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자료유형
학술저널
저자정보
Da Woon Kwack (Department of Oral and Maxillofacial Surgery College of Dentistry Dankook University Cheonan Korea) Sung Min Park (Department of Oral and Maxillofacial Surgery College of Dentistry Dankook University Cheonan Korea)
저널정보
대한구강악안면외과학회 대한구강악안면외과학회지 대한구강악안면외과학회지 제49권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
135 - 141 (7page)
DOI
10.5125/jkaoms.2023.49.3.135

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Objectives: This study aimed to develop and validate machine learning (ML) models using H2O-AutoML, an automated ML program, for predicting medication-related osteonecrosis of the jaw (MRONJ) in patients with osteoporosis undergoing tooth extraction or implantation. Patients and Methods: We conducted a retrospective chart review of 340 patients who visited Dankook University Dental Hospital between January 2019 and June 2022 who met the following inclusion criteria: female, age ≥55 years, osteoporosis treated with antiresorptive therapy, and recent dental extraction or implantation. We considered medication administration and duration, demographics, and systemic factors (age and medical history). Local factors, such as surgical method, number of operated teeth, and operation area, were also included. Six algorithms were used to generate the MRONJ prediction model. Results: Gradient boosting demonstrated the best diagnostic accuracy, with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.8283. Validation with the test dataset yielded a stable AUC of 0.7526. Variable importance analysis identified duration of medication as the most important variable, followed by age, number of teeth operated, and operation site. Conclusion: ML models can help predict MRONJ occurrence in patients with osteoporosis undergoing tooth extraction or implantation based on questionnaire data acquired at the first visit.
#Medication-related osteonecrosis of the jaw #Bisphosphonate #Osteoporosis #Machine learning #Algorithm

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