ESTUDIO DE CASO AREA ODONTOLOGIA (PERIODONCIA) Y GENERACION DE CODIGO PAYTHON

ESTUDIO DE CASO

Desarrolla ejemplos para publicaciones para blog (portafolio) que incluyan escripts y datos ficticios, Paython,ejecuta estos scripts para obter los resultados.la tematica es la siguiente. peridoncia.

ESTUDIO DE CASO 1: "Importancia del Cuidado Periodontal en la Salud Bucal"

El cuidado periodontal es fundamental para mantener una buena salud bucal. La periodoncia es la rama de la odontología que se encarga de la salud y los padecimientos de las encías, tejidos de soporte y ligamentos. Las patologías de las que se encarga son la gingivitis, periodontitis, periodontitis, tumores de las encías; todas vinculadas con bacterias 1. El 92% de las personas tienen una enfermedad periodontal debido a una higiene bucal deficiente, lo que ocasiona que la bacteria crezca exponencialmente (cada 6 horas) y le gane a los microorganismos del cuerpo, dando inicio al daño 1. La gingivitis y la periodontitis son los padecimientos más comunes. Sus síntomas principales son sangrados de las encías, enrojecimiento de las mismas, pus y movilidad dental 1. Se recomienda acudir con un especialista cuando se enrojecen las encías. Generalmente estas son enfermedades silenciosas, por ello se debe acudir al dentista por lo menos 2 veces al año 1. Los tratamientos varían, pueden ser a base de cepillado, de hilado, de limpiezas profundas, antibioterapia y se debe tener cuidado de no permitir el crecimiento de la placa dentobacteriana. Se debe recalcar la importancia de lavar correctamente los dientes e hilarlos. Hay enjuagues que sirven para evitar la enfermedad y otras opciones de cepillo como los interproximales, todo debe utilizarse en conjunto para reforzar la limpieza dental y periodontal 1.

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AQUI TENEMOS   UN EJEMPLO  DE ESTUDIO DE CASO  QUE ESTA RELACIONADO LA PROFUNDIDAD  DE  SONDAJE  Y PRESENCIA DE PLACA DENTO BACTERIANA

#

Importar librerías necesarias

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# Datos ficticios de pacientes y su estado periodontal

pacientes = ['Paciente 1', 'Paciente 2', 'Paciente 3', 'Paciente 4', 'Paciente 5']

indice_placa = [15, 25, 30, 10, 20]  # Índice de placa dental (%)

profundidad_sondaje = [2.5, 3, 4, 2, 3.5]  # Profundidad de sondaje (mm)

# Crear un DataFrame con los datos

data = {'Paciente': pacientes, 'Índice de Placa (%)': indice_placa, 'Profundidad de Sondaje (mm)': profundidad_sondaje}

df = pd.DataFrame(data)

# Análisis de correlación entre índice de placa y profundidad de sondaje

correlacion = df['Índice de Placa (%)'].corr(df['Profundidad de Sondaje (mm)'])

# Gráfico de dispersión

plt.scatter(df['Índice de Placa (%)'], df['Profundidad de Sondaje (mm)'])

plt.title('Relación entre Índice de Placa y Profundidad de Sondaje')

plt.xlabel('Índice de Placa (%)')

plt.ylabel('Profundidad de Sondaje (mm)')

plt.grid(True)

plt.show()

# Mostrar resultados

print(f"Correlación entre índice de placa y profundidad de sondaje: {correlacion}")

ESTUDIO DE CASO 2:

"Implantología: Innovación en Restauración Dental"

Título: "Implantes Dentales: Una Solución Duradera para Recuperar Sonrisas"

Introducción: Los implantes dentales han revolucionado la odontología restaurativa. Veamos cómo la implantología mejora la calidad de vida de los pacientes.

# Importar librerías necesarias

import numpy as np

# Datos ficticios de éxito de implantes (en porcentajes)

porcentaje_exito = [94, 89, 98, 92, 96, 90, 95, 97, 93, 88]

# Calcular promedio y desviación estándar

promedio_exito = np.mean(porcentaje_exito)

desviacion_estandar = np.std(porcentaje_exito)

# Mostrar resultados

print(f"Promedio de éxito de implantes: {promedio_exito}%")

print(f"Desviación estándar: {desviacion_estandar}")

Promedio de éxito de implantes: 93.2% Desviación estándar: 3.2496153618543846