogénicos estreptococos y lactobacilos y disolviendo el esmalte [5, 6]. polimorfismos individuales afectan las defensas innatas de saliva, por ejemplo la adhesión de S. mutans
, y especifique la susceptibilidad individual [7-9]. Queda, sin embargo, para comprobar a qué grado de caries es predecible y cómo las estrategias de diversos biomarcadores deben aplicarse para explicar y predecir la caries mejor.
Una amplia variedad de placa cuantitativa, la dieta y los factores de saliva (por ejemplo, estreptococos mutans, lactobacilos, azúcar consumo, el efecto tampón y pH) han sido evaluadas, y se aplica clínicamente, como factores de riesgo o predictores de futuras caries [revisado en [10-12]]. Algunos estudios han abogado por una sustancial capacidad predictiva de la placa, la dieta y los factores de saliva [13], sobre todo en los niños pequeños y los ancianos [14-16]. Por el contrario, extensos estudios de predicción en general los adolescentes han demostrado que
) biomarcadores para añadir información solamente marginal a la capacidad de los marcadores clínicos (por ejemplo
. Caries anteriores y "estimación" del clínico) para explicar el 33% o menos de la la variación individual en el desarrollo de caries, ii
) una capacidad de predicción a fin de caries & gt anteriores; & gt; bacterias & gt; la dieta y la saliva y iii
) una sensibilidad /especificidad alrededor de 0,74 /0,74 o menos para los modelos con marcadores individuales a varios [10-12, 17-19]. modelos de un solo-a varios marcadores en el mejor han demostrado una sensibilidad /especificidad de 0,87 /0,83 en los lactantes [16].
Ambos estudios de corte transversal y prospectivo, donde los factores se miden al inicio del estudio y se compararon con las futuras caries, han sido utilizado para explorar o biomarcadores predictores de la caries [revisado en [10-12]]. Los futuros estudios de predicción - el estándar de oro en la evaluación del riesgo - se ven obstaculizados por varios factores. En primer lugar, hoy en día la caries muestran una baja prevalencia y desarrolla lentamente. caries refinados índices de número de caries incipiente y manifiestos de grabación en consecuencia se han sugerido, pero aún no evaluado [20]. En segundo lugar, las técnicas de regresión tradicionales requieren una elevada relación de sujeto a variables (los llamados "de largo y magro" estructuras de datos), y por lo tanto la mayoría de los estudios de predicción se han limitado a un conjunto limitado de factores clínicos o tradicionales bien establecidos. En consecuencia, la información sobre la capacidad predictiva de multimarkers biológicos es insuficiente.
Parciales proyecciones de mínimos cuadrados para estructuras latentes (PLS) se ha diseñado de forma óptima para correlacionar múltiples y co-variable descriptor X y la respuesta matrices variable y [21, 22]. PLS se ha utilizado ampliamente en relaciones cuantitativas estructura-actividad QSAR [21], en la metabolómica, proteómica y genómica [22], así como aplicados a enfermedades médicas [8, 9, 23]. Se puede manejar variables X que, con mucho mayor que el número de sujetos estudiados (las llamadas estructuras de datos "bajo y gordo") y da valores explicativos (R 2) y por medio de predicción de validación cruzada (Q 2) para las variables y. Francia el objetivo del presente estudio fue probar PLS para el modelado capacidad de generar modelos predictivos basados ​​en múltiples marcadores biológicos y anteriores de caries (los llamados multimarkers) en una sección transversal de línea de base (caries) y prospectivo (desarrollo de caries de 2 años) y el establecimiento para detectar y clasificar la multiplicidad de placa cuantitativa individual, las variables de dieta y saliva utiliza (n = 88) de la caries promover o proteger propiedades.
