个体患龋齿风险评估系统、算法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种个体患龋齿风险评估系统、算法和装置，属于口腔医疗技术领域。个体患龋齿风险评估系统和算法，包括以下5个模块，它们各自占系统的权重分别是：牙齿模块(T)占40％、口腔卫生模块(P)占15％、零食模块(D1)占30％、进食后措施模块(D2)占5％、氟化物模块(F)占10％，根据各模块的分值和权重，通过算法公式，得到综合患龋风险得分、患龋现况分析得分、自我口腔维护改变后的综合患龋风险得分、医生治疗后的综合患龋风险得分、医生和患者共同努力后的综合患龋风险得分。本发明专利技术以干预为导向,兼顾预测，关注行为因素,动态变化，提高医生干预的速度，预测的同时进行干预，尤其适合个体化治疗。合个体化治疗。合个体化治疗。

【技术实现步骤摘要】
个体患龋齿风险评估系统、算法和装置


[0001]本专利技术涉及一种体患龋齿风险评估系统、算法和装置，属于口腔医疗


技术介绍

[0002]龋齿或蛀牙是人类最普遍的疾病之一，在其一生中影响着全世界97％的人口。“龋齿”一词可用于描述疾病过程和由于疾病过程而形成的病变(非空洞或空洞)。龋齿的一个定义是“一种生物膜介导的、糖驱动的、多因素的、动态的疾病，会导致牙齿硬组织的阶段性脱矿和再矿化。”[0003]龋齿的过程是多因素的，随着时间的推移，细菌碳水化合物发酵产生的弱酸会导致牙齿硬组织的局部破坏。口腔生物膜内的微生物变化破坏了牙釉质再矿化/脱矿过程的平衡；这种平衡还受到唾液流量和成分、氟化物暴露、膳食糖的消耗和预防行为(例如刷牙)的影响。龋齿是否进展、停止或逆转取决于保护因素和致病因素之间的平衡。
[0004]龋齿是一系列严重程度不断增加和牙齿破坏的疾病状态，范围从分子水平的亚临床变化到涉及牙本质的病变，无论是完整的表面还是明显的空洞。以前实践的“钻孔和填充”范例，即钻出凹坑和裂缝或通过手术去除腐烂和患病的组织并放置永久性修复体，并没有解决龋齿疾病过程的完整连续性。阻止或防止龋齿过程导致空洞病变需要仔细和系统的方法来记录和监测早期疾病，并在晚期病变发展之前进行干预。龋齿检测、分类和风险评估的系统方法，以及预防/风险管理策略，可以帮助降低患者发展为晚期疾病的风险，甚至可以阻止疾病进程。
[0005]龋风险评估目的是识别人群中患龋风险较高的个体，根据不同龋风险等级，给予不同个体进行相应的口腔健康指导。龋风险评估预测方法目前研究较多的主要有3种：
①
ADA龋病风险评估；
②
CAMBRA龋病风险评估管理；
③
Cariogram龋风险评估系统。这3种评估系统有相似之处也略有差异。
[0006]①
ADA龋风险评估系统(American Dental Association
’
s Caries Risk Assessment)：由美国牙医协会于2004年提出，分为0～6岁和6岁以上两个版本。包括3个方面的因素:促进因素、一般健康情况和临床情况。促进因素指影响龋病发生和发展的外来因素，包括氟暴露情况、甜食、家人患龋情况等；一般健康情况是指患者的身体状况，包括放、化疗及药物使用等；临床情况与龋病直接相关，包括过去一段时间及现在患龋情况、菌斑情况、矫治器等。
[0007]②
CAMBRA龋病风险评估管理(Caries Management by Risk Assessment)：由加利福尼亚牙科协会于2002年提出，Ramos
‑
