Amélioration de la capacité des biologiques et précédentes caries multimarkers pour prédire la maladie de la carie révélée par PLS multivariées modelling

Résumé de l'arrière-plan
La carie dentaire est une maladie chronique avec des bactéries de la plaque, l'alimentation et la salive modifiant l'activité de la maladie. Ici, nous avons utilisé la méthode PLS pour évaluer une multiplicité de ces variables biologiques (n = 88) pour la capacité de prédire la carie dans une section transversale (caries de base) et potentiels (caries 2 ans de développement) réglage.
Méthodes
modélisation multivariée PLS a été utilisé pour associer les nombreuses variables biologiques avec caries enregistrées dans les trente 14 ans, les enfants en mesurant le nombre de lésions carieuses naissantes et manifestes à toutes les surfaces.: Résultats
Un glissement de large, mais peu profonde échelle d'une carie cinquième promotion ou de protection, et les quatre cinquièmes non influents, les variables se sont produites. Les marqueurs influents se sont comportés dans l'ordre de la plaque bactéries & gt; alimentation & gt; salive, avec des bactéries de la plaque précédemment connus /marqueurs de régime et un ensemble de nouveaux marqueurs de régime de protection. Un différentiel de motifs variables est apparu pour la nouvelle contre progression des lésions. Les multimarkers biologiques influents (n = 18) prédit base caries mieux (zone ROC 0,96) que cinq marqueurs (0,92) et un seul marqueur lactobacilles (0,7) avec une sensibilité /spécificité de 1,87, 1,78 et 1,13 à 1/3 des sujets diagnostiqués malade, respectivement. En outre, multimarkers biologiques (n = 18) ont expliqué caries 2 ans incrémenter légèrement meilleure que celle rapportée auparavant, mais prédit il mal (zone ROC 0,76). En revanche, les multimarkers basées sur les caries précédentes prédites seule (zone ROC 0,88), ou conjointement avec multimarkers biologiques (0.94), incrémenter bien avec une sensibilité /spécificité de 1,74 à 1/3 des sujets diagnostiqués malades.
Conclusion
Multimarkers se comportent mieux que les marqueurs simples à cinq, mais les stratégies de multimarqueurs futures nécessiteront des recherches systématiques pour les marqueurs améliorés de bactéries salive et la plaque
matériel supplémentaire électronique
La version en ligne de cet article (de doi:.. 10 1186 /1472-6831-9-28) contient du matériel supplémentaire, qui est disponible pour les utilisateurs autorisés.
Contexte
la carie dentaire est une maladie chronique [1]. De nombreux pays occidentaux montrent une distribution des caries asymétriques avec de nombreux sujets malades et en bonne santé 15-20% [2]. En outre, les schémas traditionnels d'évaluation des risques et la prévention sont inefficaces pour contrôler le groupe malade [2, 3]. Ainsi, les modèles étiologiques et de prévision raffinés pour les caries sont nécessaires. Le plus deux modes de vie et des facteurs génétiques modifier l'activité des caries [1, 4]. En conséquence, la plaque acidification de l'apport en sucre développement de la maladie de déclenchement fréquente plus rapidement sensibles que des sujets résistants en sélectionnant pour mutans cariogènes streptocoques et lactobacilles et en dissolvant l'émail [5, 6]. polymorphismes individuels affectent les défenses innées de salive, par exemple adhésion de S. mutans
, et de préciser la sensibilité individuelle [7-9]. Il reste, cependant, d'établir à laquelle la carie de degré est prévisible et comment les diverses stratégies biomarqueur devraient être appliquées afin de mieux expliquer et prédire les caries.
Une grande variété de facteurs plaque quantitative, l'alimentation et la salive (par exemple, streptocoques mutans, lactobacilles, sucre admission, effet tampon et pH) ont été évalués, et appliqué cliniquement, comme facteurs de risque ou prédicteurs de caries futures [revue dans [10-12]]. Certaines études ont plaidé pour une capacité prédictive importante de la plaque, l'alimentation et la salive facteurs [13], en particulier chez les jeunes enfants et les personnes âgées [14-16]. En revanche, de nombreuses études de prédiction chez les adolescents ont généralement montré i
) biomarqueurs pour ajouter de l'information marginale à la capacité des marqueurs cliniques (par exemple
. Caries antérieures et "l'estimation" du clinicien) pour expliquer 33% ou moins de la la variation individuelle dans le développement des caries, ii