Métodos diseño del estudio y
cohorte
con el objetivo de estudios sobre el método PLS como una herramienta para evaluar y detectar los factores biológicos como marcadores o predictores de la caries, que hacen uso de un material cohorte disponible de 1985-87 con muchas variables biológicas grabadas. La placa, las caries y las variables de la dieta y la saliva se registró en consecuencia al inicio del estudio 1985 y en un seguimiento de 2 años en los adolescentes thirty14 años de edad (edad media de 13,9 años, SD 0.4, rango de 1,5 años) (Fig. 1). La cohorte del estudio (17 niños y 13 niñas) fue seleccionado al azar de los 128 estudiantes en un 7 º grado de la escuela secundaria de una zona suburbana (Holmsund) fuera de Umeå, en el norte de Suecia, con niveles de caries y los patrones de estilo de vida en general presente en ese momento. Todos los niños fueron reportados como sanos y ni el tabaco ni medicado utilizado. Ellos fueron llamados al servicio de la salud dental cada año y tratar de manera apropiada durante y después del estudio. No se produjeron abandonos. El estudio fue aprobado por el Comité Ético de Experimentación Humanos de la Universidad de Umea, Suecia, y el consentimiento informado fue dado por los adolescentes y sus padres. Figura 1 A. Diseño del estudio. Una multiplicidad de placas tradicional, la dieta y saliva (n = 88) y las variables de caries (Y1-Y36) se registraron para generar modelos de predicción de PLS en un entorno de la sección transversal y prospectivo. B. La puntuación de la caries. La línea de base y 2 años de seguimiento de caries calificaciones de las treinta sujetos al utilizar los números de registro de índice refinadas de lesiones incipientes y se manifiestan en absoluto (o) definidos superficies o el índice CPOS tradicional. Plaque las variables gratis (n = 11)
se midieron las variables biológicos relacionados con la placa (estreptococos mutans, los lactobacilos, la cantidad de placa, tasa, fosfato, fluoruro) (n = 8) o se deriva (n = 3).
La prevalencia (% superficies positivos) de estreptococos mutans (ms) y lactobacilos (LBC) en la placa interdental se midió como se describe anteriormente [24]. En pocas palabras, después de la inserción de palillos de dientes en los sitios interdentales distales a los caninos en las mandíbulas superior e inferior, una réplica se hizo en placas de agar MSB y Rogosa y se cultivaron a 37 ° C durante dos días en el aire suplementada con dióxido de carbono al 5%. Las colonias de estreptococos mutans y lactobacilos fueron identificados visualmente y verificados por pruebas bioquímicas que cuando tengas dudas. El número de sitios interdentales que llevan cada especie (o las combinaciones derivadas LBC + /m +, LBC + /ms - o LBC - /ms +, n = 3) se expresó en porcentaje del número total de sitios disponibles.
los números de unidades formadoras de colonias (UFC) de estreptococos mutans y lactobacilos por toda la saliva ml se determinaron por el crecimiento de diluciones en serie de saliva en mitis-salivarius- bacitracina (MSB) [25] y Rogosa [26] placas de agar, respectivamente. Las placas se incubaron a 37 ° C durante dos días y se contaron.
