Optimización de las decisiones clínicas en el tratamiento de la periodontitis mediante el modelado de superconjuntos neutrosóficos

Contenido principal del artículo

Estefanía Alexandra Chávez Mestanza
José Luis Alcívar Rodríguez
Marcos Javier Loor Tobar
Diego Paul Pichucho Simbaña

Resumen

Las enfermedades periodontales, como la periodontitis, requieren tratamientos efectivos para controlar la infección y mejorar la salud bucal. Por ello, esta investigación evaluó la efectividad de diferentes técnicas odontológicas mediante la modelación Neutrosophic SuperHyperSoft Sets, que facilitó la toma de decisiones según las fases de la enfermedad y los parámetros de cada método. Se encontró que la instrumentación manual es más eficaz para eliminar residuos en bolsas profundas, mientras que la instrumentación ultrasónica destaca por su rapidez y capacidad para acceder a zonas complejas. De hecho, la combinación de ambas técnicas resultó ser la más efectiva en fases iniciales y moderadas. Además, se identificó que tratamientos complementarios como láser, nanopartículas metálicas y probióticos también contribuyen al control de la periodontitis. En conclusión, la modelación basada en Neutrosophic SuperHyperSoft Sets permitió una selección precisa de las técnicas, al optimizar las decisiones clínicas para el tratamiento de la enfermedad periodontal.  

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Detalles del artículo

Cómo citar
Optimización de las decisiones clínicas en el tratamiento de la periodontitis mediante el modelado de superconjuntos neutrosóficos. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 37, 641-652. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/758
Sección
Articulos

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Optimización de las decisiones clínicas en el tratamiento de la periodontitis mediante el modelado de superconjuntos neutrosóficos. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 37, 641-652. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/758

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