Zusammenfassung
Hintergrund
Das Ziel dieser Studie war die Vorhersage auf die Gültigkeit und Zuverlässigkeit eines multifaktoriellen Risikofaktor Modell entwickelt für den Einsatz zur Messung der bei der Vorhersage Zukunft Kariesrisiko in Nevada Jugendlichen in das öffentliche Gesundheitswesen.
Methoden
Diese Studie untersuchte retrospektiv Daten aus einer mündlichen Gesundheitsüberwachung Initiative, die mehr als 51.000 Studenten 13-18 Jahren gescreent, öffentliche /private Schulen in Nevada besuchen über sechs Studienjahre (2002 /2003-2007 /2008). Der Risikofaktor Modell enthalten zehn demographischen Variablen: Exposition gegenüber Fluoridierung in der kommunalen Wasserversorgung, Umweltrauchexposition, Rasse, Alter, locale (metropolitan vs. Land), Tabakkonsum, Body Mass Index, Versicherungsstatus, Geschlecht und Dichtungsmittel Anwendung. Multiple Regression wurde in einer vorherigen Studie verwendet, um festzulegen, welche wesentlich zur Kariesrisiko bei. Follow-up ermittelt logistische Regression das Gewicht der Beitrag und die Odds Ratios der zehn Variablen. Die Forscher in dieser Studie berechnete Sensitivität, Spezifität, positiver prädiktiver Wert (PVP), negativer prädiktiver Wert (PVN) und Prävalenz in allen sechs Jahre Screening die Gültigkeit des Risikofaktor Modell zu bewerten.
Ergebnisse | Themen ' Gesamtmittelkariesprävalenz in allen sechs Jahre 66%. Durchschnittliche Empfindlichkeit über alle sechs Jahre 79%; durchschnittliche Spezifität betrug 81%; Durchschnitt PVP betrug 89% und durchschnittlich PVN betrug 67%.
Schlussfolgerungen
Insgesamt stellte die Risikofaktor Modell eine relativ konstante, gültige Maß für Karies, die in Verbindung mit einer umfassenden Risikobewertung in populationsbasierten Screenings verwendet werden könnten, von der Schule Krankenschwestern /Krankenpfleger Praktiker, Gesundheit Erzieher und Ärzte sie zu führen in potenzielle zukünftige Bewertung der Kariesrisiko für den Einsatz in der Prävention und Überweisungspraxis.
Schlüsselwörter Karies DMFT Index Spezifität Sensitivität elektronische ergänzendes Material
Der online Version dieses Artikels (doi:. 10 1186 /1472-6831-11-18) enthält zusätzliches Material, das autorisierten Benutzern zur Verfügung
Hintergrund
Obwohl Karies deutlich unter Kindern im Schulalter zurückgegangen ist. seit den frühen 1970er Jahren, Munderkrankungen, einschließlich Karies, bleibt eine große Herausforderung des öffentlichen Gesundheitswesens [1-3]. Im Jahr 2004 lag die Prävalenz von Karies ca. 60% bei Kindern USA im Alter von 12 bis 19, mit einer berichteten 20% in unbehandelten Karies [3]. 5-mal so häufig wie Asthma und 7-mal so häufig wie Heuschnupfen [4] - Kindheit Karies ist die häufigste Infektionskrankheit in unserer Nation zu sein, berichtet. Siebenundsechzig Prozent der 12- bis 17-Jährigen berichtet Karies Erfahrung, mit mehr als 7% aller Kinder mindestens einen bleibenden Zahn zu verfallen zu verlieren, bevor Sie das Alter von 17 Jahren [4] zu erreichen. Forscher haben Assoziationen zwischen schlechter Mundgesundheit Status festgestellt und systemische Erkrankungen, Genetik, Verhaltens- und Umweltfaktoren [5-8]. In dem Bemühen zu helfen, Kariesprävalenz reduzieren, Jugendliche, die ein höheres Risiko sind, können durch populationsbasierten Screenings von Schule Krankenschwestern /Krankenpfleger Praktiker, Gesundheit Erzieher und Ärzte identifiziert werden, um sie zu führen, mögliche künftige Bewertung der Kariesrisiko so Empfehlungen gemacht werden kann dental-Profis. Dies wird auch von Interventionsstrategien bei der Ausrichtung der Hilfe, einschließlich des Verhaltens Änderungen [das heißt, Mundhygiene, Ernährung, Fluoridierung] [9]. Die Fähigkeit, diese potenziellen Faktoren wie Lebensstil, ethnischer Herkunft, Gesundheitszustand und soziale Bedingungen mit oralen Gesundheitszustand assoziiert zu identifizieren können klassifizieren helfen, so unterscheiden, Jugendliche, die bei größeren Kariesrisiko sein könnte. Schule Krankenschwestern /Krankenpfleger Praktiker und Gesundheit Erzieher sind viel eher als Zahnärzten Jugendliche auf einer regelmäßigen Basis zu begegnen. Daher ist es wichtig, dass sie mit den verschiedenen Risikofaktoren vertraut sein im Zusammenhang mit Karies zu helfen, geeignete Überweisung und Intervention Entscheidungen zu treffen.
