Zusammenfassung
Hintergrund
Die vorliegende Studie wurde durchgeführt, um prospektiv den Zusammenhang zwischen der gesundheitsbezogenen Lebensqualität (HRQoL) und die Entwicklung von Zahnkaries bei Erwachsenen bewerten in Nordschweden. Der SF-36-Fragebogen wurde verwendet, HRQoL zu schätzen.
Methoden Erwachsene
, die (i) hatte in einer bevölkerungsbezogenen Gesundheitstest in Nordschweden zwischen 2003 und 2009 teilgenommen und hatte die SF-36-Fragebogen ausgefüllt, und ( ii) erhielt eine zahnärztliche Check-up innerhalb von 1 Jahr (n
= 15.615) wurden in die Studie eingeschlossen. Von diesen hatten 9838 eine zweite Karies Prüfung 2-7 Jahre nach der Baseline-Aufnahme. Informationen über SF-36, Lifestyle-Faktoren und medizinischen Bedingungen wurde durch Fragebögen abgerufen und anthropometrischen Status und Blutfettwerte wurden gemessen. Der Zusammenhang zwischen Zahnkaries (Outcome) und SF-36-Scores (Exposition) mit der Aufnahme von potenziellen Störfaktoren durch lineare und logistische Regression analysiert.
Ergebnisse | Caries Schritt erhöht signifikant mit Noten für die körperliche und geistige Dimensionen abnimmt von SF-36 bei Frauen, aber kein Verein wurde in den Menschen gesehen. Allerdings lebenslangen Karieserfahrung (DMFS) stieg linear mit Männern und Frauen sowohl in physischen HRQoL abnimmt; dies wurde auch für die einzige Dimension der psychischen HRQoL beobachtet. Das rohe Odds Ratio für Quintil in den höchsten Karies ist auf den niedrigsten verglichen, wenn die ärmsten physischen HRQoL im Vergleich mit den besten physikalischen HRQoL wurde 1,88 (95% CI: 1,54 bis 2,3). Mehrere Faktoren als potenzielle Störfaktoren in den Assoziationen zwischen DMFS und SF-36-Scores, einschließlich Ausbildung, Rauchen, Alter, Medikamente, höhere Gesamtcholesterin, Triglyceride, systolischer Blutdruck, Body-Mass-Index und Zuckeraufnahme identifiziert wurden. Mit Ausnahme von Bildungsniveau und das Rauchen, die Effektgrößen für die Assoziation zwischen allmählich abnehmenden SF-36-Scores und zunehmende Karies im Allgemeinen moderat waren.
Schlussfolgerungen
Erhöhte Entwicklung von Karies mit geringer körperlicher HRQoL und einige Aspekte der psychischen HRQoL verbunden war . Die Mechanismen, die diesen Verbänden zugrunde liegen, die von beiden biologischen und Lifestyle-Faktoren wahrscheinlich verwechselt werden, bleiben ungeklärt. Die Studie impliziert, dass, wenn möglich, Patienten mit schlecht HRQoL von Karies Präventionsmaßnahmen profitieren würden die zugrunde liegende Situation zu treffen.
Schlüsselwörter
Zahnkaries Gesundheit Lebensqualität im Zusammenhang mit SF-36 Elektronische Zusatzmaterial
Die Online-Version dieses Artikels (doi:. 10 1186 /s12903-016-0166-3) enthält zusätzliches Material, das autorisierten Benutzern zur Verfügung
Hintergrund, Gesundheit Status ein Eckpfeiler einer Qualität die individuellen Lebens ist (. QoL). QoL als eine individuelle Wahrnehmung seiner Position im Leben im Kontext der Kultur und Wertesysteme definiert, in dem er oder sie lebt und in Bezug auf seine Ziele, Erwartungen, Normen und Bedenken [1]. Gesundheit wird als ein Zustand des vollständigen körperlichen, geistigen und sozialen Wohlbefindens definiert und nicht nur die Abwesenheit von Krankheit oder Gebrechen [2]. Diese beiden Definitionen betonen, dass sowohl QoL und gesundheitsbezogenen Lebensqualität (HRQoL) durch ein komplexes Zusammenspiel von sozialen und biologischen Faktoren beeinflusst werden [3, 4]. Zahnkaries
ist eine multifaktorielle Erkrankung, bei der Wirts-Resistenz und Empfänglichkeit kombiniert mit Lifestyle-Faktoren das Gesamtergebnis ändern. Die Determinanten von Karies sind komplex und sowohl biologische als auch verhaltensbedingte Faktoren, wie Krankheiten und Medikamente, Hyposalivation und beeinträchtigt Speichel Abwehrfunktionen, bakterielle dysbiosis, oral Muskelaktivität, Ernährung, Mundhygiene, Bildungsniveau, Rauchen und sozio-ökonomischen Status betreffen [5].
