Гипоминерализация молочных и постоянных зубов в группе детей с задержкой роста. Поперечное исследование.

Развитие второго молочного моляра (ВПМ) начинается одновременно с развитием первых постоянных моляров (ППМ) и постоянных резцов, поэтому любые системные нарушения, вызывающие задержку роста, приведут к гипоминерализации ВПМ, а также ФПМ и постоянные резцы (Butler 1967, Weerheijm and Mejàre 2003).

В литературе нет предыдущих исследований, в которых обсуждалась бы связь между гипоминерализацией второго молочного моляра (HSPM), MIH и задержкой роста у детей.

Цель: оценить распространенность HSPM и MIH у детей с задержкой роста. Оценить связь между HSPM, MIH и задержкой роста в группе египетских детей.

. Методы отбора:

• Дети с задержкой роста в возрасте от 5 до 8 лет, посещающие амбулаторную клинику отделения детской стоматологии стоматологического факультета Каирского университета, будут включены в это исследование в соответствии с критериями приемлемости.
• Информированное согласие будет получено от детей, родителей или опекунов, принимающих участие в исследовании. Медицинские и социально-демографические данные будут занесены в карту пациента.
• Дети будут проходить клиническое обследование на стоматологических установках с использованием искусственного освещения. Влажные ватные тампоны будут использоваться перед обследованием для удаления избыточного зубного налета или слюны.
• Диагностические критерии MIH установлены на основе критериев Европейской академии детской стоматологии (Weerheijm and Mejàre, 2003), тогда как диагностические критерии HSPM были установлены (Elfrink et al., 2008).

Источники данных и управление:

Данные будут получены путем клинического обследования детей-участников на MIH и HSPM в соответствии с выбранными нами критериями диагностики, и результат будет собран в виде процента для обоих состояний, а данные будут проанализированы, чтобы показать связь между этими состояниями.

Обработка числовых/количественных переменных:

Числовые данные будут проверены на нормальность путем проверки распределения данных, расчета среднего и медианного значений и использования тестов Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилка. Если было обнаружено, что данные имеют нормальное распределение, они будут представлены в виде средних значений и значений стандартного отклонения. Если было обнаружено, что допущение о нормальности нарушается, данные будут представлены в виде медианы и значений диапазона.

Обработка категориальных/качественных переменных:

Категориальные данные будут представлены как частота (n) и процент (%).

Статистический анализ:

Категориальные данные будут представлены как частота (n) и процент (%) и будут проанализированы с использованием критерия хи-квадрат. Числовые данные будут проверены на нормальность путем проверки распределения данных, расчета среднего и медианного значений и использования тестов Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилка. Если было обнаружено, что данные имеют нормальное распределение, они будут представлены в виде средних значений и значений стандартного отклонения, а для анализа будет использоваться независимый t-критерий. Уровень значимости будет установлен на уровне P ≤0,05 для всех тестов. Статистический анализ будет выполняться с помощью IBM® SPSS® Statistics Version 26 для Windows.