Im Jahr 2008 wurde eine Studie durchgeführt, um die Prävalenz (unbehandelt und restauriert Läsionen und unbehandelten Zahnkaries zu bestimmen ) und Schwere (DMFT Indizes) unter Nevada Jugend während eines landesweite, schulbasierte Mundgesundheit Screening Initiative bewertet, während die Daten mit Hilfe eines theoretischen Kariesrisiko Screening-Tool für den Einsatz in populationsbasierten Screenings zu entwickeln, die in zukünftigen Studien validiert werden konnten. Die ursprüngliche Studie analysierten Daten aus einer Kohorte von Studenten zuvor während 2005/2006 akademische Schuljahr gescreent. Einschlusskriterien für die Teilnahme waren die Zustimmung der Eltern und Schüler Zustimmung. Die Universität von Nevada Las Vegas Institutional Review Board genehmigt diese Initiative Schüler Vertraulichkeit zu gewährleisten. Videos Validierung dieses Instrument, könnte die öffentliche Gesundheit Praktiker die multifaktorielle Risikofaktor Modell mit anderen Risikobewertungen mit Vertrauen sie in der Prävention und Überweisungspraxis zu führen verwenden. Daher war das Ziel dieser Studie die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit dieses multifaktorielle Risikofaktor Modell für den Einsatz riskieren in einem öffentlichen Gesundheit Einstellung in Nevada Jugendlichen die Vorhersage von zukünftigen Karies entwickelt zu messen.
Methoden
Entwicklung des multifaktoriellen Risikofaktor Modell
das ursprüngliche Instrument wurde mit retrospektive Daten aus einer schulischen, Mundgesundheit Screening-Initiative entwickelt, bestehend aus einer Kohorte von 9202 Jugendlichen im Alter zwischen 13 bis 19 die Teilnahme an Nevada öffentlichen /privaten Gymnasien im Schuljahr 2005/2006. Die multiple Regressionsanalysen wurden zunächst verwendet, um die Variablen zu schaffen, die zu Karies erheblich beigetragen Prävalenz und Schwere (p & lt; 0,05). Follow-up logistischer Regression ermittelt das Gewicht der Beitrag und die Odds Ratio der zehn signifikanten Variablen aus den multiplen Regressionsanalysen [10]. Dazu gehörten (in hierarchischer Reihenfolge): 1) Exposition gegenüber fluoridiertes Wasser in der kommunalen Wasserversorgung, 2) Exposition von Tabakrauch, 3) Rennen, 4) Alter, 5) locale (U-Bahn gegenüber dem Land), 6) Verwendung von Tabak , 7) Body-Mass-Index (BMI), 8) Zahnversicherung Status, 9) Geschlecht und 10) Auftragen von Dicht-. nach einer gründlichen Überprüfung der Literatur
, die nur vorher festgelegten populationsbasierten Zahnkaries Kategorien für Jugendliche in Politik und Praxis Bulletin wurden von der Weltgesundheitsorganisation auf der Global Burden of Oral Health veröffentlicht [1] diejenigen gefunden. Da dies ein Instrument für populationsbasierten Screenings und nicht für einzelne diagnostische Zwecke bestimmt ist, wurden diese Kategorien ausgewählt. Die einzigen bisher etablierten Kategorien für Kinder wurden von den Autoren der Politik und Praxis Papier der WHO gegründet auf der Global Burden of Oral Health [1]. Als Ausgangspunkt und in dem Bemühen, die DMFT Kategorien die gleichen Kategorien wurden als Benchmark verwendet zu standardisieren (Low: ≤2.6; Moderat: 2,7-4,4; Hoch: ≥4.5) [1, 10]. Beta Gewichts Vergleiche wurden bei der Festlegung der relative Beitrag dieser Variablen ohne Anwesenheit von multicollinearity verwendet. Die multifaktorielle Risikofaktor Modell wurde dann Odds Ratios (Abbildung 