未検出の垂直歯根破折を同定するための予測モデルの開発

Development of a predictive model for identifying previously undetected vertical root fractures.

抄録

本研究では、根管治療を行った歯において、未検出の垂直歯根破折（VRF）をスクリーニングするための予測モデルを開発することを目的とした。VRFが疑われる95本の根管治療歯を対象とし、77本をトレーニング用、18本を検証用に使用した。性別、歯の種類、歯冠修復物、歯内療法終了から確定診断までの期間（TI）、骨欠損の種類（BL）、根充の先端範囲（AR）、歯冠部（1/3TA）および中間部（2/3TA）の根充直径の実際の直径に対する比率。予測モデルp=1/(1-e )が作成され、x=-7.433+1.977BL+1.479(2/3TA)+1.102AR;感度と特異度は、トレーニングで0.852と0.875、バリデーションで0.917と0.833であった。VRF歯は、垂直性骨欠損と根管充填過剰を有する可能性が高かった。このモデルはVRFに対して高い診断効果を示した。

This study aimed to develop a predictive model to screen for undetected vertical root fractures (VRFs) in root canal treated teeth. We included 95 root canal treated teeth with suspected VRFs; 77 for training and 18 for validation. Following clinical and cone-beam CT parameters were recorded: sex, tooth type, coronal restoration, time interval from completion of endodontic treatment to definitive diagnosis (TI), type of bone loss (BL), apical extent of root filling (AR) and the ratio of root filling diameter to the actual diameter in the coronal (1/3TA) and middle (2/3TA) root thirds. A predictive model p = 1/(1 - e ) was generated, where x = -7.433 + 1.977BL + 1.479 (2/3TA) + 1.102 AR; the sensitivity and specificity were 0.852 and 0.875 for training and 0.917 and 0.833 for validation. VRF teeth were more likely to have vertical bone loss and overfilled root canals. This model had a high diagnostic efficacy for VRFs.