Die Auswirkungen von Karies auf die Mundgesundheit bezogenen Lebensqualität (OHRQoL) wurde in einer Reihe von Studien bei Kindern, Jugendlichen und Erwachsenen [6-9] beschrieben. Einige Studien haben auch diese für HRQoL beschrieben [10, 11], mit schlechter Noten in denen mit schlechterer Zahnstatus. Es ist unklar, ob die OHRQoL und HRQoL Noten repräsentieren unabhängige Einheiten und verschiedene Sätze von Untermauerung Aspekte in Bezug auf Zahnkaries. Zum Beispiel Mello dos Santos et al. [10] fanden keine Korrelation zwischen OHRQoL und HRQoL Partituren, während Broder et al. [11] fanden moderate negative Korrelationen zwischen einigen Aspekten dieser Werte. Es kann davon ausgegangen werden, dass eine schlechte Zahnstatus eine kausale Wirkung auf OHRQoL haben kann und nicht umgekehrt, während eine bilaterale Beziehung hinter den Zusammenhang zwischen Zahnkaries verbergen kann und HRQoL, dh
schlechten Zahnstatus kann die Lebensqualität beeinträchtigen, aber nicht -DENTAL Determinanten für HRQoL kann auch mit einem erhöhten Risiko der Entwicklung von Karies verbunden sein. Beispiele für solche potentielle verwirrende (oder gemeinsamen Boden) Aspekte sind Krankheiten und Medikamente, aber detaillierte Kenntnisse über solche Faktoren begrenzt.
Die verwendeten Instrumente HRQoL zu bewerten sind entweder allgemeine oder sind so ausgelegt, spezifische Bedingungen oder Teile des Körpers zu zielen, wie Mund. Im Gegensatz zu zielspezifische Instrumente erlauben die generische Formen für Vergleiche zwischen den Bevölkerungsgruppen mit verschiedenen Krankheiten und medizinischen Problemen [12]. Der 36-Frage Kurzform Instrument (SF-36) ist ein generisches Instrument zur Messung der HRQoL, die in mehreren klinischen Studien eingesetzt wurde [13, 14]. SF-36 misst die körperliche und geistige HRQoL; es ist ein wirksames Instrument für HRQoL bei Krankheit zu bewerten und nach der Behandlung, und für HRQoL in verschiedenen Gruppen zu vergleichen [15]. Die 36 Fragen in der SF-36 Instrument decken acht Dimensionen von Funktion und Wohlbefinden [16]; geschlechts- und altersspezifischen Referenzdaten auf diesen acht SF-36 Dimensionen wurden für verschiedene Bevölkerungsgruppen, einschließlich der schwedischen Bevölkerung [13, 17] beschrieben. . (PCS) und die Mental Component Summary (MCS) erzielt [18] Physical Component Summary, Die Ziele der vorliegenden: Darüber hinaus können zwei Zusammenfassung Werte auf der Grundlage der Gewichtung der einzelnen SF-36 Dimensionen berechnet werden Studie waren die Assoziation zwischen HRQoL und potenziellen Zahnkaries Status zu bewerten und mit HRQoL und Karies für Faktoren assoziiert zu suchen. Die Studie wurde im Rahmen der populationsbasierten geschachtelt Västerbotten Interventionsprogramm (VIP) in Nordschweden durchgeführt. Der SF-36 Instrument wurde verwendet, die körperliche und geistige HRQoL zu schätzen. Wir stellten die Hypothese auf, dass niedrigere körperliche und geistige HRQoL mit einem erhöhten Risiko für die Entwicklung von Zahnkaries bei Männern und Frauen in Verbindung gebracht werden.
Methoden
Studienpopulation
Die Teilnehmer in der vorliegenden Studie im VIP enthalten waren, die eine Gemeinschaft Intervention Projekt, das die Jahre, die Bewohner von Västerbotten zu einem Gesundheits-Check-up auf ihre primären Gesundheitszentrum lädt sie 40, 50 und 60 Jahren (für einen Zeitraum drehen, 30-Jährigen wurden auch ein Titel Check-up an den einzelnen Zentren). Bei der Gesundheits-Check-up, beantworten die Teilnehmer einen Fragebogen zu Gesundheit und Lebensstil Aspekte und sie unterliegen einer medizinischen Untersuchungen. Die Beteiligungsquote hat sich im Laufe der Zeit verändert, hat aber etwa 66% in den letzten Jahren [19]. Darüber hinaus wurden keine systematischen Unterschiede wurden zwischen denen, die teilgenommen haben und diejenigen, die zurückgegangen sind [20] gefunden. Für die vorliegende Studie Probanden, die in einem VIP-Screening zwischen 2003 (wenn der SF-36 Instrument aufgenommen wurde im Fragebogen) und 2009 (n =
47.341 einzigartige Fächer) und hatte ihre regelmäßige Zahnpflege zur Verfügung gestellt von der öffentlichen teilgenommen hatten Dental-Service in Betracht kamen. Probanden mit einer vollständigen Zahn Prüfung innerhalb eines Jahres nach der VIP-Screening (n
= 17.882 einzigartige Probanden) wurden eingeschlossen. Nach der Zusammenführung erfüllt die VIP-Fragebogen Daten, 15.615 einzigartige Themen, die Kriterien von (i) eine vollständige mündliche Prüfung im Rahmen einer öffentlichen Zahnpflege Klinik innerhalb eines Jahres nach ihrer VIP-Screening und (ii) mit beantwortet mindestens 50% jeder der SF mit -36 Fragen. Von diesen Probanden hatte 9838 eine zweite Voll Karies Prüfung 2-7 Jahren (Mittelwert 95% CI), 3,70 (3,67-3,72) Jahre) nach der Baseline-Aufnahme.
