仅通过探针出血 (BOP) 进行牙炎诊断,与使用大型电子牙科记录结合视觉标志的BOP进行比较
Jay S Patel1,2,3, Daniel Shin4, Lisa Willis5
1Division of Dental Informatics, Department of Dental Public Health and Dental Informatics, Indiana University School of Dentistry (IUSD), Indianapolis, IN, USA. patel.jay@temple.edu.
Scientific reports
|October 10, 2023
概括
2018年牙炎标准,使用探针出血 (BOP%),与临床医生诊断的一致性较低,许多患者被重新分类. 这凸显了采用准确评估牙炎的新标准所面临的挑战.
科学领域:
- 牙周病学 牙周病学
- 牙科信息学 牙科信息学
- 临床诊断 临床诊断 临床诊断
背景情况:
- 2018年牙炎分类标准强调在探针上出血 (BOP%) 是主要的诊断标志.
- 牙炎诊断的变化表明可能低估或高估了疾病患病率.
- 电子牙科记录 (EDR) 为诊断实践的回顾性分析提供了丰富的来源.
研究的目的:
- 确定基于2018年标准 (BOP%) 的牙炎诊断与包含视觉评估的牙炎诊断之间的一致性.
- 从EDR数据评估计算和自然语言处理 (NLP) 方法在诊断牙炎的性能.
- 评估2018年标准对现有的牙炎诊断的影响.
主要方法:
- 从2009年至2014年对28908名患者的EDR进行了回顾性分析.
- 开发计算和NLP工具,从临床笔记中提取BOP%并诊断牙炎.
- 比较BOP%生成的诊断与临床医生记录的诊断疾病状态和程度.
主要成果:
- 在BOP%生成和临床医生诊断之间,发现了34%的疾病状态 (牙周炎/无牙周炎) 和9%的疾病程度 (局部/普遍) 的低一致性.
- 计算和NLP方法实现了高性能 (分别为99.5%和98%的f-1分数).
- 根据2018年标准,以前被诊断患有牙炎的患者中有66%被重新归类为健康患者.
结论:
- 临床医生可能会面临采用仅BOP%标准的挑战,可能会忽视视觉炎症迹象.
- 这些发现表明,新标准与当前的临床实践之间存在重大差异.
- 建议定期培训和校准,以一致采用2018年的诊断系统;信息工具可以帮助EDR数据分析.