Cantidad Plaque [superficies% teñido positivo para la placa, [27]] y velocidad de formación de [28] se midieron utilizando diferentes índices de antes y después de la limpieza de los dientes, respectivamente . En pocas palabras, la tasa se estimó mediante tinción de los dientes seleccionado (superficies vestibulares de los superiores derechos caninos, premolares o molares 1 st) con 1% fucsina básica después de 19 horas de falta de higiene oral siguientes limpieza dental profesional. La tasa se anotó como el rápido si se ha detectado placa en cualquier superficie y tan lento si no.
Fosfato y fluoruro en el fluido de la placa se midieron. Después de 4 días sin higiene oral, la placa se tomaron muestras de las superficies bucal y lingual disponibles. Después de la adición de tampón y centrifugación (14.000 g
× 1 h) de las muestras de placa a temperatura ambiente, las cantidades de fosfato (mmol /g de peso húmedo) [29] y el fluoruro ionizado (mg /g de peso húmedo) (Orion ® fluoruro de electrodos, Orion Research Inc.) en el sobrenadante se determinaron las variables.
dieta (n = 45)
las variables de dieta se estimaron a partir de un diario de alimentos de cuatro días. El diario, que comienza el domingo, se mantuvo por cada niño con apoyo de los padres y seguidos por un dietista entrenado. La ingesta diaria promedio de la energía (kcal /día) y 44 nutrientes (g, mg o g /día), ajustado por las pérdidas debidas a la preparación de alimentos, se calculó utilizando la base de datos de la Administración Nacional de Alimentos de Suecia y las esteras de software ( Rudans Lättdata, Västerås, Suecia). Los nutrientes se dan en las tablas o por debajo; disacáridos, grasa total, colesterol, grasas saturadas y no saturadas mono, ácido mirístico (14: 0), ácido palmítico (16: 0), ácido esteárico (18: 0), ácido araquidónico (20: 0) de ácido palmitoleico (16: 1 ), ácido oleico (18: 1), ácido linolénico (18: 3), ácido eicosatetraenoico (20: 4), ácido eicosapentaenoico (20: 5), ácido araquidónico (20: 6), ácido docosapentaenoico (22: 5), el ácido docosahexanoico (22: 6), β-caroteno, vitamina D, niacina, equivalentes de niacina, tiamina, vitamina C, vitamina B 6, vitamina B 12, manganeso, selenio y acuáticos en la saliva variables. (n = 32)
variables biológicas relacionadas con estimulado o descansando saliva parótida (aglutinina, S-IgA, lisozima, peroxidasa, tiocianato, fosfato, calcio y velocidad de flujo, n = 16) o para toda la saliva (tasa, pH fluir , la tasa de amortiguación, la masticación, n = 4) se mide o se deriva (n = 12).
entera y la saliva parótida se recogieron en tubos de ensayo enfriada con hielo de 1 a 4 de la tarde sin beber o comer en la hora previa. Toda la saliva fue estimulada mascando parafina (1 g); se desechó el primero ml y 3 ml recogió. Tanto la saliva parótida en reposo y estimulado por una pastilla de ácido (SST ™, Salix Pharma, Estocolmo, Suecia), se recogieron usando tazas Lashley; los primeros 0,1 ml se descartó y 1,5 ml recogidos de cada tipo de saliva. Se calculó la tasa de flujo (ml /min). se registró de mascar frecuencia (círculos /min). El pH y capacidad tampón de la saliva total se determinó en 30 minutos usando un medidor digital de pH y métodos estándar (Beckman Instruments, Fullerton, CA). México La reposo y estimulado muestras de saliva parótida se realizaron mediciones de cantidad de calcio /ml (atómica espectroscopia de absorción, Varian Techtron AA6, Varian Associates, Instrumentos Group, Palo Alto, CA), fosfato [29], tiocianato (SCN -) [30], la inmunoglobulina A secretora (Immunofluor Técnica, Bio-Rad Laboratories, Richmond, CA), lisozima (Test Kit lisozima, Kallestad, Chaska, MN) o actividad /ml de peroxidasa [31] utilizando métodos estándar. Los dos tipos de saliva también se midieron para la agregación de S. mutans serotipo c