Diese Studie wurde von der lokalen Ethikkommission in Umeå genehmigt wurde, Schweden. Alle Teilnehmer unterzeichneten eine schriftliche Einverständniserklärung an der Gesundheits-Screening teilzunehmen und zu ermöglichen, dass alle Informationen könnten für wissenschaftliche Zwecke die Ergebnisse verwendet werden, vorausgesetzt wurden in einer unauffindbar Art und Weise veröffentlicht.
SF-36
Die Gesamtstruktur des SF Abbildung S1: -36 Instrument, einschließlich der acht Dimensionen, ist in der Zusätzlichen Datei 1 dargestellt. Die Abmessungen sind physische Funktion (PF), Rolle physikalische (RP), körperliche Schmerzen (BP), der allgemeinen Gesundheit (GH), Vitalität (VT), soziale Funktion (SF), Rolle emotionale (RE) und psychische Gesundheit (MH). Der Wert jeder Skala fällt zwischen 0 und 100 (je höher die Punktzahl, desto besser ist die HRQoL). Die Skalen sind in der Physical Component Summary Score (PCS; gewichtete Summe von PF, RP, BP und GH) kombiniert und die Zusammenfassung Punktzahl Mental Component (MCS; gewichtete Summe von VT, SF, RE und MH) [18]. In der vorliegenden Studie ist der Anteil der fehlenden Antworten auf die SF-36 Fragen waren deutlich unter 1% für alle bis auf eine Frage, für die es 1,1% lag. Daher wurden Ergebnisse für alle Befragten berechnet und fehlende Werte wurden mit dem schwedischen Referenzmittel ersetzt [13]. Ähnlich wie bei den meisten früheren Studien, die Fragen zu selbst berichteten gesundheitlichen Übergangs nicht ausgewertet wurden [15, 21].
Dental Daten
Informationen über die "Anzahl der Zähne und Themen" verfallen, fehlende und gefüllte 'Zahnflächen ( DMFS) wurde von elektronischen Aufzeichnungen in der Public Dental-Service des Provinz Västerbottens abgerufen. Dies wurde durch die Teilnehmer üblichen Zahnarzt aufgezeichnet, und es gab keine Kalibrierung unter den Zahn Prüfer. Die Karies Untersuchungen umfasste eine visuelle Untersuchung und mindestens zwei Bissflügelaufnahmen, und sie wurden in Kliniken mit state-of-the-art Ausrüstung durchgeführt. Die Daten aus dem selben Jahr wie die VIP-Besuch und den darauffolgenden Jahren wurden abgerufen.
Aufnahme von möglichen medizinischen und Lifestyle Störfaktoren
Höhen und Körpergewicht gemessen wurden, wenn die Person, leichte Kleidung trug aber keine Schuhe. Blutproben wurden gezogen und kardiovaskulären Risikofaktoren, das heißt, Gesamtcholesterinspiegel, Triglyceridspiegel, systolischen und diastolischen Blutdruck und Fasten und 2-h Blutzuckerspiegel nach einer 75-g Belastung von Glucose in Lösung, gemessen wie zuvor beschrieben [ ,,,0],19].
Informationen über Bildung (Primär- oder Sekundarbereich I, Sekundarstufe II und Universität), die Arbeitsbedingungen (einschließlich der Arbeitsnachtschicht), jeder Kranken dauerhafte ≥6 Monate und Tabakkonsum (Rauchen und die Verwendung von schwedischen Schnupftabak, dh Snus) wurde durch den Fragebogen erhalten. Die Teilnehmer wurden wie folgt eingeteilt: (i
) Raucher, wenn sie aktuelle tägliche oder gelegentliche Raucher waren; (Ii
) Ex-Raucher, wenn sie eine tägliche oder gelegentliche Raucher vorher gewesen war; (Iii
) Nichtraucher, wenn sie noch nie geraucht. Snuff Verwendung wurde als vorhanden eingestuft, Vergangenheit oder nie benutzt.