1) [10] entwickelt wurde. Mit Odds Ratios, impliziert eine Odds Ratio von 1, dass die Veranstaltung sowohl in der Vergleichsgruppe mit gleicher Wahrscheinlichkeit [referent] und der Gruppe gemessen wird, eine Bewertung größer als eins bedeutet, dass das Ereignis eher in der Gruppe ist, gemessen wird, und eine Score von weniger als einem bedeutet, dass das Ereignis weniger wahrscheinlich in der Gruppe gemessen wird. Zur Erleichterung der Interpretation, die "kein Risiko" Spalte [auf der linken Seite des Flussdiagramms] wurde eher auf Null gesetzt als 1,0 verwendet, die die typische numerische Referenz angibt, die Risiken zwischen der Vergleichsgruppe gleich sind [referent] und der Gruppe, gemessen. Das "Risiko" Spalte [auf der rechten Seite des Flussdiagramms] gibt die Höhe des Risikos für eine bestimmte Kategorie basiert auf den Ergebnissen der vorangegangenen Studie minus 1, die beiden Seiten des Flussdiagramms zum Ausgleich. Das heißt, wurden beide Seiten von 1,0 subtrahiert wird, für jeden Faktor, der die linke auf Null zu verlassen und das Recht, mit dem ursprünglichen Odds Ratio minus 1,0 für jeden Faktor. Die Anwender kreisen einfach die passende Antwort für jeden Faktor und nach Abschluss fügen sie die Zahlen in der "Risikomaßnahme" Spalte [Odds Ratios] in der Spalte auf der rechten Seite. Die Zahlen für jeden Faktor addiert, um einen Gesamtrisikofaktor "und dieser Wert zu schaffen, wird dann auf die Bewertungskriterien Kategorien verglichen [1, 10]. Abbildung 1 Theoretische Modell zur Beurteilung der Zahnkaries in Nevada Jugend [10].
Auswahl der Teilnehmer
Die Forscher untersuchten retrospektiv Daten aus einer mündlichen Gesundheitsüberwachung Initiative, die auf die Kinder von 13 bis 18 Jahren über 51.000 Screenings durchgeführt, die Teilnahme an öffentlichen /private Schulen in Nevada in sechs Studienjahre (2002 /2003-2007 /2008). Die Universität von Nevada Las Vegas Institutional Review Board genehmigt diese Studie Student Vertraulichkeit zu gewährleisten.
Die Teilmenge der Datenbank in der ursprünglichen Studie verwendet wurde, [10], die die Entwicklung des mulitfactorial Risikofaktor Modell in dieser Studie beschrieben. Die Mundgesundheit Screening-Daten wurden durch geschulte, gesammelt kalibrierte Zahnärzte im US-Bundesstaat Nevada [Nevada Statuten und Reglemente, Kapitel 631, Zahn-, Mund- und Zahnpflege] üben lizenziert. Inter-Rater und intra-Reliabilität zwischen den Prüfern wurden mit Intrakorrelationskoeffizienten (ICC) (0,81, p & lt; 0,001 und 0,98, p & lt; 0,001 bzw.) berechnet. [11]
Definition der Standard verwendet für Populations- basiertes Screening
Vergleiche zwischen einem bestehenden Standard und dem Risikofaktor Modell vorgeschlagen wurde festgestellt, genügend Vertrauen in die Instrumente Fähigkeit zu schaffen, ohne zwischen denen mit der Krankheit von jenen zu unterscheiden; in diesem Fall Genauigkeit des Risikofaktor Modell bei der Vorhersage der zukünftigen Kariesrisiko in Nevada Jugendlichen in einer Scham Gesundheit Einstellung. Jeder Standard für diesen Zweck verwendet würde als ein einziges Werkzeug definiert werden (oder eine Kombination von) Funktion (en) zur Unterstützung dieses Ergebnis [12]. Da dieser Risikofaktor Modell entworfen wurde, in populationsbasierten Screenings verwendet werden, der Goldstandard für die Festlegung Karies ausgewählt Prävalenz und Krankheitsstatus war die DMFT (abgeklungen, fehlende und gefüllte Zähne) Index, die im Jahr 1938 von Klein et al entwickelt wurde. [13]. Historisch gesehen wiederhergestellt werden, Umfragen die verfallene, fehlende und gefüllte Zähne (DMFT) Index unter Verwendung haben Daten, die in Zukunft vorhersagen, wie die mögliche Anzahl der Zähne übersetzt wurde und auf die Stärke der Auswirkungen von Risikofaktoren identifiziert [14 auferlegt extrahiert basierend -18]. Eine Überprüfung der Literatur zu finden, dass die bisherige Karieserfahrung als der bedeutendste Prädiktor für zukünftige Kariesentwicklung bestätigt wurde, auch über die von bakteriellen und sozioökonomischen Faktoren [16]. Der DMFT Index ist das Kriterium noch in großen nationalen populationsbasierten Studien, wie zum Beispiel National Health and Nutrition Examination Survey [NHANES] Karies Häufigkeit und Schwere zu definieren. Personen mit einem DMFT Index ≥1 werden als "mit der Krankheit" eingestuft, während die mit einem DMFT Index = 0 eingestuft sind "ohne Krankheit" [3, 13]
Eine wichtige Herausforderung in Screening-Verfahren im Bereich der öffentlichen Gesundheit Arena ist die Fähigkeit, richtig Personen zu identifizieren, die tun und haben keine Krankheit [19-21]. Das Screening sollte als Mittel für die Früherkennung und Verweisungs für potentielle Behandlung einer Krankheit definiert werden, die zu einer Population vorhanden ist. Dieser Prozess umfasst das Screening und die Follow-up-Bewertung für diejenigen, die ein hohes Risiko angesehen werden [19-21]. Merkmale eines erfolgreichen Screening sind niedrige Kosten, ein minimales Risiko, Bequemlichkeit, Gültigkeit und Zuverlässigkeit. Deshalb ist die Abschirmung muss ein hohes Maß an Zuverlässigkeit und Gültigkeit haben. Dies bietet eine Grundlage für die Bevölkerung zur Primärprävention at-Risk-Targeting.
Consensus Empfehlungen veröffentlicht von National Institutes of Health erklärt, dass Personen mit mittleren bis hohen Risiko für Zahnerkrankungen sollten so früh wie möglich, so aggressive Strategien identifiziert werden könnten angenommen [ ,,,0],9]. Risikofaktor-Scores wurden für alle Fächer berechnet die multifaktorielle Risikofaktor Modellparameter unter Verwendung von [10]. Im Einklang mit NIH Kriterien für das Management von Karies, wurden operationale Definitionen erstellt. Personen mit moderater Risikofaktor Scores (2,7-4,4) und hoher Risikofaktor Scores (≥4.5) wurden in einer Kategorie zusammenbrach und als Test "positiv" bezeichnet. Diejenigen mit niedrigem Risikofaktor Scores (≤2.6) wurden als Test "negativ".
Statistische Analyse
Die wichtigsten Parameter bei der Definition der Nützlichkeit dieses Risikofaktor Modell enthalten Sensitivität, Spezifität, prädiktive Wert positiv (PVP) , prädiktive Wert negativ (PVN) und der Prävalenz der Krankheit [19-22]. Bei dem Versuch, biologische Variationen innerhalb der menschlichen Bevölkerung zu bewerten, verwendet die Werkzeuge zwischen denen mit normalen und die mit abnormal Ergebnisse und somit ermöglichen ein besseres Verständnis dafür, wie unterschiedliche Merkmale verteilt sind in der Population untersucht, [19] unterscheiden sollte. Daher ist ein Screening-Werkzeug (Risk-Modell) wird erwartet, dass ausreichend zwischen denen unterscheiden, die die Krankheit haben [oder ein Merkmal] (Empfindlichkeit) von denen, die nicht über die Krankheit (oder Eigenschaft) (Spezifität) [19-22].
