Abstract

La identificación odontológica es una herramienta potente y eficiente para la identificación forense. Sin embargo, se basa frecuentemente sólo en una opinión experta. La probabilidad de coincidencia odontológica se basa en la comparación de determinadas características entre el registro pre y post-mortem, y depende de las frecuencias de estas características. Sin embargo, éstas no ocurren en forma homogénea entre los dientes, ni en forma independiente y además varían con el tiempo. Se pretende encontrar métodos estadísticos para estimar la probabilidad de coincidencia entre registros dentales. Se utilizó una base de datos de registros dentales de 130 pacientes que incluía 9 características dentales. Se efectúo un análisis de conglomerados que demostró la presencia de asociaciones entre los diferentes dientes basado en características comunes. Usando estos datos se adaptó un modelo de regresión logística Bayesiano para predecir las probabilidades de coincidencia entre dos registros dentales. Para evaluar el modelo, se simularon datos usando un algoritmo basado en la variabilidad de las piezas dentales y datos empíricos de cambio. El modelo mostró una buena especificidad, pero la sensibilidad sufría una caída dependiente de la variación entre el registro dental pre y post mortem, equivalente a tener un registro desactualizado.