数字照片在流行病学研究中评估炎性牙龈疾病准确性的研究

Frontiers | Accuracy of digital photographs for assessing inflammatory gum disease in epidemiologic studies

研究摘要

背景

将牙龈疾病评估纳入流行病学研究有助于探究疾病病因。

目的

评估资深牙科专家通过数字照片视觉判断炎性牙龈疾病的准确性及评分者间可靠性。

方法

四名牙科专家盲法评估30例成年患者的匿名牙龈照片，区分"健康"牙龈与"牙龈疾病"并评估严重程度。采用频率统计、百分比计算、列联表分析计算敏感度、特异度和总体准确性。使用带95%置信区间的Fleiss Kappa系数检验评分者间可靠性，再通过Cohen's Kappa系数进行两两比较。

结果

四名评估者诊断活动性炎性牙龈疾病的准确率在76.7%-96.7%之间（平均85.9%）。敏感度范围70%-95%（平均82.5%），特异度范围80%-100%（平均92.5%）。但区分疾病严重程度的可靠性仅为中等水平，牙龈炎和牙周炎的Fleiss Kappa系数分别为0.25（0.00-0.51）和0.28（0.03-0.54）。

结论

数字照片可用于评估与系统性炎症相关的慢性病流行病学研究中的炎性牙龈疾病。

引言

牙龈炎是由牙菌斑引发的牙龈炎症，表现为红肿易出血等特征。这种早期炎症可能发展为牙周炎，导致牙龈和牙槽骨萎缩，最终造成牙齿松动脱落。据美国国立牙科与颅面研究所数据，42%的成年人受牙周病影响，而牙龈炎患病率更高。

炎性牙龈疾病可引发全身性炎症反应，增加多种慢性病风险。例如，牙周炎患者心血管疾病风险增加，糖尿病与牙周炎存在双向恶化关系，牙周炎还与类风湿性关节炎、阿尔茨海默病以及某些癌症相关。虽然牙龈炎的证据较少，但实验显示其可显著增加全身炎症指标。

传统流行病学研究依赖临床检查，但这在大型研究中成本高昂。本研究验证了通过数字照片评估牙龈炎的可行性，为大型流行病学研究提供了新方法。

方法

研究在田纳西大学医学中心进行，经伦理委员会批准。匿名牙龈照片来自30例成年患者，其中10例健康，10例牙龈炎，10例牙周炎。四名资深牙科专家（包括牙周病专家和普通牙医）独立评估照片，区分健康牙龈与炎性牙龈，并进一步区分牙龈炎和牙周炎。

使用频率统计、百分比计算、列联表分析计算敏感度、特异度和总体准确性。采用Fleiss Kappa系数（95%CI）检验评分者间可靠性，再计算两两Cohen's Kappa系数。所有分析使用SPSS 29进行。

结果

四名评估者诊断活动性炎性牙龈疾病的准确率范围为76.7%-96.7%（平均85.9%）。敏感度70%-95%（平均82.5%），特异度80%-100%（平均92.5%）。约半数"健康"患者显示牙周病缓解迹象，其中2例被误诊为活动性牙龈炎。

在区分牙龈炎与牙周炎时，评分者间可靠性仅为中等水平（Fleiss Kappa系数0.25-0.28），准确性50.0%-66.7%（平均62.5%）。

讨论

研究显示经验丰富的牙医能准确区分健康与发炎牙龈，尽管缓解期牙周炎患者被归入健康组。与预期一致，数字照片在区分牙龈炎与牙周炎方面可靠性有限，这可能源于照片无法显示骨密度和结构的细微变化。

现有证据表明炎性牙龈疾病可能通过系统性炎症途径影响多种慢性病的发生发展。然而大型流行病学研究极少评估牙龈疾病，原因包括对牙龈疾病重要性认识不足，以及临床检查的成本和实施难度。

本研究与此前19项相关研究比较显示，人工评估的准确性（76.7%-96.7%）与AI算法（约70%-90%）相当，但无需复杂算法。评估者对活动性牙龈炎的判断准确率（85.9%）显著高于疾病分级（62.5%），而两者都可能增加全身炎症指标。

研究存在四个局限性：样本量较小（30例）、照片拍摄非标准化、未直接比较AI算法、文献综述非系统性。未来研究需要标准化摄影协议和直接对比评估方法。

结论

将牙龈疾病评估纳入流行病学研究有助于探究慢性病病因及治疗效果。本研究证实数字照片评估的可行性，为大型流行病学研究提供了经济有效的方法，特别是在糖尿病等与牙龈疾病存在双向关联的研究中。

数据可用性声明

由于涉及个人隐私，研究数据不可公开获取。

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