18 Haziran’da PLOS ONE bülteninde yayımlanan çalışmada, tehlike taraması için farklı değişken bileşimlerinin kullanıldığı beş algoritma karşılaştırılıyor. Sonuçlar etnisite, eğitim, eklem iltihabı ve diyabet gibi tıbbi özellik ve sosyoekonomik değişkenlerin dahil edildiği algoritmaların, sadece dişle ilgili klinik işaretleri temel alan algoritmalara göre daha iyi sonuçlar verdiğini gösteriyor.
1  8 Ha zi ran ’da PLO  S O  N E bül tenind e yayı ml  anan çalış mada, te  h like ta raması i  ç in fa r k lı değiş ken b il eşim lerinin kull anıl dı ğı b  eş algorit m  a karşılaştırılı yor. Son  uçlar etni si te, eğ itim  , ekl e  m iltiha bı v e diyabe t gi b i t ıbb  i öze llik v e sosyo ekonomik değişkenl er in dah  i l edil di ği algor i tmaların, s adece d i şle ilgi l i kli n ik işaret  leri te   mel a la n a  lgo ritmalar agö   re d a  ha i  y i s onu çlar v  erdi ğini gös teriyor .