Screenings wurden mit Maßnahmen zur Machbarkeit [19-22], ausgewertet, die enthalten: positive prädiktive Wert (PVP) und prädiktive Wert negativ (PVN). PVP ist als der Anteil der Personen definiert, die positiv getestet und hatte tatsächlich die Krankheit (oder Eigenschaft) zum Zeitpunkt Screening durchgeführt wurde. Ein hoher PVP bedeutet, dass das Screening-Programm wirksam ist, weil sie einen großen Teil der tatsächlichen Fälle bei Personen mit positiven Ergebnissen erkennt. PVN ist als der Anteil der Personen definiert, die negativ getestet und waren ohne die Krankheit (oder Merkmal). Es sollte beachtet werden, dass für alle populationsbasierten Screening, die PVP sinkt die Prävalenz der Erkrankung ab. Umgekehrt steigt die PVN als die Prävalenz der Erkrankung ab. Niedrige Prävalenzraten schließen im Allgemeinen, dass Personen nicht über die Krankheit getestet. Diese Abhängigkeit von der genauen Prävalenzraten erforderlich die Verwendung einer repräsentativen Stichprobe der Bevölkerung untersucht und war notwendig für die prädiktive Werte zu berechnen. Direkte Maßnahmen, die von den lizenzierten Zahnärzte in dieser Initiative für ausreichend Vertrauen bei der Identifizierung von Fällen von Zahnkaries erlaubt. Anschließend wurden tatsächliche Screeningdaten durch direkte Maßnahmen der Prävalenzraten (DMFT Indizes) berechnet, so gelten als für die Zwecke von Karies Identifizierung Prävalenz [3, 10].
Pairwise Anpassung der multifaktoriellen Risikofaktor Modelldaten Einstufungen wurde verwendet, zwei-mal-zwei Tabellen zur Darstellung von Berechnungsmethoden zur Herstellung nach Norm epidemiologischer Verfahren [19-22]. Cronbachs Alpha wurde verwendet, um die Zuverlässigkeit der Maßnahme in allen sechs Jahre lang [23] zu Grunde gelegt werden. Tabelle 1 zeigt die Klassifizierung von Daten, die für Zuverlässigkeit und Gültigkeit Analysen [19-22]. Zelle "a" enthält die Anzahl der Patienten, die positiv (DMFT ≥ 2.7) und den 'mit der Krankheit "(DMFT ≥ 1) getestet; Zelle "b" hält Probanden, die positiv (DMFT ≥ 2.7) und den 'ohne Krankheit "(DMFT = 0) getestet; Handy 'c' hält Probanden, die negativ (DMFT ≤ 2,6) und den 'mit der Krankheit "(DMFT≥1) getestet; und Zelle "d" umfasst Patienten, die negativ (DMFT ≤ 2,6) und den 'ohne Krankheit (DMFT = 0) getestet. Im Idealfall wurden alle getesteten Probanden erwartet in zwei Zellen in der linken oberen und rechten unteren Ecke zu fallen, ist dies jedoch selten, wenn populationsbasierten Screenings Durchführung von [19-22]. Bei der Auswahl war ein "cut-off" Ebene zu bestimmen, ob jemand Tests positiv oder negativ ist, oder in diesem Fall die operationale Definitionen zuvor identifizierten, ein Aspekt bei der multifaktoriellen Risikofaktor Modell zu entwickeln. Die Wahl einer höheren oder niedrigeren Cutoff-Ebene für das Screening hing daher auf das Potenzial für den Erhalt der höheren falsch positiven und falsch negativen. Computer Sensitivität, Spezifität, PVP und PVN war notwendig, in diesen Risikofaktor Modell Auswertung dieser concern.Table 1 Klassifizierung der Daten für Zuverlässigkeit zu adressieren und Gültigkeit Analysen (Zwei-mal-zwei Berechnung Table)
< col>
Bewertungsergebnisse
mit der Krankheit DMFT ≥ 1,0 Score
Ohne Krankheit
DMFT Score = 0
Totals
hohes Kariesrisiko
[Moderate + High Risk Score]
Wahre Positive [TP]
ein
Falsch-Positiv [FP]
b
Total Test Positive
a + b
Low Kariesrisiko
[Niedrig-Risiko-Score]
Falsch Negative [FN]
c
True Negative [TN]
d
Gesamt Test Negative
c + d
Totals
Gesamt mit Krankheit