Nahrungsaufnahme, einschließlich der Aufnahme von Bier, Wein und starke Flotte, wurde mit einem validierten 66 Artikel Lebensmittel Frequency Questionnaire (FFQ) aufgenommen [22]. Die berichteten Aufnahme Frequenzen wurden in die tägliche Zufuhr von Nährstoffen umgewandelt und Portionen von Lebensmitteln /Lebensmittel Aggregate oder Gramm Alkohol pro Tag, wie zuvor beschrieben [23]. FFQs, in der die Antworten auf ≥10% der Fragen fehlten und diejenigen, die extreme geschätzten Energieaufnahme (niedrigste und höchste 1%) auf der Basis der geschätzten Nahrungsaufnahme Stufe (FIL = Gesamtenergieaufnahme /Grundumsatz) ergab [ ,,,0],24] wurden von der Studie ausgeschlossen. Nach diesen Ausschlüsse wurden 14.973 Probanden für die Bewertung der Nahrungsaufnahme in Betracht.
Körperliche Aktivität geschätzt wurde die Cambridge Physical Activity Index mit [25] von selbst berichteten Aktivität bei der Arbeit und in der Freizeit.
Datenmanagement und statistische Analysen
die Daten wurden organisiert und analysiert, um die IBM Statistical Package for Social Sciences (SPSS, Version 22.0) verwendet wird. Die primären Zielvariablen waren DMFS (verfallene + Fehlende + Gefüllt Zahnoberflächen, das heißt, das lebenslange Karies auftreten) und DMFS Schritt (Follow-up DMFS - DMFS zu Beginn der Studie). Die Hauptbelichtung war SF-36-Scores. Die Teilnehmer wurden in Gruppen eingeteilt Quintil auf der Grundlage ihrer DMFS oder SF-36-Scores mit für Männer getrennt durchgeführt Ranking und Frauen und für die 10-Jahres-Altersgruppen. Die DMFS Scores wurden normal verteilt, während die SF-36-Scores rechtsschiefe waren. Für DMFS und für andere normal verteilten Variablen, die eingestellten Mittel (mit 95% Konfidenzintervall (CI)) vorgestellt. Aus diesen Daten, Unterschiede zwischen den Gruppen wurden durch den Vergleich GLM kleinsten Quadrate Mittel zum Geschlecht, Alter, Screening-Jahr und die Anzahl der Jahre zwischen dem VIP-Screening und Zahnaufnahmen von parametrischen Tests wie in den Fußnoten der Tabellen beschrieben standardisiert getestet. Für die SF-36 Dimensionen Mediane mit Perzentilwerten vorgestellt, aber die Mittelwerte werden auch für Vergleiche mit normativen Referenzmittel zu erlauben, gegeben [13, 15, 18]. Gruppenunterschiede wurden unter Verwendung der nicht-parametrischen Kruskal-Wallis-Tests getestet. Die Unterschiede in Thema Verteilungen wurden mit dem Chi-Quadrat-Test getestet.
Partial Least Squares (PLS) Modellierung Bildschirm möglicherweise mit DMFS zu Beginn der Studie (die abhängige Variable als kontinuierliche Maßnahme) und Subjektcharakteristika als die Menge zugeordnet sind, um Faktoren verwendet wurde, der unabhängigen Variablen. Die Software SIMCA P + (v 12,0;. Umetrics AB, Umeå, Schweden) wurde für PLS-Modellierung verwendet. Alle Variablen wurden Varianz automatisch skaliert, bevor sie in das Modell eingegeben werden. Die Bedeutung der einzelnen unabhängigen Variablen bei der Erklärung der Unterschiede zwischen den Ergebnisvariablen (DMFS) wurde in einer PLS Ladesäule Plot mit PLS Korrelationskoeffizienten und 95% CIs gegeben. PLS Korrelationskoeffizienten, wo die 95% CI nicht enthalten waren 0 statistisch signifikant betrachtet wurden. Der R
2 und Q 2 Werte der Kapazität der x-Variablen zur Verfügung gestellt (R 2) zu erklären und vorherzusagen (Q 2) die Varianz der y-Werte (dh DMFS ). Q 2 Werte, die durch Kreuzvalidierung erhalten wurden, in dem jeder siebte Beobachtung aus dem Modell nach links und durch ein Modell aus den übrigen Beobachtungen vorhergesagt. Dies wurde wiederholt, bis alle Beobachtungen einmal aus dem Modell herausgelassen worden waren.
