Mendes, José JoãoNeves, Margarida Camacho Pereira2025-10-062025-10-062025-08-08http://hdl.handle.net/10400.26/58899Dissertação para obtenção do grau de Mestre no Instituto Universitário Egas MonizObjetivos: Analisar o desempenho diagnóstico da nova metodologia de rastreio periodontal que combina dados auto-reportados sobre saúde periodontal com a perda óssea periodontal radiográfica (R-PBL), com a finalidade de identificar indivíduos com doença periodontal. Materiais e Métodos: O estudo teve como população alvo doentes que estavam a realizar a sua primeira consulta de triagem na Clínica Dentária Egas Moniz (CDEM). Os critérios de inclusão estabelecidos foram os seguintes: pacientes a realizar a primeira consulta de triagem na CDEM com dezoito ou mais anos, não edêntulos e que consintam em participar. O estudo passa pela execução do diagnóstico periodontal com o método RPBL e avaliação periodontal completa sendo este o atual gold standard. Resultados: Foram incluídos um total de 100 participantes no estudo, distribuídos equitativamente entre casos de periodontite e casos controlos, com uma idade média de 49 anos. O modelo baseado na perda óssea periodontal radiográfica demonstrou o melhor desempenho preditivo tanto para a periodontite (AUC: 0,833) como para a periodontite severa (AUC: 0,796), apresentando os valores mais elevados de precisão e benefício líquido ao longo dos diferentes limiares. O modelo Either revelou um desempenho semelhante, particularmente ao nível da sensibilidade, enquanto os modelos baseados apenas em auto-reporte (SR) e na combinação dos dois (both) apresentaram desempenhos inferiores. A análise da curva de decisão confirmou a superior utilidade clínica dos modelos R-PBL e Either na orientação da tomada da decisão. Conclusão: A conjugação de dados auto-reportados com a análise da perda óssea periodontal radiográfica (R-PBL) revelou um desempenho satisfatório enquanto estratégia de rastreio da periodontite. Esta abordagem complementar poderá constituir uma alternativa viável para identificação de indivíduos elevado risco de desenvolver a doença, especialmente em contextos nos quais a realização de um exame clínico exaustivo se encontre limitada ou inviável.Aim: To analyze the diagnostic performance of the new periodontal screening approach that combines periodontal self-report and radiographic periodontal bone loss (R-PBL) for the identification of individuals affected by periodontal disease. Material & Methods: The study targeted patients attending their first appointment at Egas Moniz Dental Clinic (CDEM). The inclusion criteria were the following: patients attending their first consultation at CDEM, aged eighteen years or older, not edentulous, and consent to participate. The study involves performing periodontal diagnosis using the R-PBL method and conducting a complete periodontal evaluation, which is considered the current gold standard. Results: A total of 100 participants were included in the study, equally distributed between periodontitis cases and control subjects, with a mean age of 49 years. The model based on radiographic periodontal bone loss demonstrated the highest predictive performance for both periodontitis (AUC: 0.833) and severe periodontitis (AUC: 0.796), showing the greatest precision and net benefic across varying threshold. The Either model exhibited comparable performance, particularly in terms of sensitivity, while the model based solely on self-report (SR) and the combined approach (both) showed inferior results. Decision curve analysis confirmed the superior clinical utility of the R-PBL and Either model in guiding decision-making. Conclusion: The integration of self-reported data with radiographic bone loss analysis demonstrated satisfactory performance as a periodontitis screening strategy. This complementary approach may constitute a viable alternative for identifying individuals at risk of developing periodontal disease, particularly in contexts where conducting a full clinical examination is limited or unfeasible.porDoença periodontalDiagnóstico periodontalPeriodontal screeningRadiographic based periodontal bone lossmaster thesis203993560