歯列矯正治療に対する「期待値が高い」患者をどのように見極めるか。経験的アプローチ

How do you identify the patient with 'high expectations' of orthodontic treatment: An empirical approach.

• Mark S Sayers
• Susan J Cunningham
• J Tim Newton

抄録

目的:

質問紙ベースのアプローチを用いて，固定装置を用いた矯正治療に「期待値が高い」患者を特定するための経験的方法を明らかにすること．

OBJECTIVES: To identify an empirical method for identifying patients with 'high expectations' of orthodontic treatment with fixed appliances using a questionnaire-based approach.

デザイン:

同じ質問紙を用いて患者の矯正治療への期待に関するデータを収集した 4 つの研究のデータの二次分析。

DESIGN: Secondary analysis of data from four studies which collected data on patients' expectations of orthodontic treatment using the same questionnaire.

設定:

セカンダリーケアの矯正歯科診療

SETTING: Secondary care orthodontic services.

参加者:

4つのデータセットはすべて、矯正治療の既往歴のない12～15歳の新規患者であり、IOTN（Index of Orthodontic Treatment Need）を用いたNHS治療の基準を満たしているものであった。未発表のデータセット1は100名、データセット2は70名、データセット3は67名、データセット4は40名であった。

PARTICIPANTS: All four datasets comprised new patients aged 12-15 years, with no history of orthodontic treatment, who fulfilled the criteria for NHS treatment using the Index of Orthodontic Treatment Need (IOTN). Unpublished dataset 1 comprised 100 participants, while dataset 2 had 70 participants, dataset 3 had 67 participants and dataset 4 comprised 40 participants.

方法:

すべての研究で使用された質問票には、歯並び、より良い笑顔、食べやすさ、話しやすさ、歯をきれいにすること、仕事の見通しの向上、社会的自信の向上に関連した7つの異なる結果の期待値を回答者に評価してもらう質問がありました。データセット1は、7つの結果の期待項目すべてを最高得点で評価した患者の割合を決定するために分析されました。同様の分析が他の3つのデータセットについても行われ、時間の経過とともに期待値が高い患者の割合の傾向を探りました。

METHODS: The questionnaire utilised in all studies had a question which asked respondents to rate seven different expectations of outcome relating to straight teeth, better smile, ease of eating, speaking, cleaning teeth, improved career prospects and social confidence. Dataset 1 was analysed to determine the proportion of patients who had rated all seven outcome expectation items at a maximum score. Similar analyses were performed for the other three datasets to explore the trend in the proportion of patients with high expectations over time.

結果:

データセット1では、参加者の2.0%が「期待値が高い」と回答した。データセット2、3、4では、それぞれ4.0％、4.5％、2.5％であった。

RESULTS: For dataset 1, 2.0% of participants had high expectations, as defined by their scores on the questionnaire. The proportions for the datasets 2, 3 and 4 were 4.0%, 4.5% and 2.5%, respectively.

結論:

この方法は、統計的に期待値が高いことが少ない患者を特定するための経験的根拠を提供する。これは、臨床医がそのような患者の管理に役立つ可能性がある。

CONCLUSION: The method outlined provides an empirical basis for identifying patients with statistically infrequent high expectations. This can potentially help clinicians in the management of such patients.