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应用多层线性模型分析牙周炎危险因素对慢性牙周炎预后的影响

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综述 慢性牙周炎全身相关危险因素分析

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摘要

目的：
　　本研究通过观察重度慢性牙周患者的牙周临床指标，采用多层线性模型分析不同危险因素对重度慢性牙周炎患者预后的影响，从而有助于临床医生较客观分析疾病的发展和预后，制定因人而异的治疗计划。
　　材料与方法：
　　一、研究对象的选择
　　选取2012年1月至2014年1月于中国医科大学附属口腔医院牙周科就诊重度慢性牙周炎患者，接受牙周基础治疗，并在治疗后3个月、6个月及12个月进行定期复诊，共54例。
　　二、牙周检查
　　所有纳入研究的患者拍摄曲面平展片，采用Florida探针检查初诊时探诊深度(Probing depth，PD)、临床附着丧失(Clinical attachment loss，CAL)、探诊出血(Bleeding on probing，BOP)、菌斑、牙齿松动度及牙齿缺失情况，每颗牙齿记录4个位点（近中、颊正中、远中、舌正中）。并在治疗结束后3个月、6个月及12个月进行复诊，检查PD和CAL。
　　三、牙周炎危险因素调查问卷
　　所有受试者均知情、同意参加本研究，采用统一调查问卷的方式，由受试者本人当场填写、当场收回。
　　四、多水平数据模型的建立
　　牙周数据包括3个层次，分别为受试者水平、牙齿水平和牙齿位点水平。受试者水平危险因素包括:性别、年龄、吸烟、肥胖、精神压力、月收入水平、文化程度、缺失牙数目、初诊探诊出血位点百分数、初诊菌斑位点百分数、初诊PD≥5mm位点百分数共11项。牙齿水平危险因素包括:牙型因素（前牙/前磨牙/磨牙）、牙齿松动度(0/1/2/3)共2项。牙齿位点水平危险因素包括:初诊菌斑（有/无）、初诊探诊出血（有/无）、牙面因素（颊面、舌面/邻面）共3项。
　　五、统计学分析
　　应用EpiData3.1建立数据库，采用双人单机审核进行数据录入，以确保其准确度。应用SPSS13.0统计软件及HLM6.0（多层线性模型分析的商业软件，由Raudenbush和Bryk博士研发，美国国际科学软件公司发行）软件进行数据统计分析。
　　结果：
　　1、牙周基础治疗后，3个月、6个月、12个月复诊时PD和CAL与治疗前相比较都有明显改善。初诊时平均PD为(3.83±0.17)mm，3个月时平均PD为(2.04±0.01)mm，6个月时平均PD为(2.01±0.01)mm，12个月时平均PD为(1.19±0.01)mm。初诊时平均CAL为(3.70±0.03)mm，3个月时平均CAL为(3.04±0.02)mm，6个月时平均CAL为(2.98±0.02)mm，12个月时平均CAL为(2.89±0.02)mm。
　　2、零模型，即方差成分分析，牙齿位点水平、牙齿水平，受试者水平都没有预测变量的模型，结果显示组间异质性检验有统计学意义(P＜0.001)，因此建立多层线性模型数据分析是十分必要的。牙齿位点水平变异可以解释3个月、6个月、12个月PD减少总变异的77％-78％，CAL减少总变异的70％-80％。牙齿水平变异可以解释3个月、6个月、12个月PD减少总变异的11％-12％，CAL减少总变异的10％-11％。受试者水平变异可以解释3个月、6个月、12个月PD减少总变异的10％-11％，CAL减少总变异的13％-14％。因此，牙齿位点水平对牙周基础治疗的预后影响最大。
　　3、初诊菌斑（有/无）、初诊探诊出血（有/无）、牙面因素（颊面、舌面/邻面）分别解释了3个月、6个月及12个月PD减少在牙齿位点水平变异的7％，6％，6％，CAL减少在牙齿位点水平变异的4％，8％，10％。牙型因素、牙齿松动度分别解释了3个月、6个月及12个月PD减少在牙齿水平变异的25％，22％，20％，CAL减少在牙齿位点水平变异的3％，7％，3％。性别、年龄、吸烟、肥胖、精神压力、月收入水平、文化程度、缺失牙数目、初诊探诊出血位点百分数、初诊菌斑位点百分数、初诊PD≥5mm位点百分数分别解释了3个月、6个月及12个月PD减少在受试者水平变异的50％，79％，65％，CAL减少在受试者水平变异的40％，48％，38％。
　　4、受试者水平上，精神压力、初诊PD≥5mm位点百分数，牙齿水平上牙齿松动度，牙齿位点水平上，初诊探诊出血、牙面因素对治疗后3个月、6个月、12个月PD的减少有显著的影响（P＜0.05）。牙型因素对治疗后6个月PD的减小有显著的影响（P＜0.05）。受试者水平上，吸烟、性别，牙齿水平上牙型因素，牙齿位点水平初诊探诊出血、牙面因素对治疗后3个月、6个月、12个月CAL的减少有显著的影响（P＜0.05）。牙齿松动度对治疗后3个月、初诊PD≥5mm位点百分数对治疗后6个月，CAL的减少有显著的影响（P＜0.05）。
　　结论：
　　1、牙周基础治疗，配合较好的口腔自我维护，定期复诊，对重度慢性牙周炎有较好的治疗效果。
　　2、牙周数据具有其固有的层次结构，多层线性模型分析可以用于牙周数据的分析，并且能使分析结果更为精确。
　　3、受试者、牙齿、牙齿位点三个水平的危险因素对PD和CAL减少都有显著影响，其中牙齿位点水平的影响最大。

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