) une capacité prédictive pour des caries antérieures & gt; & gt; bactéries & gt; l'alimentation et la salive et iii
) une sensibilité /spécificité d'environ 0,74 /0,74 ou moins pour les modèles de marquage individuels à plusieurs [10-12, 17-19]. modèles simples à plusieurs marqueurs ont au mieux montré une sensibilité /spécificité de 0,87 /0,83 chez les nourrissons [16].
Les deux études transversales et prospectives, où les facteurs sont évalués à la ligne de base et comparées aux caries futures, ont été utilisé pour explorer des biomarqueurs ou des prédicteurs pour la carie [revue dans [10-12]]. Des études de prédiction prospective - la norme d'or dans l'évaluation des risques - sont entravés par plusieurs facteurs. Tout d'abord, la carie aujourd'hui montre une faible prévalence et se développe lentement. caries raffinés indices nombre de caries débutantes et manifestes d'enregistrement ont donc été suggéré, mais pas encore évalué [20]. Deuxièmement, les techniques de régression traditionnelles exigent un ratio élevé soumis à variable (dite «longue et maigre" structures de données), et la plupart des études de prévision ont donc été limitée à un ensemble limité de facteurs cliniques ou traditionnels bien établis. Par conséquent, l'information sur la capacité prédictive des multimarkers biologiques fait défaut.
Carrés partiels projections moins aux structures latentes (PLS) sont parfaitement conçu pour corréler multiples et co-variable descripteur X et Y réponse matrices variables [21, 22]. PLS a été largement utilisé dans les relations quantitatives structure-activité QSAR [21], en métabonomique, la protéomique et la génomique [22] ainsi que appliquées aux maladies médicales [8, 9, 23]. Il peut gérer des variables X qui dépassent de loin le nombre de sujets étudiés (ce qu'on appelle des structures de données "à court et gras") et donne (R 2) et par validation croisée prédictive (Q 2) les valeurs explicatives pour les variables y.
le but de la présente étude était de tester la modélisation PLS pour leur capacité à générer des modèles prédictifs basés sur plusieurs caries marqueurs biologiques et précédents (soi-disant multimarkers) dans une section transversale (caries de base) et prospective (caries développement 2 ans) l'établissement et à l'écran et de classer la multiplicité de la plaque quantitative individuelle, les variables de régime et de salive utilisée (n = 88) pour la carie promotion ou la protection des propriétés.
conception de l'étude de méthodes et de la cohorte
Viser des études sur la méthode PLS comme un outil pour évaluer et dépister les facteurs biologiques comme marqueurs ou prédicteurs de caries, nous avons fait l'utilisation d'un matériau de cohorte disponible 1985-87 avec de nombreuses variables biologiques enregistrées. Plaque, l'alimentation et la salive des variables et des caries ont été enregistrées en conséquence au départ 1985 et à un suivi de 2 ans en thirty14 ans adolescents (âge moyen 13,9 ans, SD 0,4, entre 1,5 ans) (Fig. 1). La cohorte de l'étude (17 garçons et 13 filles) a été choisi au hasard parmi les 128 étudiants dans un 7 e année de lycée d'une zone suburbaine (Holmsund) à l'extérieur Umeå, Suède du Nord, avec des niveaux de caries et de motifs de style de vie en général présent à ce moment-là. Tous les enfants ont été signalés en bonne santé et ni tabac médicamenteux ni utilisés. Ils ont été appelés au service de la santé dentaire chaque année et traités de façon appropriée pendant et après l'étude. Aucun abandons sont survenus. L'étude a été approuvée par le Comité d'éthique pour les expériences humaines à l'Université d'Umeå, en Suède, et le consentement éclairé a été donné par les adolescents et leurs parents. Figure 1 A. Conception de l'étude. Une multiplicité de plaque traditionnelle, l'alimentation et la salive (n = 88) et caries variables (y1-Y36) ont été enregistrées pour générer des modèles de prédiction de PLS dans un cadre de section transversale et prospective. B. La notation des caries. De base et de 2 ans suivi caries scores pour les trente sujets lors de l'utilisation des numéros d'enregistrement d'index raffinés de lésions débutantes et manifestes du tout (ou définies) surfaces ou l'indice de la DSFM traditionnelle.
Variables Plaque (n = 11)
Les variables biologiques liées à la plaque (streptocoques mutans, lactobacilles, le montant de la plaque, le taux, le phosphate, le fluorure) ont été mesurés (n = 8) ou dérivée (n = 3).
