916份可摘局部义齿加工设计单质量的调查评估

目的评估可摘局部义齿(RPD)加工设计单的填写质量,分析医技沟通及信息传递的现状。方法随机抽取某一全国性大型义齿加工厂在4周内的RPD加工设计单,按照委托方的等级将加工设计单分为3组。调查内容包括患者基本信息、医生基本信息、设计图信息、其他详细信息以及出件时间等信息。同时由2位质检员共同完成质量评估。结果共收集和评估了916份设计单的填写情况。患者及医生的姓名填写率最好,均为97.6%(n=894);出件时间填写情况最差,仅占6.4%(n=59)。58.7%(n=538)的设计单无医生联系电话,86.8%(n=795)设计单的设计图信息部分填写不全。质量评估结果为74.2%设计单未达到入检“合格”的标准。结论目前RPD加工设计单整体上看填写质量较差,RPD设计及制作中医技职责划分不明确,医技沟通情况不理想。

二维及三维摄影应用于单侧唇裂患者面部测量的精确性比较

目的比较二维摄影与三维摄影应用于分析唇腭裂患儿不对称面貌的精确性,以及不对称畸形严重程度对面部测量精确性的影响,以指导临床测量工作。方法前瞻性纳入单侧唇裂患儿。分别拍摄二维和三维照片,对裂隙侧与非裂隙侧鼻尖偏移、鼻小柱基部偏移、人中切迹偏移、唇高比值、鼻小柱高度比值、鼻底宽度比值、侧唇长比值等7个指标进行测量,以游标卡尺面部直接测量为金标准。以裂隙侧/非裂隙侧比值表示畸形程度,以二维或三维摄影比值结果同直接测量的比值之差表示误差大小。结果最终纳入患者13例。与实际测量相比,二维摄影系统对唇高比值的测量结果偏大(P=0.019),对鼻小柱高度比值的测量结果偏小(P=0.008);三维摄影系统对鼻底宽度比值的测量结果偏小(P=0.003);二维摄影的鼻尖偏移(P=0.022)、三维摄影的人中切迹偏移(P=0.025)、侧唇长比值(P=0.036)的测量误差大小与畸形程度成显著负相关。结论二维摄影与三维摄影体系均存在夸大或缩小畸形程度的误差偏倚,且部分测量误差可能随畸形程度减小而增大。在应用二维摄影和三维摄影分析唇腭裂畸形时需考虑这些偏倚,以期更客观地进行面容评价。

调拌方式对玻璃离子水门汀充填体边缘微渗漏的影响

目的探讨调拌方式对玻璃离子水门汀(GIC)边缘微渗漏的影响,为牙体缺损的充填治疗中GIC的正确使用提供方法指导。方法选取2019年1~3月四川大学华西口腔医院颌面外科因正畸治疗拔除的前磨牙20颗,根据随机数字表法分为4组,分别采用临床常用的4种调拌方式,即单向顺时针调拌法(Ⅰ组)、单向逆时针调拌法(Ⅱ组)、正反双向交替旋转调拌法(Ⅲ组)、上下提拉折叠调拌法(Ⅳ组),分别调拌GIC各5份。充填入已制备好Ⅰ类洞型的离体牙,利用染料渗透法测量各组充填体边缘微渗漏的情况。结果Ⅳ组的GIC充填体边缘微渗漏深度显著高于Ⅲ组(P<0.05),其余各组比较差异均无统计学意义(P>0.05)。结论临床上使用GIC充填材料时,建议采用正反双向交替旋转法,不推荐使用上下提拉折叠法,需进一步严格调拌要求,提升材料调拌的合格率。

经典深度学习算法对中文随机对照试验智能判别应用

目的评价采用深度学习算法卷积神经网络(CNN)智能识别中文医学文献中随机对照试验(RCT)的效果。方法计算机检索CNKI数据库,限定年限为2014年全年、主题为"口腔"的医学文献并导出包含标题、摘要信息的题录,采用双人独立标注后核对、讨论的方式进行RCT人工筛选,并将最终结果用于CNN算法模型训练。完成该算法模型训练后,组织前瞻性对照试验,检索2018年1月至3月CNKI上发表的所有口腔医学文献,以双人核对后最终结果作为金标准,将CNN算法结果与单人初次标注的结果(人工水平)进行对比,计算两组的灵敏度(SEN)与特异度(SPE)。并调整算法的划分阈值,通过绘制受试者操作特征(ROC)曲线确定最佳阈值。结果纳入1 246条RCT和4 754条非RCT用于CNN训练与测试。最终对照试验纳入RCT 249条、非RCT 949条,得到人工筛选的SEN=98.01%,SPE=98.82%。该算法模型对RCT筛选的SEN随阈值升高而减小,SPE随阈值升高而增大,进行27次阈值变动后,所得ROC曲线下面积为0.9977。得到该算法模型的最佳准确度阈值(阈值=0.4,SEN=98.39%,SPE=98.84%)与高SEN阈值(阈值=0.06,SEN=99.60%,SPE=94.10%)。结论经本研究建立的中文RCT数据库训练后,CNN算法对中文RCT的筛选效果较为出色,前瞻性对照试验证明其具有足以替代人工水平的RCT筛选效果。

唾液的采集与分析及其与口腔疾病关系的研究进展

唾液是口腔唾液腺分泌的一种重要的生物液体,其所含的生物分子十分丰富,可随着机体健康状况改变,且获取方式比血液更方便无创,使得唾液在口腔疾病的检测方面有重要的意义。目前,唾液组学研究的不断深入以及高灵敏度、高通量和无偏向性的唾液成分分离分析技术的应用,为在唾液中快速寻找部分口腔疾病生物标志物提供了可能。本文对唾液的采集与成分分析方法,以及唾液与口腔疾病的关系进行综述,以期为进一步研究提供参考。