Evaluación de dos modelos de estimación de la edad basado en medidas de translucidez dentinal de la raíz en caninos inferiores permanentes

La edad cronológica es una de las características que puede estimarse mediante el análisis de los dientes. Algunos de los métodos más utilizados para su estimación, tal como el basado en la translucidez de la dentina, emplean variables continuas, por lo que suelen aplicar regresiones lineales. Sin e...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Garizoain, Gonzalo, Plischuk, Marcos, Salceda, Susana Alicia, García, Marcela Nilda
Formato: Articulo
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/131620
http://suquia.ffyh.unc.edu.ar/handle/suquia/19355
Aporte de:
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description La edad cronológica es una de las características que puede estimarse mediante el análisis de los dientes. Algunos de los métodos más utilizados para su estimación, tal como el basado en la translucidez de la dentina, emplean variables continuas, por lo que suelen aplicar regresiones lineales. Sin embargo, es conocido que muchos indicadores morfológicos varían de manera no lineal con respecto a la edad. En este sentido ha sido demostrado que en ciertos segmentos de la distribución de datos la edad no se ajusta de manera precisa a la recta de la regresión. A raíz de la problemática suscitada, se analizarán en este trabajo dos modelos de estimación de la edad basados en regresiones, una lineal y otra logarítmica. En primer lugar, se generaron los modelos a partir de medidas de translucidez de la raíz en caninos inferiores permanentes a partir del método propuesto por Lamendin, para lo cual se tomó una muestra de dientes pertenecientes a restos esqueléticos de la colección Lambre (La Plata, Argentina). Posteriormente dichos modelos se evaluaron en una muestra independiente (colección Museo Anatómico, Valladolid, España). La edad resultó ser un factor de incidencia en las estimaciones, aumentando el error en los individuos de edades avanzadas. Por otro lado, el modelo logarítmico presentó menores errores en las estimaciones aplicado a la muestra general.
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