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ボストン,米国 : 社会経済的要因と歯の喪失との関係については、ほとんど知られていません。今回、ハーバード大学歯学部の研究者らは、成人の歯の喪失を予測する機械学習アルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムでは、年齢や歯科治療などの明らかなパラメータに加えて、患者の社会経済的な要因が含まれています。この結果は、これらのツールが、早期介入のためにリスクのある歯を特定するのに役立つことを示唆しています。

一般的に、歯の病気を早期に発見して治療すれば、歯の喪失を防ぐことができます。このことは、定期検診に通っている患者さんは歯を失う可能性が低いという研究結果からも裏付けられています。しかし、歯科医療へのアクセスや高額な費用などの障壁が、患者さんの歯科医院への受診を躊躇させることがあります。米国では、ほとんどの公的医療保険制度において、成人歯科医療保険が必須の医療給付ではないことが決定的な要因となっているようです。このように日常的なケアが行われていないため、患者さんが歯科医院を受診したときには、歯を救うにはすでに手遅れで、抜歯が最も手頃な選択肢となってしまいます。このような場合、スクリーニングツールを使用することで、リスクの高い患者を早期に発見することができます。

研究者らによると、機械学習法は、臨床判断に必要な情報を提供するために医学分野で応用されていますが、口腔内の健康状態を予測するために開発されたものはまだありません。そこで研究チームは、成人の歯の喪失を予測するために、病状や社会経済的背景などのパラメータの組み合わせを変えた5つのアルゴリズムを開発・検証し、それぞれのツールの性能を比較しました。研究チームは、このスクリーニングツールを開発するために、国民健康・栄養調査で得られた約12,000人の成人のデータを使用しました。

社会経済的な特徴が決定的に重要

それぞれのアルゴリズムの性能を比較したところ、人種や学歴などの社会経済的特徴を取り入れたモデルの方が、従来の歯科臨床指標だけに頼ったモデルよりも、歯の喪失を予測する能力が高いことがわかりました。

HSDMの口腔保健政策・疫学部門の助教授であるHawazin Elani博士は、「今回の分析により、すべての機械学習モデルがリスク予測に有効である一方、社会経済的な変数を組み込んだモデルは、歯の喪失リスクが高い人を特定するための強力なスクリーニングツールとなり得ることがわかりました」と大学のプレスリリースで述べています。

この研究は、健康の社会的決定要因の重要性を強調しています。患者さんの教育レベル、雇用形態、収入を知ることは、歯の臨床状態を評価するのと同様に、歯の喪失を予測するのに役立ちます」と彼女は付け加えました。

研究チームは、患者さんの社会経済的背景に加えて、歯の喪失を予測する要因として、既往症の有無を調べました。「その結果、関節炎、糖尿病、高コレステロール血症、高血圧症、循環器疾患などの持病が、歯の喪失の予測因子の一つであることがわかりました。臨床医はこの情報をもとに、歯を失うリスクの高い患者をスクリーニングし、患者の紹介と歯科治療を調整することができるでしょう」と述べています。

開発されたツールは、異なる医療従事者によって使用される可能性がある

このスクリーニングツールは、世界中のさまざまな医療現場で、歯科医師以外の専門家でも使用できるように設計されており、歯科検診を受けなくても歯を失うリスクを評価することができます。ただし、歯を失うリスクが高いと判断された患者さんは、実際に検査を受ける必要があります。


この研究は、「Predictors of tooth loss: A machine learning approach」と題して、2021年6月18日にPLOS ONEのオンライン版に掲載されました。