a + c
Gesamt ohne Krankheit
b + d
Gesamtbevölkerung
a + b + c + d
Berechnungen
|
|
Spezifität
a /a + c
Empfindlichkeit
d /b + d
prädiktiver Wert Positive
a /a + b
prädiktiver Wert Negative
d /c + d
Hinweis. a] Probanden, die positive und klassifiziert "mit der Krankheit" getestet; b] Probanden, die positive und klassifiziert "ohne Krankheit" getestet; c] Probanden, die negativ und klassifiziert "mit der Krankheit" getestet; und d] Probanden, die negativ und klassifiziert getestet "ohne Krankheit
Ergebnisse
Die Krankheit Klassifikation zwei-für-zwei Tabellenergebnisse der Probanden Einstufungen für jedes Studienjahr in der Tabelle zusammengefasst wurden 2. In Tabelle 2 werden jedes Jahr Summen, dass wurden für die Berechnung der Spezifität, Sensitivität, PVP, PVN, und Prävalenz verwendet. Jedes Jahr wurde individuell berechnet, so dass Daten über den sechs Jahren von Daten collection.Table 2 Krankheit Klassifikation zwei-für-zwei Tabellenergebnisse der Probanden Einstufungen für jedes Studienjahr verglichen werden konnten
Akademisches Jahr
Klassifikationen
mit der Krankheit DMFT Score & gt; 1.0
Ohne Krankheit DMFT Score = 0
Totals
2002/2003
hohes Kariesrisiko
4098
407
4505
|
Low Kariesrisiko
1366
2304
3670
|
Totals
5464
2711
8175
2003/2004
hohes Kariesrisiko
6890
729
7619
|
Low Kariesrisiko
1722
2800
4522
|
Totals
8612
3529
12.141
2004/2005
hohes Kariesrisiko
3296
586
3882
|
Low Kariesrisiko
1041
2071
4522
|
Gesamt
4337
2657
6994
2005/2006
hohes Kariesrisiko
4963
641
5604
|
Low Kariesrisiko
1090
2560
3650
|
Totals
6053
3201
9254
2006/2007
hohes Kariesrisiko
3882
274
4156
|
Low karies~~POS=TRUNC
686
2471
3157
|
Totals
4568
2745
7313
2007/2008
hohes Kariesrisiko
3842
667
4509
|
Low Kariesrisiko
1073
1836
2909
Totals |
4915
2503
7418
Tabelle 3 zeigt eine Übersichtstabelle der Berechnungen für jedes Studienjahr für Spezifität, Sensitivität, PVP, PVN und Prävalenz. Die 95% Konfidenzintervall für jedes Studienjahr wurden berechnet eine geschätzte Wertebereich zu bieten für alle unbekannten Populationsparameter zu berücksichtigen, und die Wahrscheinlichkeit, um weiter zu bestimmen, dass die Vertrauensintervalle erzeugt den wahren Parameterwert enthalten sind [19-22]. Die prädiktive Werte des Risk-Modell in allen sechs Studienjahre für die Sensitivität lag im Bereich von 75% - 85%; Spezifität lag im Bereich von 73% - 90%; PVP reichte von 85 bis 93%; und PVN führte zu einem Bereich von 62% - 78%. Die allgemeine Zuverlässigkeit des Instruments war erheblich (r = 0,875, p & lt; 0,001), wenn in allen sechs Jahren gemessenen Daten [23] was auf eine stabile, zuverlässige prädiktive Kapazität des Risikofaktor Model.Table 3 Übersichtstabelle der Berechnungen von Academic Jahr für Spezifität, Sensitivität, PVP, PVN und Prävalenz
Jahr
|
|
prädiktiver Wert%
|
|
Sensitivität% [95% CI]
Spezifität% [95% CI]
Positive [95% CI]
Negative [95% CI]
Prävalenz% [95% CI]
2002/2003
75 [71,04-78,96]
85 [78,80-91,20]
91 [87,61-94,39]
64 [57,73-70,27]
67 [63,63-70,37]
2003/2004
80 [76,04-83,96]
79 [72,80-85,20]
90 [86.61 -93,39] |
62 [55,73-68,27]
71 [67,63-74,37]
2004/2005
76 [72,04-79,96 ]
78 [71,80-84,20]
85 [81,61-88,39]
67 [60,73-73,27]
62 [58,63-65,37]
2005/2006
82 [78,04-85,96]
80 [73,80-86,20]
89 [85,61-92,39]
70 [63,73-76,27]
65 [61,63-68,37]
2006/2007
85 [81,04-88,96]
90 [83,80-96,20]
93 [89,61-86,39]
78 [71,73-84,27]
63 [569,63-66,37]
2007/2008
78 [74,04-81,96]
73 [66,80-79,20]
85 [81,61-88,39]
63 [56.73 -69,27] |
66 [62,63-69,37]
Hinweis. 95% CI wurde mit t-Verteilung berechnet.