Gomez等和Featherstone等于2007年进行完善，分为0～6岁和6岁以上两个版本。包括3个方面的因素:疾病指标、危险因素、保护因素。其中疾病指标是指临床观察到的过去患龋情况及龋活跃情况；危险因素是指能促使患者在未来有新龋发生或现有病损进展危险程度增加的生物因素；保护因素是指能降低现有危险因素的生物或治疗方法，包括各形式氟的使用以及洗必泰、木糖醇、钙磷糊剂等的使用。有临床患龋的个体建议进行唾液和致龋微生物检测，唾液检测包括唾液流量和流速，微生物检测用商
品化试剂Dentocult SM、Dentocult LB(Orion Diagnostica公司，芬兰)检测变形链球菌和乳酸杆菌浓度。有临床患龋即判断为高患龋风险，进行唾液和微生物的检测是为了寻找病因，给予有针对性的干预。
[0008]③
Cariogram龋病风险评估系统：瑞典学者Petersson等研发出的Cariogram系统，是将受试者的各种危险因素作为变量输入计算机程序，并将最终结果以饼形图显示出来。考虑到龋病风险各因素之间的交互关系，该程序可通过权重评估表示出个体的龋病风险评估。Cariogram所包含的龋病因素有以下10个方面：患龋经历、相关疾病、饮食结构、饮食次数、牙菌斑量、变形链球菌、氟化物应用项目、唾液流速/流量、唾液的缓冲能力、临床判断。该系统输入7个及以上指标就可以通过程序运算得出饼形图，推测个体未来一段时间患龋的可能性。其中变形链球菌和唾液缓冲能力的评估均使用商品化试剂Dentocult SM和Dentobuff Strip(Orion Diagnostica公司，芬兰)。
[0009]上述ADA、CAMBRA和Cariogram三个评估系统都包括唾液流速、缓冲能力和致龋微生物的检测，或用于龋风险等级的评估，或用于指定有针对性的干预措施。唾液流速的测定准确性有待商榷，该方法在我国忙碌的门诊工作中也难以开展。唾液缓冲能力和致龋微生物的检测需要用商品化试剂：Dentobuff Strip、Dentocult SM和Dentocult LB,均含有血清，目前进口困难。
[0010]ADA、CAMBRA系统分别将受试对象中的86％和93％划分为龋高危个体，低风险的个体只有5％和2％，对门诊的指导意义小。在使用CAMBRA评估系统针对6岁以上人群评估时，4项疾病指征的中(可见龋洞或影像提示侵及牙本质、影像上邻面釉质龋损、光滑面上白垩斑、在过去3年进行过修复)有任意一项存在就表示为高危，这种情况在患龋率高的地区极易出现，会使绝大部分个体被评为龋高危，降低了按不同患龋风险管理病人的临床指导意义。针对病因的一级预防是控制疾病的基本策略。龋与当下流行的慢性非传染性疾病类似，由多因素致病，不同病因之间相互关联和交错。其中“糖－细菌－牙齿”三联因素学说是针对龋病因最经典的阐述。但以该学说为理论依据的龋病预防措施在临床应用中有局限性：
[0011]首先，没有突出行为因素在致病中的作用。疾病的发生和发展由先天因素(相对难以控制)和后天因素(相对容易改变)共同决定，疾病预防的重点是研究后天可以控制的因素。明确后天因素在疾病发生、发展中的作用，以当前科技发展水平改变这些因素的可能性及其最终可能带来的防治效果。
[0012]其次，不同个体患龋风险不同，同一个体随生活方式和所接受口腔服务的不同其患龋风险会随之改变，龋三联因素学说很难反映这一情况。
[0013]综上所述，目前缺乏一种有效、使用、区分度相对好的个体患龋齿风险评估系统、算法和装置。

