Resumo
O objetivo deste estudo foi construir um modelo preditivo que utiliza a análise estatística de árvore de classificação para predizer a ocorrência de disfunção temporomandibular, dividindo a amostra em grupos de alto e baixo risco para o desenvolvimento da doença. A utilização de abordagens estatísticas preditivas que facilitem o processo de reconhecimento e / ou previsão da ocorrência de disfunção temporomandibular é de interesse da comunidade científica, com o objetivo de fornecer aos pacientes soluções mais adequadas a cada caso. Trata-se de um estudo transversal analítico de base populacional que envolveu uma amostra de 776 indivíduos que procuraram atendimento médico ou odontológico nas Unidades de Saúde da Família de Recife, PE, Brasil. A amostra foi submetida à anamnese por meio do instrumento Research Diagnostic Criteria for Temporomandibular Disorders. Os dados foram inseridos no software Statistical Package for the Social Sciences 20.0 e analisados pelo teste Qui-quadrado de Pearson para análise bivariada e pelo método de árvore de classificação para análise multivariada. A desordem temporomandibular pode ser prevista pela presença da dor orofacial, idade e depressão. O grupo de alto risco foi composto por indivíduos com dor orofacial, entre 25 e 59 anos e que apresentavam depressão. O grupo de baixo risco foi composto por indivíduos sem dor orofacial. Os autores puderam concluir que o melhor preditor para a disfunção temporomandibular foi a dor orofacial e que o modelo preditivo proposto pela árvore de classificação pode ser aplicado como ferramenta para simplificar a tomada de decisão em relação à ocorrência de disfunção temporomandibular.