La prévalence (% des surfaces positives) des streptocoques mutans (ms) et de lactobacilles (CML) dans la plaque interdentaire a été mesurée comme décrit précédemment [24]. En bref, après l'insertion de cure-dents dans les sites interdentaires distales des canines dans les mâchoires supérieure et inférieure, une réplique a été faite sur MSB et Rogosa des plaques de gélose et cultivées à 37 ° C pendant deux jours dans l'air additionné de 5% de dioxyde de carbone. Les colonies de streptocoques mutans et les lactobacilles ont été identifiés visuellement et vérifiées par des tests biochimiques à chaque fois que dans le doute. Le nombre de sites interdentaires transportant chaque espèce (ou les combinaisons dérivées lbc + /ms +, lbc + /ms - ou lbc - /ms +, n = 3) a été exprimée en pour cent du nombre total de sites disponibles.
le nombre d'unités formant colonie (UFC) de lactobacilles et les streptocoques mutants par ml de salive entière a été déterminée par la croissance des dilutions en série de salive sur mitis-salivarius- bacitracine (MSB) [25] et Rogosa [26] des plaques de gélose, respectivement. Les plaques ont été incubées à 37 ° C pendant deux jours et comptés. Quantité
de Plaque [% des surfaces colorées positives pour la plaque, [27]] et le taux de formation [28] ont été mesurées en utilisant différents indices avant et après le nettoyage des dents, respectivement . En bref, le taux a été estimé par coloration des dents sélectionnées (surfaces buccales de haut à droite canines, prémolaires ou 1 molaires er) avec 1% fuchsine basique après 19 heures absence d'hygiène bucco-dentaire suivants nettoyage dentaire professionnel. Le taux a été marqué aussi rapide si la plaque a été détectée sur toute surface et aussi lent sinon.
Phosphate et de fluorure dans le liquide de la plaque ont été mesurés. Après 4 jours sans hygiène buccale, la plaque a été échantillonné à partir de surfaces buccales et linguales disponibles. Après addition de tampon et centrifugation (14.000 g
× 1 h) des échantillons de plaque à la température ambiante, les quantités de phosphate (pmol /g de poids humide) [29] et le fluorure ionisé (pg /g de poids humide) (Orion variables Diet ® Fluoride Electrode, Orion Research Inc.) dans le surnageant ont été déterminées. (n = 45)
les variables de régime ont été estimées à partir d'un journal alimentaire de quatre jours. Le journal, en commençant un dimanche, a été maintenu par chaque enfant avec le soutien des parents et suivis par un diététicien formé. La consommation quotidienne moyenne d'énergie (kcal /jour) et 44 éléments nutritifs (ug, mg ou g /jour), ajustés pour les pertes dues à la préparation des aliments, a été calculée en utilisant la base de données de l'Administration nationale de l'alimentation en Suède et les tapis de logiciels ( Rudans Lättdata, Västerås, Suède). Les éléments nutritifs sont donnés dans les tableaux ci-dessous ou; disaccharides, graisse totale, cholestérol, graisses saturées et non saturées mono, acide myristique (14: 0), l'acide palmitique (16: 0), l'acide stéarique (18: 0), l'acide arachidique (20: 0) acide palmitoléique (16: 1 ), l'acide oléique (18: 1), l'acide linolénique (18: 3), l'acide eicosatétraénoïque (20: 4), l'acide eicosapentaénoïque (20: 5), l'acide arachidonique (20: 6), l'acide docosapentaénoïque (22: 5), l'acide docosahexaénoïque (22: 6), β-carotène, la vitamine D, la niacine, les équivalents de niacine, thiamine, vitamine C, vitamine B 6, vitamine B 12, le manganèse, le sélénium et l'eau
Saliva les variables. (n = 32)
les variables biologiques liées à la stimulation ou de repos salive parotide (agglutinine, S-IgA, lysozyme, de la peroxydase, le thiocyanate, le phosphate, le calcium et le débit, n = 16) ou à la salive entière (taux, pH débit , tampon, mâcher taux, n = 4) ont été mesurées ou calculées (n = 12). le plus entier et la salive parotide ont été recueillis dans des tubes de glace réfrigérée entre 1 et 16 heures sans boire ni manger dans l'heure précédente. Toute la salive a été stimulée par la mastication sur la paraffine (1 g); la première ml a été éliminé et 3 ml recueillis. Les deux repos salive parotide, et stimulé par une pastille acide (SST ™, Salix Pharma, Stockholm, Suède), ont été recueillies à l'aide des tasses Lashley; les 0,1 premiers ml ont été rejetés et 1,5 ml recueillies pour chaque type de salive. Débit (ml /min) a été calculé. fréquence Chewing a été enregistrée (cercles /min). La capacité de pH et de tampon dans la salive totale a été déterminée dans les 30 minutes à l'aide d'un compteur numérique du pH et des procédés standards (Beekman Instruments, Fullerton, CA).
