EpiDentLatvia: Mapping the Epidemiological Profile of Oral Health in Latvian Children and Adolescents
Aim
Description
Latvijā mutes dobuma slimības joprojām ir sabiedrības veselības problēma, jo ar tām slimo gandrīz 100 % 12 gadus vecu bērnu. Sekas ir lieli izdevumi, kas saistīti ar zobu ārstēšanu, samazināts darba ražīgums un šķēršļi zobārstniecības pakalpojumu saņemšanai. EpiDentLatvia mērķis ir radīt noderīgu ieskatu par mutes veselību Latvijā, analizējot esošās datu kopas, lai identificētu maināmus riska faktorus, prognozētu pakalpojumu vajadzības, novērtētu aprūpes atšķirības un izstrādātu uz pierādījumiem balstītus politikas ieteikumus. Grantā tiek izmantota progresīva mašīnmācīšanās un statistiskā modelēšana, lai analizētu datu kopas par agrīno bērnu kariesu, hospitalizācijām kariesa dēļ, zobārstniecības pakalpojumu pārklājumu un pusaudžu mutes veselību. Mērķi ietver pusaudžu mutes veselības profila veidošanu, pakalpojumu pārtraukumu (piemēram, pandēmiju laikā) ilgtermiņa ietekmes novērtēšanu un zobārstniecības pakalpojumu pieejamības kartēšanu, izmantojot ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (GIS). Rezultāti ietver piecus 1. ceturkšņa žurnālu darbus, atvērtas datu kopas, izmantojot RSU Dataverse, un politikas kopsavilkumu iestādēm, lai samazinātu BKAS izplatību par 20 % un zobārstniecības izdevumus par 10 %. Integrējot zobārstniecības, sabiedrības veselības un statistikas pieejas, EpiDentLatvia nodrošina ilgtspējību un uzlabo prognozēšanas modeļus mutes veselības pētniecībai un politikai.
Projekta komanda
Ziņojumi zinātniskajās konferencēs
26.09.2025. Uribe, S., Grišakova, J., Maldupa, I. Does Machine Learning Improve ECC Risk Modelling Over Traditional Regression? 29. Eiropas Zobārstniecības sabiedrības veselības asociācijas kongress (29th EADPH Congress), 25.–27. septembris, 2025, Roma. LinkedIn