Im PLS-Screening auf der Grundlage der Ergebnisse (dh identifiziert potenzielle Störfaktoren zwischen Kariesstatus und HRQoL), die eingestellten Mittel oder Proportionen wurden für die DMFS verglichen, PCS und MCS Quintil Gruppen und lineare Trends und Effektgrößen wurden berechnet und mögliche Wechselwirkungen wurden durch die Einbeziehung der Interaktionsterm in GLM-Modelle.
logistische Regression wurde getestet verwendet, um die Odds Ratios zu berechnen (mit 95% CI) für sein im Vergleich zu höchsten Quintil der PCS-Scores in der niedrigsten von Quintils Klassifizierung basiert auf dem DMFS Verteilung. Crude Odds Ratios und Odds Ratios für potenzielle Störfaktoren angepasst wurden identifiziert durch Trendanalysen. P
-Werten. & Lt; 0,05 wurden als statistisch signifikant, und alle Tests waren zweiseitig
Ergebnisse | Die Verteilungen der einzelnen SF-36 Dimensionen sind in Tabelle 1. Man erkennt, dass die mittlere zu sehen Werte sind mit den veröffentlichten normativen Mittelwerte für die schwedischen Männer und Frauen nach. Eine allgemeine Beschreibung der Studiengruppe, einschließlich der primären Endpunkte (DMFS und DMFS Zuwachs) und verschiedene mögliche Störfaktoren, ist in Tabelle 2 Errechnete mittlere DMFS Werte zu Beginn der Studie von 25 Oberflächen variiert in 30-Jährigen bis 83 Flächen in 60 vorgestellt -Jährigen und die mittlere Häufigkeit variiert von 1,1 bis 1,9 surfaces.Table 1 SF-36-Score bedeuten und Verteilung basierend auf 15.615 Personen (7.669 Männer und 7.946 Frauen)
Normative VALUESa
Perzentilwerts
Mittlere
5%
10%
25%
Median
75%
90%
95%
Männer aus
Physical Component Summary (PCS)
50.6
50.5
31.9
38.2
47.9
53.0
56.1
57.6
58.3
Physikalische Funktion (PF)
90
92
60
75
90
95
100
100
100
Die Rolle körperliche (RP)
85
87
0
50
100
100
100
100
100
Bodily Schmerz (BP)
77
75
31
41
52
84
100
100
100
Allgemeine Gesundheit (GH)
77
76
40
50
67
77
90
97
100
Mental Component Summary (MCS)
50.0
51.9
34.8
42.2
49.9
54.2
56.6
58.6
59.3
Vitalität (VT)
71
69
30
40
55
75
85
95
100
Soziale Funktion (SF)
90
93
63
75
88
100
100
100
100
Die Rolle emotional (RE)
87
92
33
67
100
100
100
100
100
Psychische Gesundheit (MH)
82
85
56
64
80
88
92
100
100
Women
Physical Component Summary (PCS)
49.5
48.5
27.9
33.4
43.6
51.4
55.8
57.8
58.7
Physikalische Funktion (PF)
86
88
50
65
80
95
100
100
100
Die Rolle körperliche (RP)
82
82
0
25
75
100
100
100
100
Bodily Schmerz (BP)
73
69
22
32
44
72
100
100
100
Allgemeine Gesundheit (GH)
75
73
35
40
60
77
88
97
100
Mental Component Summary (MCS)
49.1
50.1
28.8
36.1
47.2
53.2
56.1
58.4
59.6
Vitalität (VT)
67
63
20
30
50
65
80
90
92
Soziale Funktion (SF)
88
88
50
63
75
100
100
100
100
Die Rolle emotional (RE)
84
88
0
33
100
100
100
100
100
Psychische Gesundheit (MH)
80
81
52
60
72
84
92
96
100
AAus normative Daten in [13, 15, 18]
Tabelle 2 Studiengruppe Eigenschaften von n
= 15.615 Studienteilnehmer, von denen 9838 hatte ein Follow-up zahnärztliche Untersuchung
Altersgruppe (n
= Baseline /Follow-up)
p
-Wertes
30-34 Jahre (n
= 161/108)
35-44 Jahre (n
= 5.664 /3.579)
45-54 Jahre (n
= 5.261 /3.290)
55-62 Jahre (n
= 4529/2861) Bilder und Videos Alter Bilder und Videos Sex
Prozent Männer /Frauen
45/55
49/51
50/50
48/52
Anzahl der teetha
29,4 (28,9-29,9 )
28,9 (28,8-29,0)
27,7 (27,7-27,8)
24,7 (24,6-24,8)
& lt; 0,001
& lt; 0,001
Caries Folge upb, Jahre
3,94 (3,68-4,23)
3,71 (3,66-3,76)
3,70 (3,65-3,75)
3,67 (3,62-3,72)
0.177
0,035
Caries Status
ᅟ DMFTa
9,6 (8,8-10,4)
14,4 (14,3-14,6)
20,5 (20,4-20,6)
24,4 (24,2-24,5)
& lt; 0,001
0.321
ᅟ DMFSa
24,9 (22,7-29,3)
37,2 (36,7-37,8)
58,6 (58,0-59,1)
82,8 (82,2-83,4)
& lt; 0,001
0.154
