VI Taller Internacional de Matemática Computacional
Evento VI Taller Internacional de Matemática Computacional comienza el 14 oct. 2025 0:00:00 (America/Havana)
Modelo computacional de apoyo a la decisión clínica para la aplicación de la técnica de Hall en pacientes pediátricos con caries en dentición decidua
Virtual
16/10/25 11:25 - 16/10/25 11:30 (America/Havana) (5 minutos)
Karen Gissel Guerrero Tobar
Modelo computacional de apoyo a la decisión clínica para la aplicación de la técnica de Hall en pacientes pediátricos con caries en dentición decidua
Karen Gissel Guerrero Tobar
Modelo computacional de apoyo a la decisión clínica para la aplicación de la técnica de Hall en pacientes pediátricos con caries en dentición decidua

El presente estudio implementa un modelo computacional de apoyo a la decisión clínica para evaluar la eficacia de la Técnica de Hall como tratamiento mínimamente invasivo de caries dental en dentición decidua de pacientes pediátricos. A través de un diseño observacional analítico y prospectivo, se recolectaron datos de 75 niños entre 3 y 8 años con diagnóstico de caries dental en molares temporales. La intervención consistió en la colocación de coronas preformadas sin eliminación del tejido cariado, utilizando cemento de ionómero de vidrio como sellante. Se diseñó un sistema de clasificación con árboles de decisión (modelo ID3) que utilizó variables como nivel de cooperación del paciente, profundidad de la lesión (ICDAS), presencia de dolor, edad y resultados postoperatorios a 3 y 6 meses. El conjunto de datos se estructuró en un repositorio local y fue evaluado con validación cruzada 10-fold. El modelo alcanzó una precisión del 93.4% en la predicción de casos exitosos. Los resultados clínicos revelaron que el 86.7% de los tratamientos fueron exitosos (sin dolor, sin pérdida de la corona, ni progresión de caries), mientras que un 8% requirió seguimiento adicional y solo un 5.3% presentó complicaciones. La Técnica de Hall mostró mayor aceptación por parte de los pacientes y sus cuidadores, especialmente en contextos de alta ansiedad dental. Se concluye que el modelo computacional propuesto permite optimizar la selección de candidatos a esta técnica, facilitando decisiones clínicas más eficientes y centradas en el paciente.