歯科インプラントのさまざまなレベルでの放射線学的骨損失

歯科インプラントは、失われた歯の修復に使用される最も一般的な治療の 1 つになりました。 インプラント治療の成功率はかなり高いです。 長期的なインプラントの成功に使用される基準の 1 つは、X 線による骨損失の評価です。 歯槽頂上の角質化した粘膜は、炎症性浸潤に対する保護バリアを形成することが知られています。 インプラント周囲の生物学的幅の形成には、歯科インプラント治療前の手術部位の歯槽頂上の垂直粘膜厚が重要であることが報告されています。 文献には、インプラント周囲の辺縁骨損失に対する垂直方向の粘膜の厚さの影響を調べた研究があります。 2014 年に Linkevicius らによって発表された研究では、80 人の患者を粘膜の厚さに従って 2 つのグループに分けました。 放射線による骨量減少は、1 年間の追跡調査の終了時に垂直方向の粘膜の厚さが薄いグループで 1.17 mm、垂直方向の厚さが厚いグループで 0.21 mm であったと報告されています。

この研究の目的は、歯槽頂の垂直方向の粘膜の厚さが、歯槽頂および歯槽頂下に配置されたプラットフォームスイッチング インプラントの周囲のインプラント周囲辺縁骨損失に及ぼす影響を評価することでした。

手術を開始する前に、患者に麻酔をかけた後、インプラント周囲の角質化した粘膜の幅と、歯槽頂上の垂直方向の粘膜の厚さを測定します。 この研究では、患者は、垂直方向の粘膜の厚さが 2 mm 以下と 2 mm を超える 2 つの主要なグループに分けられ、両方のグループは、配置されたインプラント レベルに応じて歯槽頂と歯槽骨下の 2 つのサブグループで構成されます。

患者には同じブランドのインプラントとプラットフォーム スイッチ アバットメントを使用する予定です。 1年間のフォローアップの結果として撮影される標準化されたコントロールの根尖X線写真により、インプラントの限界骨損失量がソフトウェアを使用して評価されます。 ルーチンの臨床的および放射線学的測定は、補綴装填セッション（T0）、3か月（T1）、6か月（T2）、および装填後1年（T3）ですべての患者で繰り返されます。 手術前のレントゲン写真は、すべてのインプラント患者の臨床測定と同様に、研究に参加した患者から撮影されます。

1. プラーク指数 (Löe & Silness) と歯肉指数 (Silness & Löe) は、歯の 4 つの領域 (近心、遠心、頬側、舌側) をウィリアムズ歯周プローブで測定することによって得られます。

   アタッチメント ロス: ウィリアムズ歯周プローブを使用して測定された、エナメル質セメント接合部に基づく、歯と遊離歯肉との間の距離の値です。

2. Bleeding on probing index (アイナモ & ベイ): このインデックスでは、ポケットの周りをそっと歩き回ってプロービングを行います。 プロービングの結果、歯肉の出血の有無で評価します。 すべての歯の近心、遠位、頬側、および舌側の歯肉部分をプロービングした後、10 ～ 15 秒以内に出血が発生した場合、正の値が与えられます。 検査面積に対する出血面積の割合を％で表す。
3. 角化歯肉幅：歯肉自由縁から粘膜歯肉接合線までの距離です。
4. 垂直粘膜厚：歯槽頂の頂点から歯肉縁までの距離です。 標準化されたウィリアム型プローブで測定されます。
5. ポケットの深さ: 標準的な歯周プローブを使用した、歯周溝の基部と歯肉縁との間の垂直距離。
6. インプラント周囲ポケット深さ：インプラント周囲溝の基部と歯肉縁との間の垂直距離です。
7. 辺縁骨レベル: 修復マージンと骨レベルの間の距離の X 線評価。

サンプルの選択: G Power 分析プログラムの有意値の効果サイズ 0.08 を、以前に提示された研究を参考にして、α= 0.05 および 80% の出力に対して 60 個のインプラントを採取する予定でした。 ただし、この研究は長期対照研究であるため、対照セッションに患者が来ないリスクがあるため、それぞれ 20 本のインプラントを使用する予定です。 合計80個のインプラントが含まれます。

統計分析方法：すべての分析は、（社会科学用統計パッケージ）SPSSソフトウェアで行われます。 試験群および対照群における群内一時的評価は、正規分布値に従って対応のある標本 -T またはウィルコクソン検定を使用して評価されます。 グループ間の比較のために、データは正規分布に従って独立したサンプル T またはマン ホイットニー U 検定によって分析されます。 データの正規分布は、コルモゴロフ-スミルノフ検定で評価されます。 有意値は 0.05 と見なされます。 変数間の関係は、ロジスティック回帰分析または多変量回帰分析で評価されます。