ᅟ DMFS incidencec
1,1 (0,7-1,8)
1,1 (1,0-1,3)
1,5 (1,4-1,6)
1,9 (1,7-2,0)
& lt; 0,001
0.058
BMIA
26,0 (25,3-26,6)
26,1 (26,0-26,3)
26,6 (26,4-26,7)
26,9 (26,8-27,0)
& lt; 0,001
& lt; 0,001
Dieta
ᅟ Energie, kcal /Tag
1,907 (1,827-1,988)
1,756 (1,743-1,769)
1,724 (1,711-1,738)
1.661 ( 1,646-1,677)
& lt; 0,001
& lt; 0,001
ᅟ Kohlenhydrate, E%
46,0 (44,9-47,0)
45,9 (45,8-46,1)
46,8 (46,6-47,0)
49,7 (49,5-49,9)
& lt; 0,001
& lt ; 0,001
ᅟ Fett, E%
38,0 (36,9-39,0)
36,1 (35,9-36,3)
35,6 (35.4- 35.7)
33,1 (32,9-33,3)
& lt; 0,001
& lt; 0,001
Protein, E%
14,6 (14,2-15,0)
15,0 (14,9-15,1)
14,9 (14,8-14,9)
15,1 (15,0-15,2)
0.337
& lt; 0,001
Zucker, E%
6,3 (5,8-6,7)
5,6 (5,5-5,7)
5,3 (5,3-5,4)
5,9 (5,8-6,0)
0.001
0.083
Alcohola, g /Tag
3,6 (2,8-4,3)
3,8 (3,6-3,9)
4,1 (4,0-4,3)
4,2 (4,0-4,3)
0.717
& lt; 0,001
Rauchen
& lt; 0,001
& lt ; 0,001
ᅟ Derzeit%
15,6
11,5
17,3
15,9
ᅟ Vergangenheit%
20,6
20,8
33,9
41,1
< nie br> ᅟ,%
63,7
67,7
48,9
43,0
Schnupftabak verwenden
& lt; 0,001
& lt; 0,001
ᅟ Derzeit%
28,7
23,3
20,0
12,6
ᅟ Vergangenheit%
9.4
12,5
13.0
11,6
ᅟ nie%
61,9
64,2
67,0
75,8
Universität Bildung, %
25.0
30.5
27.1
21.2
<0.001
<0.001
Physically inaktiv,%
12,5
14,5
15,4
18.0
& lt; 0,001
& lt; 0,001
Zwei oder mehr Medikamente,%
0,6
1.3
5.0
15.5
& lt; 0,001
0.641
Kranken ≥6 Monate,%
7.0
17,3
22,5
32,4
& lt; 0,001
& lt; 0,001
N
-Werten sind für Zahlen zu Beginn der Studie /Zahlen bei Follow-up
aMean (95% CI) für Geschlecht, Alter angepasst und Screening-Jahr; bMean (95% CI); cmean (95% CI) bereinigt um Geschlecht, Alter, Screening und Follow-up-Jahre
Als ersten Schritt haben wir den Mittelwert (95% CI) im Vergleich DMFS Schritten und DMFS bei den Ausgangswerten in Quintiles für die PCS und MCS-Scores und die acht SF-36 Dimensionen bei Männern und Frauen getrennt (Zusätzliche Datei 2: Tabelle S1 und Tabelle S2). Bei Frauen statistisch signifikante Trends wurden zwischen steigenden mittleren DMFS Schritten und Abnahme RP, GH, MCS, VT, SF, RE, und MH-Scores (Weitere Datei 2: Tabelle S1) beobachtet, während keine solche Assoziationen wurden bei Männern (Weitere Datei 2: Tabelle S2). Wenn jedoch das lebenslange Erfahrung von Karies (DMFS) als Ergebnis verwendet wurde, die Erhöhung DMFS Werte wurden mit abnehmendem PCS-Scores assoziiert, aber nicht MCS Partituren, für Frauen und Männer (Zusätzliche Datei 2: Tabelle S1 und Tabelle S2). Die mittleren DMFS Werte auch mit abnehmender Quintiles für jede der Dimensionen erhöht zugrunde liegen die PCS-Score (das heißt, PF, RP, BP und GH) bei Männern und Frauen (Zusätzliche Datei 2: Tabelle S1 und Tabelle S2). Zu den Abmessungen des MCS-Score, die mittleren DMFS Werte erhöht bei Frauen mit abnehmendem Quintil Gruppen für alle vier Dimensionen (VT, SF, RE und MH) (Weitere Datei 2: Tabelle S1) zugrunde liegt, aber bei Männern, ist ein ähnlicher Trend zu beobachten war nur für VT (Weitere Datei 2: Tabelle S2). In einem zweiten Schritt
führten wir PLS multivariate Modellierung mit Karies als die abhängige Variable und Faktoren, die Lebensweise, körperliche Aspekte Prävalenz und mentalen Aspekte als unabhängige Blockvariablen zu identifizieren im Zusammenhang mit Karies-Status, der die HRQoL verwechselt haben. Die PLS-Modell zeigte, dass höhere Karies-Scores mit dem Alter, systolischen und diastolischen Blutdruck, die Anzahl der Medikamente verbunden waren, mit genommen ≥6 Monate Kranken, Cholesterin, Triglyceride und Blutzuckerspiegel, BMI, Rauchen, Zuckeraufnahme und MCS-Score , wobei geschieden und körperlich inaktiv zu sein, und Sex (Abb. 1). Niedrigere Karies punktet mit höheren PCS-Scores assoziiert waren, höhere Bildung, Screening Jahr, Schnupftabak, berichtet Alkoholkonsum und verheiratet zu sein (Abb. 1). Das Muster war ähnlich, wenn sie separat für Männer und Frauen analysiert (Daten nicht gezeigt). Das Modell hatte eine erläuternde Kapazität von 46,0% und eine kreuzvalidierte prädiktiven Kapazität von 45,8% (R 2 und Q 2 Werte, jeweils) für die beiden stärksten Komponenten. Von diesen Faktoren identifiziert wurde nur mit dem PCS und MCS-Scores eine Interaktion gefunden zu haben geschieden werden. Feige. 