y los valores de m (actividad /ml) se obtuvieron como se describe [32].
La tasa de secreción /salida total de S- IgA, lisozima, peroxidasa, tiocianato, fosfato de calcio y se derivó para el descanso y la saliva estimulada parótida (n = 12) multiplicando el importe /ml (o actividad /ml) con una tasa de flujo (ml /min).
grabaciones caries y medidas de resultado
el número de lesiones de caries incipientes y se manifiestan en todas las superficies de la dentición permanente se registraron para cada sujeto al inicio del estudio y después de 2 años por un examinador (a) utilizando criterios estandarizados y definidos (archivo adicional 1). También se calcularon los valores de CPOS tradicionales. Las grabaciones utilizadas limpieza profesional, se seca al aire, los dientes y los nuevos espejos dentales y exploradores. Las radiografías de aleta de mordida bilaterales fueron tomadas y procesadas manualmente en el Departamento de Radiología Oral y Maxilofacial, Universidad de Umeå. Un total de 264 decayó y 133 lesiones llenas se registraron al inicio del estudio y 299 nuevas y 73 progresando lesiones en los 2 años de seguimiento.
Para cada sujeto, un conjunto de 18 iniciales de caries variables de resultado Y (Y 1-y 18) se generaron a partir del número total de decaído (incipiente y manifiesto), decaído /llenado o lesiones llena en todas las superficies (oclusal, bucal, lingual y proximal) o en liso (bucal, lingual y proximal) , proximal, bucal, lingual y las superficies oclusales. Un conjunto de seis variables de cada uno de Y se generaron a partir del número total de lesiones con caries en las superficies antes mencionadas para la nueva (incidencia y 19-24) o avanzar (progresión y 25-30) y lesiones por su combinado los números (de la subasta, y 31-36).
Las proyecciones para las estructuras latentes por medio de mínimos cuadrados parciales (PLS) Francia El método multivariante PLS relaciona dos matrices de datos, X e y, a la otra por una modelo de predicción lineal multivariante. La matriz X consiste en predictor × variables, y la matriz Y de los correspondientes caries resultado Y variables para cada sujeto. PLS maneja variables en ambos X e Y [21, 22] pocos o muchos, ruidoso, alineados, e incompleta. La precisión del modelo PLS aumenta con el número creciente de x relevantes y variables y. Se genera un número de modelo (por ejemplo
. R 2, Q 2) y variables (por ejemplo
.-Valores VIP, los coeficientes de regresión) y parcelas características gráficas. El R 2 valor da la capacidad de la X-matriz para explicar (R 2) la varianza en la matriz Y (y en variables Y individuales), mientras que Q 2, generado por la validación cruzada de bloques de los datos, da su capacidad para predecir (Q 2) la varianza o la variación en y (o en variables y individuales). De manera óptima, el R 2 y Q 2 valores debe ser tan alta y cerca posible uno del otro; un Q 2-valor & lt; 0,1 (& lt; 10% de la variación predicha) refleja un modelo débil y el combinado de I 2 y Q 2 valores da el rendimiento del modelo PLS (Tabla 1). El valor del VIP (variables de importancia en la proyección) resume la importancia relativa de cada variable de la estructura de asociación X e Y, y las variables con un VIP & gt; 1,0 o & gt; 1,5 refleja las variables influyentes o altamente influyentes, respectivamente. Junto con coeficientes de regresión para la dirección (positiva o negativa) de cada asociación variable, el valor VIP resume el comportamiento de cada variable en el modelo (Tabla 2). valores de VIP también se utilizan para la selección de variables para la generación de secundaria models.Table 1 Capacidad de variables de caries biológicos y anteriores para predecir caries
< col>