Diskussion
Das Ziel dieser Studie war es festzustellen, ob das Risikofaktor Modell zuvor ein gültiges Instrument wurde entwickelt, die durch nicht-Dental-Profis in der öffentlichen Gesundheit Einstellungen verwendet werden könnten, Vorhersage der Gefahr Zukunft Karies unter Nevada Jugendlichen und dass angemessene Prävention und Überweisungspraxis führen könnte. In der Praxis war die prädiktive Fähigkeit des Risikofaktor Modell nicht sehr verschieden in den sechs Jahren. Unterschiede in der jährlichen Schwankungen können auf zwei Faktoren zurückzuführen: 1) Unterschiede in den Prävalenzraten von Jahr zu Jahr, und 2) hohe Prävalenz. Themen "Gesamtmittelkariesprävalenz in allen sechs Studienjahre betrug 66% mit einem Bereich von 62% im Jahr berichtet 3 (2004/2005) auf 71% im Jahr 2 (2003/2004). Diese Unterschiede könnten sich die Variabilität in Folge fand in Sensitivität, Spezifität, PVP und PVN von Jahr zu Jahr [24]. Die Unterschiede in diesen prädiktiven Werte könnten auch wurden die Probe hohe Kariesprävalenzraten zurückzuführen. Diese Studie bestätigt, dass Karies eine häufige chronische Erkrankung unter Nevada Jugend in den Jahren blieb studiert, mit einer höheren Prävalenzrate als der nationale Durchschnitt (66% vs. 59%) für Jugendliche und höher als die gesunden Menschen 2010 Ziel für Nevada präsentiert von 51% [3, 25]. Diese Studie bestätigte durchschnittliche Prävalenzraten (66%) waren Vertreter der jugendlichen Bevölkerung Nevada 61% Prävalenz im Jahr 2006 berichtet. [26]
Obwohl direkte Maßnahmen von lizenzierten Zahnärzten erhalten wurden, selbst Bericht Informationen von demographischen Variablen in der Anfangs Mundgesundheit Screening garantiert eine gewisse Vorsicht Daten bei der Interpretation. Die Datenerhebung und Screening-Protokolle wurden an Ort und Stelle ausführlich mit der Qualitätskontrolle Richtlinien dokumentiert. Aufgrund Schüler Fragen der Vertraulichkeit, Studenten wurden im Laufe der Zeit nicht verfolgt; jedoch Sammlung von Querschnittsdaten von Nevada Jugend aus allen Demografie über alle 6 Jahre stärken Interpretationen geholfen und bot eine starke Vertretung der jugendlichen Bevölkerung Nevada., Die Cut-off-Werte in dieser Studie verwendet wurden aus einer früheren Studie angenommen durchgeführt in der gleichen Population [10]. Es sei darauf hingewiesen, dass Cut-off-Werte für die verschiedenen Kategorien (niedrig, mittel und hohes Risiko) in verschiedenen Populationen variieren. Zum Beispiel in einigen Populationen 90% der Probanden sein geringes Risiko, wenn ein DMFT & lt; 2,6 verwendet wird, während in anderen Populationen nur 10% in diese Kategorie fallen können. Daher ist Vorsicht geboten, wenn sie auf verschiedenen Populationen zu verallgemeinern.