1 Spalte Laden Grundstück von PLS-Modellierung von DMF Flächen zu Beginn der Studie. DMFS (continuous Maßnahme) wurde als abhängige Variable verwendet, und Faktoren, die möglicherweise mit dem Risiko der Entwicklung von Karies die unabhängigen Variablen waren verbunden. Die Stärke und die Richtungen der Verbände sind als PLS Korrelationskoeffizienten auf der y-Achse dargestellt. Faktoren, die mit 95% CIs, die nicht Null sind statistisch signifikant sind. Diejenigen mit PLS Koeffizienten & gt; 0 mit mehr caries ASSOCIATED (nach links, das heißt, je höher das Alter, desto höher sind die caries Score) und solche mit negativen Koeffizienten zugeordnet sind weniger caries (nach rechts, das heißt, je höher die PCS Score, desto geringer sind die Karies Score)
PLS identifiziert verborgene Strukturen in den Daten Schwarm und Cluster einfluss~~POS=TRUNC, aber ohne Standardisierungen. Deshalb haben wir Follow-up auf jeden der identifizierten Faktoren in der Screening-PLS Laden Grundstück in Quintil Gruppen von Kariesprävalenz, PCS-Scores und MCS-Scores mit Anpassungen für Geschlecht, Alter, Screening-Jahr und die Anzahl der Follow-up-Jahre (Weitere Datei 2 : Tabelle S3 Tabelle S4 und Tabelle S5). Die wichtigsten Einflussfaktoren für Karies Entwicklung waren Bildungsniveau und Raucherstatus, die jeweils mit Effektgrößen von 15 und 12% sind; im Vergleich, ledig oder verheiratet sind, mit Schnupftabak, körperlich inaktiv, die Anzahl der Medikamente genommen und mit ≥6 Monate Kranken hatte Effektgrößen zwischen 3% und 7%, während die Aufnahme von Zucker eine Effektgröße von 0,6% aufwies (Zusätzliche Datei 2: Tabelle S3). Diese Trends waren ähnlich in dem Geschlecht und Alter Schichten (Daten nicht gezeigt). Bemerkenswert ist, Standardisierung für Geschlecht, Alter und Screening-Jahr, um den Zusammenhang zwischen Blutcholesterin eliminiert, 2 h Blutzucker, geschieden wird, Schnupftabak und DMFS Noten wie in der PLS Laden-Diagramm angezeigt wird.
Der Anteil der Personen mit Hochschulausbildung ähnlich erhöhte sich mit zunehmender Quintil Gruppen von PCS-Scores (Effektgröße: 13%; zusätzliche Datei 2: Tabelle S4); die entgegengesetzte Tendenz wurde für MCS-Scores (: Tabelle S5 Weitere Datei 2) beobachtet. Darüber hinaus enthielt die untersten Quintil beiden von PCS und MCS-Scores mehr einzelne Teilnehmer und weniger verheiratete Teilnehmer (Zusätzliche Datei 2: Tabelle S4 und Tabelle S5). Mehrere Lifestyle-Marken, einschließlich Rauchen, Schnupftabak, wurden Gruppen mit abnehmendem Quintil körperliche Inaktivität und Aufnahme von Zucker, assoziiert sowohl für PCS und MCS Scores (Weitere Datei 2: Tabelle S4 und Tabelle S5). Die Herz-Kreislauf-Stoffwechsel-Risikofaktoren, BMI, Triglycerid- und Blutzuckerspiegel und Blutdruck erhöht mit abnehmendem Quintil der PCS-Score (Weitere Datei 2: Tabelle S4). Für MCS-Scores wurden ähnliche Trends zu beobachten nur für die Triglycerid Land Nüchtern-Blutzuckerspiegel und Blutdruck (Zusatzdatei 2: Tabelle S5). Die Trends waren für Geschlecht und Alter Schichten (Daten nicht gezeigt). Die Zahl der Medikamente erhöht mit abnehmendem Quintil Gruppen von PCS und MCS Scores und der gleiche Trend wurde für Kranken beobachtet (Zusätzliche Datei 2: Tabelle S4 und Tabelle S5)
