歯周組織型分類の新規開発：硬組織および軟組織パラメータを統合したデータ駆動型クラスター分析

科学分野:

• 歯周病学
• 歯科画像診断
• 生物統計学

背景:

• 歯周組織型分類は、診断と治療計画に不可欠である。
• 従来の分類は定量的精度を欠くことが多い。
• 軟組織および硬組織パラメータの統合は、より包括的な評価を提供する。

研究 の 目的:

• 新規歯周組織型分類システムの開発。
• 歯肉厚（GT）、角化歯肉幅（KTW）、および頬側歯槽骨厚（ABT）の定量的統合。
• フェノタイプ分類のためのデジタル画像データにおけるクラスター分析の利用。

主な方法:

• 180人の被験者と1080個の上顎前歯を対象とした横断研究。
• 重ね合わせられたコーンビームCT（CBCT）および口腔内スキャンを使用したGTおよびABTの定量的評価。
• 補正係数を用いた口腔内画像からのKTW測定。
• 分類のための階層的クラスター分析（HCA）。

主要な成果:

• クラスター分析により、統計的に有意な4つの歯周組織型グループが特定された（p < 0.001）。
• 従来の薄型/厚型フェノタイプは48.9%しか占めず、51.1%は混合特性を示した。
• 確立されたカットオフ値（GT=0.85mm、KTW=3.0mm、ABT=1.0mm）により、フェノタイプ分類のための0-3スコアリングシステムが可能になった。

結論:

• GT、KTW、およびABTを統合した、新規のデータ駆動型歯周組織型分類が開発された。
• 提案されたスコアリングシステムは、臨床医にとって実用的で定量的なツールを提供する。
• この分類は、フェノタイプに基づいた診断、リスク評価、および個別化された治療計画の改善をサポートする。