Le repos et a stimulé des échantillons de salive parotide ont été mesurées pour la quantité /ml de calcium (atomique spectroscopie d'absorption, Varian Techtron AA6, Varian Associates, Instruments Group, Palo Alto, CA), le phosphate [29], thiocyanate (SCN -) [30], sécrétoire immunoglobuline A (Immunofluor Technique, Bio-Rad Laboratories, Richmond, CA), le lysozyme (lysozyme test Kit, Kallestad, Chaska, MN) ou activité /ml de peroxydase [31] en utilisant des méthodes standard. Les deux types de salive ont également été mesurés pour l'agrégation du sérotype c la
de S. mutans et m-valeurs (activité /ml) ont été obtenues comme décrit [32].
Le taux de sécrétion de sortie /total de S- Caries enregistrements de IgA, le lysozyme, la peroxydase, le thiocyanate, le phosphate et le calcium a été dérivé pour se reposer et stimulé la salive parotide (n = 12) en multipliant le montant /ml (ou activité /ml) avec le débit (ml /min). et les nombres de résultats des mesures de caries naissantes et manifestes lésions à toutes les surfaces des dents permanentes ont été enregistrées pour chaque sujet au départ et après 2 ans par un examinateur (e) en utilisant des critères normalisés et définis (fichier supplémentaire 1). Les valeurs traditionnelles de la DSFM ont également été calculées. Les enregistrements utilisés professionnellement nettoyé, séché à l'air, les dents et les nouveaux miroirs dentaires et les explorateurs. Les radiographies interproximales bilatérales ont été prises et traitées manuellement au département de radiologie buccale et maxillofaciale, Université d'Umeå. Un total de 264 cariées et 133 lésions remplies ont été enregistrés au départ et 299 nouveaux et 73 progression des lésions au 2 ans de suivi.
Pour chaque sujet, un ensemble de 18 base des variables caries résultat de y (y 1-y 18) ont été générés à partir du nombre total de cariées (naissante et manifeste), cariées /rempli ou lésions remplies à toutes les surfaces (occlusal, buccale, linguale et proximale) ou lisse (buccale, linguale et proximale) , proximale, buccale, linguale et surfaces occlusales. Une autre série de six variables y chacune ont été générées à partir du nombre total de lésions cariées au niveau des surfaces mentionnées ci-dessus pour la nouvelle (incidence y 19-24) ou progressant lésions (progression 25-30 ans) et pour leur combiné numéros (incrément, y 31-36) Projections de. aux structures latentes au moyen de moindres carrés partiels (PLS)
La méthode multivariée PLS concerne deux matrices de données, X et Y, à l'autre par un linéaire modèle de prédiction multivariée. La matrice est constituée de X x de variables de prédiction et la matrice Y de la carie résultat Y des variables correspondantes pour chaque sujet. PLS poignées variables dans X et Y [21, 22] peu ou beaucoup, bruyant, colinéaires, et incomplète. La précision des modèles PLS augmente avec le nombre croissant de x pertinentes et variables y. Il génère un certain nombre de modèle (par exemple
. R 2, Q 2) et variable (par exemple
. VIP-valeurs, les coefficients de régression) caractéristiques et des tracés graphiques. Le R 2 valeur donne la capacité de la X-matrice pour expliquer (R 2) la variance dans la matrice Y (et variables y individuels), tandis que Q 2, généré par la validation croisée des blocs des données, donne sa capacité à prédire (Q 2) la variance ou la variation de Y (ou variables y individuels). Idéalement, la R 2 et Q 2 valeurs doivent être aussi élevées et proches les uns des autres que possible; Q 2-valeur & lt; 0,1 (& lt; 10% de la variation prédite) reflète un modèle faible et le combiné R 2 et Q 2 valeurs donne la performance du modèle PLS (tableau 1). Le VIP-valeur (les variables d'importance dans la projection) résume l'importance relative de chaque variable à la structure de l'association X et Y, et les variables avec un VIP & gt; 1.0 ou & gt; 1.5 reflète les variables influentes ou très influentes, respectivement. Avec des coefficients de régression pour la direction (positive ou négative) de chaque association variable, la valeur VIP résume le comportement de chaque variable dans le modèle (tableau 2). VIP-valeurs sont également utilisés pour la sélection de variables pour la génération de secondaire models.Table 1 Capacité de variables de caries biologiques et antérieures pour prédire la carie
< col>