caries Y matricesa


línea de base
Incremento

Incidencia
progresión
X matricesa
[n variables]b

R2

Q2

R2

Q2

R2

Q2

R2

Q2


modelos primarios (todos los VIPs) guía empresas








placa, la dieta, saliva

[88]

0.597

0.260M1

0.619

0.084

0.534

0.056

0.632

0.034


Plaque, la dieta, la saliva + caries anteriores
[88 + 18]


0.567

0.211M2

0.406

0.164M3

0.365

0.162M4


Secondary modelos (VIP & gt; 1,0) guía empresas




<
td>


placa markers

[6,4,6,4]

0.353

0.289

0.218

0.142

0.181

0.097

0.286

0.226


Diet markers

[7,9,9,0]

0.155

0.113

0.303

0.153

0.170

0.083

ntc

ntc


Saliva markers

[5,5,7,2]

0.129

0.034

nsd

nsd

nsd

nsd

ntc

nt


Multimarkers (N = 6-39) guía empresas





< td>


placa, la dieta, saliva

[18,18,22,6]

0.528

0.404

0.377

0.224

0.351

0.204

0.311

0.212e


Previous la caries
[, 17,17,16]


0.382
0,323 0,287


0,247
0,494 0,421

placa, la dieta, la saliva + caries anteriores
[, 35,39,22]


0,662 0,354

0,418 0,318

0,511

0,386
Cinco marcador panelf
[5]
0,430 0,275







individual lactobacilos markerg
[1] |
0.340
0.270






a Los modelos primarios albergan todas las variables. Los modelos secundarios albergan influyente (VIP & gt; 1,0) marcadores de los modelos primarios correspondientes M1 a M4. Todos los modelos tenían ≤ 3 componentes significativos, excepto para el modelo con un único marcador de la saliva lactobacilos. El R2 valores predictivos (Q2) (explicativo) y da el rendimiento de cada modelo PLS (ver Métodos). Francia B El número de variables o marcadores en cada modelo PLS separada.
Ç nt = no probado
d ns = no significativo componente
e n variable de la dieta disponible con VIP & gt.; 1.0.
F saliva lactobacilos, estreptococos mutans placa, el retinol dieta y el zinc, el calcio de la saliva con valores altos VIP.
G saliva lactobacilos.
Tabla 2 Asociación de variables o marcadores seleccionados con caries.



PLS associationsa
x variables o marcadores

unitsb
línea de base
Incremento
Incidencia
progresión



VIP

coeff

VIP

coeff

VIP

coeff

VIP

coeff


P mera existencia de caries c
decaído, superficies lisas

números /suj


2.049
+
2.221
+
2.752
+
decaída y Lleno, todo superficies
CD - "- Opiniones de viajeros

1.785
+
1.946
+
2.204
+
decaído, todas las superficies
CD - "-



1.979
+
2.187
+
2.427

+
decaído, superficies proximales
CD - "- Opiniones de viajeros

1.758
+
1.841
+
2.652
+

rellenas, todas las superficies

CD - "- Opiniones de viajeros

1.478
+
1.648

+
1.705
+
Lleno, superficies oclusales
CD - "- Opiniones de viajeros

1.239
+
1.383
+
1.576
+

P LAQUE d










lactobacilos
saliva
UFC /ml

2.494
+
1.177
+
1.078
+
1.982

+

placa
%
2.244
+
1.601

+
1.707
+
2.041
+
Streptococcus mutans
saliva
UFC /ml
1.066
+
0,91
+
0,94
+
0,47
+

placa
%
1.142
+
1.104
+
1.214
+
1.266
+

cantidad de placa

%
0,63
+
0,94
+

1.020
+
0,76
+
placa tasa de formación

lenta /rápida
0,47

0,98
Perfil - 0,46
Perfil - 0,72
Perfil -
placa fluoruro

ug /g de placa húmeda
1.117 - Wooel.com
0.75
Perfil - 0,88
Perfil - 0,58 - Wooel.com
D IET e







< td>


zinc

mg /día
1.016
-
1.063
Perfil - 1.194
Perfil - 0.50
Perfil -
El ácido láurico (12: 0)

g /día
1.115
Perfil - 1.162
- Opiniones de viajeros 1.320
Perfil - 0,87 - Wooel.com
calcio

mg /día
0,92
Perfil - 1.317
Perfil - 1.750 - Wooel.com
0,004
-
riboflavina

mg /día
1,02

1.047
Perfil - 1.314
Perfil - 0,27 - Wooel.com
fosfato

mg /día
1.05

1.090
Perfil - 1.320
Perfil - 0,16 - Wooel.com
proteína

g /día

1,05

1.014
Perfil - 1.202
Perfil - 0,19
- equivalentes
retinol (vitamina A) guía empresas
mg /día
1.307
Perfil - 0,96
Perfil - 1.102
Perfil - 0,74 - Wooel.com
ácido BUTURIC (4: 0)

g /día
0,80
Perfil - 0,93 - Wooel.com
1.185
Perfil - 0,56 - Wooel.com
El ácido linoleico (18: 2) guía empresas
g /día
1.122
Perfil - 0,92

