虫歯、栄養習慣、インプラント周囲炎の関係を探る

2.1.研究デザイン

現在の横断的研究は、地元の倫理委員会からの承認後に実施されました（参考文献。 PER-ECL-PER-2017-08) およびヘルシンキ宣言で概説されている倫理原則に従っています。 これは、観察研究疫学の報告強化 (STROBE) ステートメントの推奨事項 (von Elm et al., 2009) に従って報告されています。 選択された被験者には研究の目的が通知され、研究を開始する前に書面による同意が得られました。

2.2.調査対象母集団

2018 年 1 月から 2019 年 12 月までカタルーニャ国際大学 (スペイン、バルセロナ) の歯学部の大学院歯周病クリニックを訪れた患者は、後で説明する基準を満たしていれば、研究者の 1 人 (JV) によって連続して研究に登録されました。フォームでオンにします。

2.3.データ収集

データ収集には、患者へのインタビューと、臨床的および放射線学的評価が含まれます。 最初に、以前に訓練を受けた検査官 (MP) が患者にインタビューし、次のデータを収集しました。

• 年齢（年）。
• 性別女性男性）。
• 喫煙習慣：喫煙者、非喫煙者、または元喫煙者。 喫煙者の場合、1 日あたりのタバコの総量は、1 日あたり 10 本未満または 10 本以上に分類されました。
• 全身性疾患：有無。
• 糖尿病：有無。 糖尿病患者の場合、血糖コントロールは以前の血液検査に基づいて評価されました。
• 体格指数 (BMI): 体重 (kg)/身長 (m)2 として記録されます。
• 食生活: 地中海ダイエットスコア (MDS) アンケート (Martínez-González et al., 2012) によって評価され、順守低 (スコア ≤ 5)、順守中 (スコア 6-9)、順守高 (スコア ≥10) に分類されます。 .
• 定期的な砂糖の消費: はいまたはいいえ。 砂糖の消費者は、砂糖の摂取量（低、中、高）についても尋ねられました.
• 栄養素またはビタミン欠乏症: 有無。
• 口の乾燥: 患者の口渇の認識 (存在または不在)。
• 教育レベル (EL): 初等および中等教育または専門職および大学。
• 口腔衛生対策：歯磨きの頻度と歯間衛生。
• 支持歯周治療（SPT）：定期的（年2回以上）または不定期（年2回未満）。
• 歯の喪失の原因: 虫歯、可動性、虫歯と可動性、および外傷/骨折。

質問票から生じる疑問は、審査官によって解決されました。 以前に校正された検査官 (LG) が口腔内検査を実施しました (Cohen 相互合意カッパ指数 > 85%)。 以下のパラメーターを評価するために調査が行われました。

• 歯周指標：フルマウスプラークスコア（FMPS）（O'Leary et al. 1972）および出血スコア（FMBS）（Ainamo & Bay 1975）。
• 歯周炎の病歴：骨量減少の有無によってX線写真で評価。
• ICDAS (Pitts & Ekstrand, 2013). すべての歯の表面が検査されましたが、観察は歯ごとに記録されました。
• プロービング ポケットの深さ (PPD) (mm)、プロービング時の出血 (BoP) (はい/いいえ)、化膿 (SUP) (はい/いいえ)、角質化した粘膜 (KM) (mm) はすべて、インプラントあたり 6 箇所で記録されました。 PCP UNC 15 プローブ (Hu-Friedy®) を使用。
• パラレル コーン技術を使用した、インプラント部位の近心および遠位での X 線撮影による骨レベル (mm)。
• インプラントの位置（前上顎、前下顎、後上顎、後下顎）。
• 未治療の歯間齲蝕またはインプラントに隣接する詰め物: はい/いいえ。 これらの状態が存在する場合、それらの位置が記録されました（近心、遠位、またはその両方）。

う蝕、歯周病、またはインプラント周囲疾患を呈する患者は、さらなる評価と管理のためにカタルーニャ国際大学内の対応する臨床部門に紹介されました。

2.4.結果の測定

この研究の主なアウトカム指標は、虫歯とインプラント周囲疾患の有病率でした。

アンケートと臨床検査から得られた他のすべての変数は、二次結果の尺度と見なされました。

2.5。サンプルサイズの計算

患者レベルでのアウトカム診断と各曝露変数を関連付けるために使用されたロジット回帰モデルは、オッズ比 (OR) = 2.5 を採用サンプル (n= 169) で有意であるとして検出する際に 82.5% の統計的検出力に達しました。 95% のレベル。 インプラントレベルでは、以前と同じ条件でパワーは 96.2% でした。 マルチレベル設計のため、電力を修正する必要がありました。 この点で、中程度の被験者内相関 (ρ = 0.5) を仮定すると、検出力は 87.7% と推定されました。

2.6.統計分析

絶対頻度と相対頻度 (カテゴリ変数) および平均と標準偏差 (SD) (連続変数) を計算して、記述分析を実行しました。

患者レベルでは、単純なバイナリ ロジスティック回帰モデルを推定して、患者の診断 (H 対 M、および H 対 PI) と各曝露変数との関連を調べました。 インプラント レベルでは、単純なバイナリ ロジスティック回帰モデルが、一般化推定方程式 (GEE) を使用して推定されました。 モデルは、Wald カイ 2 乗統計量からオッズ比 (OR) を推定しました。 GEE アプローチは、患者ごとのインプラントの多様性による観察間の被験者内依存性に対処しました。 関連する曝露変数 (p<0.10) を患者およびインプラント レベルで多重ロジスティック回帰モデルに組み込み、調整済み OR を取得しました。 SPPS バージョン 21.0 統計パッケージ (SPSS Inc.、シカゴ、イリノイ州、米国) が全体を通して使用されました。 有意水準は 5% (α = 0.05) でした。