caries Y matricesa


Baseline

Increment
incidence
Progression
X matricesa
[n variables]b

R2

Q2

R2

Q2

R2

Q2

R2

Q2


modèles primaires (tous les VIP)









Plaque, régime alimentaire, saliva

[88]

0.597

0.260M1

0.619

0.084

0.534

0.056

0.632

0.034


Plaque, alimentation, de la salive + caries précédentes
[88 + 18]


0.567

0.211M2

0.406

0.164M3

0.365

0.162M4


Secondary modèles (VIP & gt; 1.0)





<
td>


Plaque 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)






< td>


Plaque, régime alimentaire, saliva

[18,18,22,6]

0.528

0.404

0.377

0.224

0.351

0.204

0.311

0.212e


Previous caries
[, 17,17,16]


0,382
0,323
0,287

0,247
0,494
0,421
Plaque, l'alimentation, de la salive + caries antérieures
[, 35,39,22]


0,662
0,354
0,418
0,318
0,511

0,386
Cinq marqueurs panelf
[5]
0,430
0,275






simple lactobacilles markerg
[1]

0,340
0,270






a Les modèles primaires abritent toutes les variables. Les modèles secondaires abritent influents (VIP & gt; 1.0) des marqueurs des modèles primaires correspondantes M1 à M4. Tous les modèles avaient ≤ 3 composantes significatives, sauf pour le modèle avec un seul marqueur de salive lactobacilles. Le R2 (explicative) et Q2 (valeurs prédictives) donne la performance de chaque modèle PLS (voir Méthodes).
B nombres de variables ou des marqueurs dans chaque modèle PLS séparé.
C nt = non testé
d ns = non significatif composant
e aucune variable de régime disponible avec VIP & gt. 1.0.
F Saliva lactobacilles, mutans plaque streptocoques, l'alimentation rétinol et le zinc, la salive calcium avec VIP des valeurs élevées.
G Saliva lactobacilles.
Tableau 2 Association des variables ou des marqueurs avec caries sélectionnés.



PLS associationsa
x variables ou marqueurs

unitsb
Baseline
Increment
incidence
Progression



VIP

coeff

VIP

coeff

VIP

coeff

VIP

coeff


CARIES P revious c
cariées, surfaces lisses

numéros /subj


2.049
+
2.221
+
2.752
+
cariées et Rempli, tout surfaces

- "-


1.785
+
1.946
+
2.204
+
cariées, toutes les surfaces

- "-



1.979
+
2.187
+
2.427

+
cariées, surfaces proximales

- "-


1.758

+
1.841
+
2.652
+
Le Filled, toutes les surfaces


- "-


1.478
+
1.648

+
1.705
+
Rempli, surfaces occlusales

- "-


1.239
+
1.383
+
1.576
+

P LAQUE d










lactobacilles
salive
UFC /ml

2.494
+
1.177
+
1.078
+
1.982

+

plaque
%
2.244
+
1.601

+
1.707
+
2.041
+
streptocoques mutans
salive
UFC /ml
1.066
+
0,91
+
0,94
+
0,47
+