0.60 - Wooel.com
0,29
-
folato

ug /día
1.001
-

0.99
Perfil - 1.130
Perfil - 0,80 - Wooel.com
vitamina E

mg /día
1.033
Perfil - 0.95
Perfil - 0.89
Perfil - 0,72 - Wooel.com
Hierro

mg /día

0,97

1.038
+
0,43
+
0,08

-
carbohidratos (total)

g /día
1.10

1.253
+
0,80
+
0,28
+
Fibra


g /día
0,77
Perfil - 1.193
+
0,58

+
0,22
-
Energía

kcal /día
1,19


0,98
+
0,08
+
0,07 - Wooel.com
Los monosacáridos

g/day

0.61

-

0.48

+

0.06

-

0.56

-


Sacarosa

g /día
1,08

0,87
+ 0,43

+
0,37
+
S ALIVA f











parótida, estimulada










calcio

mmol /ml
1.188
Perfil - 0,63
Perfil - 0,51
Perfil - 1.111
-

fosfato

mmol /ml
0,97

1.251
- Opiniones de viajeros 1.260
Perfil - 0,25
+
agregación por S. mutans


m-value

0.85

+

0.65

+

0.80

+

0.41

+


S-IgA


ug /ml
1,18

0,30
Perfil - 0,03 - Wooel.com
0,47
+
lisozima

ug/ml

0.51

+

0.75

-

0.08

-

0.80

-


Peroxidase


activity/ml

0.40

+

0.40

+

0.54

+

0.54

-


Thiocyanate


mmol /ml
0,55

0,19
Perfil - 0,14 - Wooel.com
0,43
+
caudal

ml /min
1,03

1.020
+
1.155
+
0,35
Perfil -
Toda la saliva estimulada










caudal

ml /min
1.00

0,36
Perfil - 0,22
Perfil - 1.081
-

pH

pH
0,50

0,39
-
0,34
Perfil - 0.20
-
Buffer capacidad

pH final
0,61

0,77
Perfil - 0,88
Perfil - 0.40
-
modelos ab primaria PLS M1 a M4 valores VIP & gt; 1.0 marcas de las variables influyentes (ver Métodos).. positivo constante (+) o negativo (-) asociación para los coeficientes de regresión para cada variable y; de otro modo en blanco.
Unidades de las variables B y unidades de medidas utilizadas para las variables derivadas.
c Algunas de las caries anteriores variables de x (n = 18) derivados de las variables de caries Y1-Y18 de referencia (ver Métodos).
d las variables de placa, excepto para el fosfato y la placa de LBC% + /ms +, + LBC /MS o lbc- /ms + (ver Métodos).
e Algunas de las variables de la dieta 45 (ver Métodos).
f El variables de toda la saliva excepto para la tasa de mascar. Las variables de saliva parótida, excepto para los mismos factores en reposo saliva parótida y tasas de secreción derivadas de algunos componentes en ambos salivas (ver Métodos).
PLS modelos
un número de modelos de PLS primarios y secundarios (Tabla 1) se generaron por el software Simca (11 Simca, Umetrics AB, Umeå). Los modelos PLS primarios contenían todo x individuales y variables Y, mientras que los modelos secundarios contenían todos o definidos bloques o conjuntos de influencia (VIP & gt; 1,0) x las variables y excluyen las caries oclusal variables Y en las matrices Y debido a Q individuo 2-valores por debajo de 0,1 (10%). La línea de base y 1-y 18 variables que también se utilizaron como marcadores de caries anteriores o predictores en el ajuste prospectivo. Las variables fueron escalados, centrado en la media y, en su caso, transformados logarítmicamente antes de someterse a la modelización PLS. Por otra parte, antes de la PLS modelado, análisis de componentes principales separados se realizaron en los ejes X e Y bloques para comprobar la homogeneidad, es decir
. Todos los autores leído y aprobado el manuscrito final.

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