Comparative analysis of traditional dental radiography and cone beam computed tomography in the diagnosis of chronic granulating periodontitis


如何引用文章

全文:

详细

Rationale: Despite the advances of modern medicine is now diagnosis of chronic granulating periodontitis causes difficulties. The main diagnostic method for this disease is an X-ray. However, X-rays provide only two-dimensional display of three-dimensional structures, so often periapical changes on the received image go unnoticed. The use of dental cone beam computed tomography (CBCT) with permanent densitometry would solve the problem of setting the diagnosis of "chronic granulating periodontitis. ” Objective: to improve the efficiency of diagnosis of chronic granulating periodontitis using dental cone-beam computed tomography with densitometry periapical tissues. Methods: 70 patients in the study took part, which to clarify the diagnosis carried out: clinical diagnostics, radiography, dental CBCT with densitometry periapical tissues. Results: in the conditions of application of traditional X-ray diagnostics 22.9% of chronic periodontitis (. 16 out of 70 people) remain generally unrecognized. During the CBCT in all patients (100%), signs of chronic periodontitis were found. Percentage of compelling visualization signs of chronic granulating periodontitis on the X-ray was 60% (42 out of 70 people.). During the CBCT signs granulating periodontitis were detected in all 70 subjects (100%). In a sample of patients from 70 people with chronic granulating periodontitis in 57.1% of them (40 out of 70 people.) Revealed its morphological reasons, not visualized with conventional radiography, but when visualized with CBCT. When using a CBCP with densitometric evaluation, under physiological conditions, the absorption coefficient (AC) periapical tissue is from 869 to 2630 H. U., and for granulating periodontitis, these figures range from +120 to +470 H.U. Conclusion: based on these results it should be concluded that CBCT with permanent densitometry evaluation in 100% of cases provides diagnostic detection of chronic granulating periodontitis.

作者简介

Olesya Selina

State budgetary educational institution of higher professional education “N.N. Burdenko Voronezh State Medical University”

Email: artemida601@yandex.ru
cand. med. Sci, assistant Department of General practice dentistry N.N. Burdenko VSMU 394000, г. Воронеж, Россия

D. Nekrylov

State budgetary educational institution of higher professional education “N.N. Burdenko Voronezh State Medical University”

394000, г. Воронеж, Россия

O. Shalaev

State budgetary educational institution of higher professional education “N.N. Burdenko Voronezh State Medical University”

394000, г. Воронеж, Россия

A. Solov'eva

State budgetary educational institution of higher professional education “N.N. Burdenko Voronezh State Medical University”

394000, г. Воронеж, Россия

N. Mashkova

State budgetary educational institution of higher professional education “N.N. Burdenko Voronezh State Medical University”

394000, г. Воронеж, Россия

S. Shvyreva

Federal state healthcare institution “Realth part of the Ministry of internal Affairs of Russia across the Voronezh region”

394000, г. Воронеж, Россия

参考

  1. Чибисова М.А., Дударев А.Л., Батюков Н.М. Оптимизация диагностики и лечения хронических периодонтитов зубов с использованием дентальной компьютерной томографии. Эндодонтия todаy. 2012; VI (1-2): 63-74.
  2. Garcia de Paul-Silva [et al.] Accuracy of periapical radiography and cone-beam computed tomography scans in diagnosing apical periodontitis using histopathological findings as a gold standard. J. endodonty. 2009; 35: 1009-12.
  3. Patel et al] Detection of periapical bone defects in human jaws using cone-beam tomography and intraoral radiography. Int. endodont. J. 2009; 42 (6): 507-15.
  4. Estrela [et al.] Accuracy of cone-beam computed tomography and panoramic periapical radiography for detection of apical periodontitis. J. endodonty. 2008; 34 (3): 273-9.
  5. Сорокин А.Ю., Шалаев О.Ю., Селина О.Б. Результаты применения богатой фибрином плазмы для замещения костных дефектов. Врач-аспирант. 2015; 4.1 (71): 186-92
  6. Митронин А.В., Понякина И.Д. Комплексное лечение пациентов с хроническим апикальным периодонтитом на фоне сопутствующих заболеваний. Эндодонтия today. 2009; 3: 57-64.
  7. Митронин А.В., Воронина К.Ю. Опыт эндодонтического лечения хронического периодонтита при наличии перфорации в области фуркаций корней. Эндодонтия today. 2010; 4: 3-5.
  8. Прийма Н.В. Патоморфологическая характеристика изменений в периапикальных тканях при хроническом периодонтите. Актуальні проблеми сучасної медицини: вісник української медичної стоматологічної академії. - 2013; 13.44 (4): 161-4.
  9. Ронь Г.И. Черкасова Д.В. Опыт применения инновационных технологий в лечении верхушечного периодонтита. Эндодонтия Today. 2009; 1: 36-8.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Eco-Vector, 2016


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».