plaque
%
1.142
+
1.104
+
1.214
+
1.266
+

montant de la plaque

%
0,63
+
0,94
+

1.020
+
0,76
+
taux de formation de la plaque

lente /rapide
0,47

0,98
-
0,46
-
0,72

-
plaque fluorure

ug /g plaque humide
1.117
-

0,75
-
0,88
-
0,58
-
D IET e







< td>


zinc

mg /jour
1.016
-
1.063
-
1.194
-
0,50
-

L'acide laurique (12: 0)

g /jour
1.115
-
1.162
-
1.320
-
0,87
-
calcium

mg /jour
0,92
-
1.317
-
1.750
-

0,004
-
riboflavine

mg /jour
1,02

1.047
-
1.314
-
0,27
-
phosphate

mg /jour
1,05

1.090
-
1.320
-
0,16
-
Protein

g /jour

1,05

1.014
-
1.202
-
0,19
- équivalents
rétinol (vitamine A)

mg /jour
1.307
-
0,96
-
1.102
-
0,74
-
acide Buturic (4: 0)

g /jour
0,80
-
0,93
-

1.185
-
0,56
-
acide linoléique (18: 2)

g /jour
1.122
-
0,92

0,60
-

0,29
-
folate

ug /jour
1.001
-

0,99
-
1.130
-
0,80
-
vitamine E

mg /jour
1.033
-
0,95
-
0,89
-
0,72
-
fer

mg /jour

0,97

1.038
+
0,43
+ 0,08


-
Glucides (total)

g /jour
1,10

1.253
+
0,80
+
0,28
+
fibre


g /jour
0,77
-
1.193
+
0,58

+
0,22
-
énergie

kcal /jour
1,19


0,98
+
0,08
+
0,07
-

monosaccharides

g/day

0.61

-

0.48

+

0.06

-

0.56

-


Saccharose

g /jour
1,08

0,87
+
0,43
+
0,37
+
S ALIVA f











parotide, stimulée










calcium

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

phosphate

mmol /ml
0,97

1.251
-
1.260
-
0,25
+
Agrégation par S. mutans


m-value

0.85

+

0.65

+

0.80

+

0.41

+


S-IgA


ug /ml
1,18

0.30
-
0,03
-

0,47
+
lysozyme

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
-
0,14
-

0,43
+
débit

ml /min
1,03

1.020
+
1.155
+
0,35
-

salive entier, stimulée










débit

ml /min
1,00

0,36
-
0,22
-
1.081
-

pH

pH
0,50

0,39
-
0,34
-
0.20
-
Buffer capacité

pH final
0,61

0,77
-
0,88
-
0,40
-
modèles ab PLS primaire M1 à M4 valeurs & gt VIP; 1.0 marques de variables influentes (voir Méthodes).. positif Conformément (+) ou négatif (-) association pour les coefficients de régression pour chaque variable y; sinon vide.
unités et des unités de mesures utilisées pour les variables dérivées variables b.
c Certains des caries précédentes variables x (n = 18) dérivée à partir des variables de caries y1-Y18 de base (voir Méthodes).
d les variables de la plaque, sauf pour le phosphate et la plaque% de BLC + /ms +, lbc + /ms- ou LBC /ms + (voir Méthodes).
e Certaines des variables de régime 45 (voir Méthodes).
f Le variables de salive entières, sauf pour le taux à mâcher. Les variables de salive parotide, sauf pour les mêmes facteurs de repos salive parotide et taux de sécrétion dérivés pour certains composants dans les deux salives (voir Méthodes).
PLS modèles
Un certain nombre de modèles PLS primaires et secondaires (tableau 1) ont été générées par le logiciel Simca (Simca 11, Umetrics AB, Umeå). Les modèles PLS primaires contenaient tous les x individuels et variables y, tandis que les modèles secondaires contenaient tous ou définis des blocs ou des ensembles de influents (VIP & gt; 1,0) x les variables et ont exclu les caries occlusales variables y dans les matrices Y due à Q individuelle 2 valeurs inférieures à 0,1 (10%). La ligne de base y 1-y 18 variables ont été également utilisés comme marqueurs ou prédicteurs de caries précédentes dans le cadre prospectif. Les variables ont été mises à l'échelle, signifie-centrées et, le cas échéant, logarithmiquement transformées avant soumis à la modélisation PLS. De plus, avant PLS modélisation, analyses en composantes principales distinctes ont été effectuées sur X et blocs Y pour vérifier l'homogénéité, i.e
. Tous les auteurs ont lu et approuvé le manuscrit final.

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