Schließlich haben wir die Odds Ratio für sein in der Karies berechnet. Quintil 1-5, wenn die ärmsten HRQOL mit (niedrigste PCS Quintil) im Vergleich zu den besten HRQoL (höchste PCS Quintil) (Tabelle 3). Das rohe Odds Ratio (β-Koeffizient mit 95% CI) für Vergleich in den niedrigsten Karies im höchsten sein Quintil bei Follow-up, wenn die niedrigsten PCS sein Quintil verglichen mit dem höchsten PCS Quintil war 1,88 (1,54-2,31). Das Muster war ähnlich für Männer und Frauen (Daten nicht gezeigt). Die Odds Ratio verringerte sich auf 1,57 (1,23-2,00), wenn das Modell für die Ausbildung angepasst wurde, Rauchen, genommen mit ≥6 Monate Krankenstand und die Verwendung von zwei oder mehr Medikamente. Zusätzliche Anpassung hatte keine weiteren Auswirkungen. Die Beschränkung der Analyse auf die 9.838 Probanden, die ein Follow-up hatte der gleiche Trend wie die in Tabelle 3.Table präsentiert für die Odds Ratios ergab 3 Odds Ratio (β-Koeffizient mit 95% Konfidenzintervall (95% CI)), wenn in der niedrigsten (ärmsten) im Vergleich zu den höchsten (am besten) Quintil der körperlichen Gesundheit der Lebensqualität (PCS-Scores)
Faktor in Modell
β-Koeffizient
95% CI
p
-Wertes
Crude Modell
Caries
ᅟ Q1 (niedrigste DMFS)
1,00
ᅟ Q2
1,07
0.879 - 1.31
0.490
ᅟ Q3
1.18
0,97-1,44
0.107
ᅟ Q4
1,52
1,25-1,85
& lt; 0,001
ᅟ Q5 (höchste DMFS)
1,88
1,54-2,31
& lt; 0,001
Adjusted modela
Caries
ᅟ Q1 (niedrigste DMFS)
1,00
ᅟ Q2
1,05
0,83-1,33
0.701
ᅟ Q3
1,08
0,85-1,38
0.520
ᅟ Q4
1,26
1,00-1,60
0,054
ᅟ Q5 (höchste DMFS)
1.57
1.23- 2.00
0.001
Bildung (keine Universität)
1,82
1,53-2,17
& lt; 0,001
Rauchen (vorhanden)
1,08
0.87- 1.34
0.478
Kranken ≥6 Monate
10.80
9,00-12,95
& lt; 0,001
≥2 Medikamente
3,61
3,40-5,43
& lt; 0,001
Rang in Karies Quintil Gruppen zur Kariesprävalenz bei der Nachuntersuchung nach Geschlecht war und 10-Jahres-Altersgruppen. Daher, Alter und Geschlecht nicht in der angepassten logistischen Regressionsanalyse Modell aufgenommen wurde
aadjustment für Familienstand, zusätzliche Lifestyle-Maßnahmen und medizinische Maßnahmen hatten keinen weiteren Effekt (vgl Weitere Datei 2: Tabelle S3)
Diskussion
in der vorliegenden Studie wurde zunehmende Kariesinzidenz im Zusammenhang mit Noten für RP, GH, VT, SF, RE, MH und MCS-Scores bei Frauen, aber nicht bei Männern zu verringern. Allerdings stieg die Prävalenz von Karies (Lebenserfahrung von Karies) mit PCS-Scores und den einzelnen zugrunde liegenden Dimensionen bei Männern und Frauen und mit abnehmender Werte für die Abmessungen die unter der MCS-Score (VT, SF, RE und MH) bei Frauen abnimmt . Diese Verbände wahrscheinlich vertreten durch verwirrende, zum Beispiel, Bildungsniveau, die Zahl der Medikamente verschrieben, den Status zu rauchen, und immer mindestens 6 Monate krankgeschrieben zu haben. Probanden mit einer hohen Prävalenz von Karies und geringe körperliche HRQoL wurden auch durch Familienstand gekennzeichnet, Schnupftabak, höhere Zuckerkonsum, Bewegungsmangel und mit ungünstigen Niveaus von mehreren Lifestyle-bezogene kardiovaskulären Risikofaktoren.
Die Stärken der vorliegenden Studie waren dass die Studiengruppe, die Bevölkerung in der gesamten Provinz Västerbotten in Nordschweden vertreten (15.093 km 2 in der Fläche mit ca. 262.000 Einwohner) und war groß genug für geschlechtsgetrennte Analysen zu ermöglichen. Ein durchaus validiertes Instrument mit populationsbasierte Referenzwerte wurde verwendet HRQoL abzuschätzen [13-16, 18] und die Antwortquote war sehr hoch für alle 36 SF-Fragen.