Schlussfolgerung und klinische Relevanz der Untersuchungsergebnisse
Diese Ergebnisse zeigten, dass diese Risikofaktor Modell verwendet werden könnten zukünftige Kariesrisiko mit genügend Vertrauen in Verbindung mit anderen Risikobewertungen zur Vorhersage von nicht für Zahnmedizin, wie Schule Krankenschwestern /Krankenpfleger Praktiker, Gesundheit Erzieher und Ärzte in populationsbasierten Einstellungen. Die Interpretation der epidemiologischen Daten von den Forschern in der Regel subjektiv betrachtet. Eine Überprüfung der Literatur zeigte eine breite Palette von akzeptablen Niveaus in Bezug auf Sensitivität, Spezifität, prädiktive Wert positiv und negativ prädiktiver Wert [12, 26-29]. Bereich liegt bei 70% bis 100% wurden gute bis sehr gute oder gültige Ebenen betrachtet. Definieren Gültigkeit eines Instruments hat immer gefordert, dass viele Faktoren berücksichtigt werden. Standards die Gültigkeit der Tests, die von Zahnärzten für diagnostische Zwecke verwendet zu beurteilen, muss nicht für Zahnmedizin verwendet, die in populationsbasierten Screenings höher als Standards gesetzt werden, um sie Karies für den Einsatz in der Prävention und Zuweiserverhalten Risiko bei der Beurteilung der potenziellen Zukunft leiten . So, wie ein Risikofaktor Modell sollte für den beabsichtigten Zweck von der "Praktikabilität" Aspekt betrachtet werden.
Frühere Studien schulischer zahnärztliche Untersuchung fand es Follow-up für zahnärztliche Leistungen derer, sozial benachteiligten zu stimulieren [30 ]. Was muss man die Wirksamkeit der populationsbasierten Screenings der Zahl als hohes Risiko identifiziert, die anschließend weitergehen, um eine angemessene Behandlung erhalten. Es gibt einige Hinweise darauf, dass Kinder, die für das Follow-up-Dienste nach der Schule-basierte Zahn Screenings identifiziert werden zu einer verbesserten Teilnahme führt mit Zahnarzt [30].
Fazit
Da die nicht-Zahn medizinisches Fachpersonal (zB, wie als Schule Krankenschwestern /Krankenpfleger Praktiker, Gesundheit Erzieher und Ärzte, etc.) häufigen Kontakt mit Jugendlichen haben und ihre Eltern /Erziehungsberechtigte, während Vorsorgeuntersuchungen in der Schule oder in der Gemeinschaft, ist eine gültige Risikofaktor Modell ein hervorragendes Werkzeug, das verwendet werden kann in Verbindung mit anderen Risikobewertungen zu helfen, die Früherkennung führen, Prävention und Überweisungspraxis. Die Ergebnisse zeigten, dass Vorhersage Erfolg relativ hoch war, und das Risikofaktor Modell gefunden wurde zufriedenstellend Vorhersagekraft zu haben. Damit bot diese Studie ausreichend Vertrauen in das Risikofaktor Modell als populationsbasierten Screening-Maßnahme und zeigt an, dass der Risikofaktor Modell als zuverlässiger Maßstab für die öffentliche Gesundheit Praxis nützlich sein können, durch nicht zukünftige Kariesrisiko für die Früherkennung und Überweisungspraxis für die Vorhersage -dental Heilpraktiker. Zukünftige prospektive Studien entwickelt, um die praktische Anwendung des Risikofaktor Modell von Nevada nicht zahnärztliche medizinische Fachkräfte weiter diese Erkenntnisse stützen könnte zu untersuchen
Erklärungen
Danksagung
Quelle der Finanzierung:. Hartes Vorgehen gegen Krebs Oral Health Surveillance Screening-Programm
erhält Fördermittel durch den Treuhandfonds für die öffentliche Gesundheit und die Fonds für gesunde Nevada, beide Nutznießer des Master-Tobacco Settlement
Vielen Dank an:. Dr. Christina Demopoulos, Direktor Hartes Vorgehen gegen Krebs Oral Health Surveillance Program Screening
Autoren 'Original vorgelegt Dateien für Bilder Was sind unten, um die Links zu den Autoren ursprünglich eingereichten Dateien für Bilder. 12903_2010_186_MOESM1_ESM.doc Autoren Originaldatei für Abbildung 1 Konkurrierende Interessen
Die Autoren erklären, dass sie keine Interessenkonflikte haben.
Beiträge der Autoren
MD, GD, KH, CM, DC haben im Multi engagiert Alle Autoren haben gelesen und genehmigt haben das endgültige Manuskript.
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