技术实现思路

[0014]本专利技术要解决的技术问题是：提供一种个体患龋齿风险评估系统、算法和装置。系统和方法客观地获取与龋齿有关的口腔健康的数据，并为量化龋齿的健康程度评估提供标准化评分。
[0015]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案。本专利技术致力于改善现有技术中的“糖－细菌－牙齿”龋三联因素学说在实际应用中的不足，提出具有创新性的“患龋风险窗
口－四联因素学说”。
[0016]本专利技术的理论基础是“龋风险窗口(caries risk window，CRW)”，这是本专利技术自创的龋风险预测模型。“四联因素”是指与龋相关的行为危险因素和遗传因素，它们共同构成患龋风险窗口，具体包括：牙齿(T)、口腔卫生(P)、饮食习惯本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种个体患龋齿风险评估系统和算法，其特征在于：包括以下5个模块，它们各自占系统的权重分别是：牙齿模块(T)占40％、口腔卫生模块(P)占15％、零食模块(D1)占30％、进食后措施模块(D2)占5％、氟化物模块(F)占10％，根据各模块的分值和权重，通过算法公式，得到综合患龋风险得分、患龋现况分析得分、自我口腔维护改变后的综合患龋风险得分、医生治疗后的综合患龋风险得分、医生和患者共同努力后的综合患龋风险得分。2.根据权利要求1所述的一种个体患龋齿风险评估系统和算法，其特征在于：所述牙齿模块(T)得分包括T1、T2、T3、T4四个分值，该模块及分值反应了患者的牙列状况，由五个参数通过算法计算得到，以下为5个参数的分值及算法：(1)开放性龋洞或继发龋(C)开放性龋洞或继发龋现况得分，用C1表示：自我努力后的开放性龋洞或继发龋得分，用C2表示：C2＝C1医生治疗后的开放性龋洞或继发龋得分，用C3表示：C3＝C1+(1
‑
C1)*T1A，其中“T1A”是治疗效果值，为0
‑
1之间的数字，*代表乘号；医生和患者共同努力后的开放性龋洞或继发龋得分，用C4表示，C4＝C3(2)不良修复体或釉质发育缺陷(B)不良修复体或釉质发育缺陷的现况得分，用B1表示：自我努力后的不良修复体或釉质发育缺陷得分，用B2表示：B2＝B1医生治疗后的不良修复体或釉质发育缺陷得分,用B3表示：B3＝B1+(1
‑
B1)*T2A，其中TA2是0
‑
1之间的数字，医生和患者共同努力后的不良修复体或釉质发育缺陷得分,用B4表示：B4＝B3(3)拥挤(包括扭转或阻生)(J)拥挤(包括扭转或阻生)现况得分,用J1表示：自我努力后的拥挤(包括扭转或阻生)得分，用J2表示：J2＝J1医生治疗后的拥挤(包括扭转或阻生)得分用J3表示：J3＝J1+(1
‑
J1)*T3A，其中T3A是0
‑
1之间的数字；医生和患者共同努力后的拥挤(包括扭转或阻生)得分，用J4表示：J4＝J3(4)无功能性咬合(E)无功能性咬合的现况得分，用E1表示：自我努力后的无功能性咬合得分，用E2表示：E2＝E1医生治疗后的无功能性咬合得分，用E3表示：E3＝E1+(1
‑
E1)*T4A,T4A是0
‑
1之间的数字；医生和患者共同努力后的无功能性咬合得分，用E4表示：E4＝E3(5)后牙磨耗均衡性(M)后牙磨耗均衡性的现况得分为M1,自我努力后的后牙磨耗均衡性得分，用M2表示；医生治疗后的后牙磨耗均衡性得分,用M3表示；医生和患者共同努力后的后牙磨耗均衡性得分，用M4表示；M2、M3、M4的值相同，均为M1；“牙齿”模块的得分，根据上述参数的分值计算得到，算法如下：
牙齿模块的现况得分，T1＝40*C1*B1*J1*E1*M1自我努力后的牙齿模块得分，T2＝40*C2*B2*J2*E2*M2医生治疗后的牙齿模块得分，T3＝40*C3*B3*J2*E3*M3医生和患者共同努力后的牙齿模块得分，T4＝40*C4*B4*J4*E4*M4其中*代表乘号，“40”是“牙齿模块”在5个模块中所占的比重。3.根据权利要求1所述的一种个体患龋齿风险评估系统和算法，其特征在于：所述“口腔卫生”模块(P)的得分包括P1、P2、P3、P4四个分值，口腔卫生”模块的现况得分，用P1表示：自我努力后的口腔卫生模块得分，用P2表示，该数值固定为15医生治疗后的口腔卫生模块得分,用P3表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘敏，赵梅，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京口腔医院，
类型：发明
国别省市：