Hypomineralisierung der primären und bleibenden Zähne bei einer Gruppe von Kindern mit Wachstumsstörungen. Eine Querschnittsstudie.

Die Entwicklung des zweiten primären Molaren (SPM) beginnt gleichzeitig mit der Entwicklung der ersten bleibenden Molaren (FPM) und bleibenden Schneidezähne, so dass jede systemische Störung, die zu Wachstumsstörungen führt, zu einer Hypomineralisierung von SPM und FPM führt bleibende Schneidezähne (Butler 1967, Weerheijm und Mejàre 2003).

In der Literatur gibt es keine früheren Studien, die den Zusammenhang zwischen hypomineralisiertem zweiten Milchmolaren (HSPM), MIH und Wachstumsstörungen bei Kindern diskutieren.

Ziel: Schätzen Sie die Prävalenz von HSPM und MIH bei verkümmerten Kindern. Bewerten Sie den Zusammenhang zwischen HSPM, MIH und verkümmertem Wachstum bei einer Gruppe ägyptischer Kinder.

. Auswahlmethoden:

• Verkümmerte Kinder im Alter von 5 bis 8 Jahren, die eine Ambulanz in der Abteilung für Kinderzahnheilkunde der Fakultät für Zahnmedizin der Universität Kairo besuchen, werden gemäß den Zulassungskriterien in diese Studie einbezogen.
• Die Einverständniserklärung wird von den Eltern oder Erziehungsberechtigten der Kinder eingeholt, die der Teilnahme an der Studie zustimmen. Medizinische und soziodemografische Daten werden in der Patientenakte erfasst.
• Kinder werden klinisch auf zahnärztlichen Behandlungseinheiten mit künstlichem Licht untersucht. Vor der Untersuchung werden feuchte Wattestäbchen verwendet, um überschüssige Plaque oder Speichel zu entfernen.
• Die diagnostischen Kriterien für MIH basieren auf den Kriterien der European Academy of Pediatric Dentistry (Weerheijm und Mejàre 2003), während die diagnostischen Kriterien für HSPM von (Elfrink et al. 2008) festgelegt wurden.

Datenquellen und -verwaltung:

Die Daten werden durch klinische Untersuchung der teilnehmenden Kinder auf MIH und HSPM gemäß den von uns ausgewählten Diagnosekriterien erhoben. Das Ergebnis wird in Form eines Prozentsatzes für beide Erkrankungen erfasst und die Daten werden analysiert, um den Zusammenhang zwischen diesen Erkrankungen aufzuzeigen.

Umgang mit numerischen/quantitativen Variablen:

Numerische Daten werden auf Normalität untersucht, indem die Datenverteilung überprüft, die Mittel- und Medianwerte berechnet und Kolmogorov-Smirnov- und Shapiro-Wilk-Tests verwendet werden. Wenn festgestellt wurde, dass die Daten normalverteilt sind, werden sie als Mittelwert und Standardabweichungswert dargestellt. Wenn eine Verletzung der Normalitätsannahme festgestellt wurde, werden die Daten als Median- und Bereichswerte dargestellt.

Umgang mit kategorialen/qualitativen Variablen:

Kategoriale Daten werden als Häufigkeit (n) und Prozentsatz (%) dargestellt.

Statistische Analyse:

Kategoriale Daten werden als Häufigkeit (n) und Prozentsatz (%) dargestellt und mithilfe des Chi-Quadrat-Tests analysiert. Numerische Daten werden auf Normalität untersucht, indem die Datenverteilung überprüft, die Mittel- und Medianwerte berechnet und Kolmogorov-Smirnov- und Shapiro-Wilk-Tests verwendet werden. Wenn festgestellt wurde, dass die Daten normalverteilt sind, werden sie als Mittel- und Standardabweichungswerte dargestellt und ein unabhängiger t-Test wird für die Analyse verwendet. Das Signifikanzniveau wird für alle Tests auf P ≤ 0,05 festgelegt. Die statistische Analyse wird mit IBM® SPSS® Statistics Version 26 für Windows durchgeführt.