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Diabetes mellitus has been linked with an increased risk for oral diseases, especially periodontitis. However, studies results were not consistent. The present study was conducted to evaluate whether both type 1 (T1DM) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) are associated with increased prevalence and extent of periodontal disease and tooth loss compared with non-diabetic subjects within a homogeneous adult study population. T1DM, T2DM and non-diabetic subjects were recruited from the population-based Study of Health in Pomerania (SHIP). Additionally, T1DM subjects were retrieved from a Diabetes Centre in the same region. The total study population comprised 145 T1DM and 2,647 non-diabetic subjects aged 20-59 years, and 182 T2DM and 1,314 non-diabetic subjects aged 50-81 years. Multivariable regression revealed an association between T1DM and mean attachment loss (B=0.40 [95% CI; 0.19, 0.61], adjusted). Also, T1DM was positively associated with increased number of missing teeth after full adjustment (p<0.001). The association between T1DM and tooth loss was enhanced in subjects aged 40-49 and 50-59 years (p for interaction=0.01). In T2DM subjects, mean attachment loss was significantly higher compared with non-diabetic subjects (B=0.47 [95% CI; 0.21, 0.73], adjusted). The effect of T2DM was significantly enhanced in 60-69-years-old subjects (p for interaction=0.04). The association between T2DM and number of missing teeth was not statistically significant after adjustment (p=0.25). Analyses showed that the effect of T2DM on tooth loss was pronounced in females compared with males (p for interaction=0.01). In accordance with previous literature, present results suggested that periodontal diseases and tooth loss can been seen as a complication of both types of diabetes. Generally, periodontal diseases are preventable and treatable. Therefore, appropriate goals and strategies for improving periodontal health in subjects with diabetes need to be developed. Further, early detection and careful managed therapeutics with the physician and dentist working hand-in-hand may prove beneficial to the patient–s general health.
Im Rahmen dieser Dissertation wurden die Daten von 257 Patienten aus dem Zentrum für Zahn-, Mund- und Kieferheilkunde Greifswald, Poliklinik für Zahnerhaltung, Parodontologie und Endodontologie, Abteilung Parodontologie von 1995 bis einschließlich 2010 erfasst, ausgewertet und interpretiert. Der Zweck dieser Studie lag darin, die Überlebenswahrscheinlichkeiten für Zähne unter verschiedenen Einflussfaktoren zu schätzen. Außerdem sollten in diesem Zusammenhang die Inzidenzraten für Zahnverlust unter verschiedenen Faktoren ermittelt werden. Da es für den Behandler oft schwierig ist, den Erfolg seiner Langzeitbehandlung einzuschätzen, können die Ergebnisse dieser Arbeit einen Beitrag dazu leisten, diejenigen Faktoren besser einzuschätzen, die für die Überlebenswahrscheinlichkeit von Zähnen von Relevanz sind. Mathematisch ausgewertet wurden die Daten mit Mitteln der Überlebenszeitanalyse. Anders als bei der linearen Regression ermöglicht es das hier angewandte Mittel der Überlebenszeitanalyse, die Information, wie lange ein Zahn mindestens überlebt hat, bis er zensiert wurde, zu verwerten. Diese Zensierung konnte beispielsweise durch das Studienende vor dem Ereigniseintritt, den Umzug oder den Tod des Patienten eintreten. Eine weitere Zielstellung lag in der Erfassung der Entwicklung der Sondierungstiefen über den Zeitraum der gesamten Erhaltungstherapie hinweg. Da die Sondierungstiefe als Parameter für die gegenwärtige Entzündung des Parodontiums gilt, konnte der Erfolg der Parodontaltherapie hieran gut beurteilt werden. Die Unterschiede bei den Überlebenskurven waren bei den folgenden Variablen signifikant: Alter, Beruf, behandelnde Schwester, Plaque, Anzahl der fehlenden Zähne, Kieferart, Mundtklasse, Zahntyp, Beweglichkeit, Furkation, initiale Sondierungstiefe und initialer Knochenverlust. Die Unterschiede bei den Überlebenskurven der Variablen Geschlecht, Raucher, Antibiotika, Compliance und Therapieart waren hingegen nicht signifikant. Anschließend wurde die multivariate gemischte Cox-Regression angewandt, die es einerseits ermöglicht, im Gegensatz zur Analyse der Überlebenskurven, mehrere Variablen gleichzeitig zu betrachten und andererseits, neben der Zahnebene, zusätzlich die Patientenebene zu berücksichtigen. Als Modellauswahlverfahren kam die Stepwise Variable Selection zur Anwendung, um die beste Auswahl von Variablen zu erhalten. Dabei wurden die Variablen Geschlecht, Raucher, Antibiotika, Compliance, Plaque, Mundtklasse und Therapieart nicht in das Modell hinzugefügt. All diese Faktoren hatten in der multivariaten Betrachtung keinen zusätzlichen Einfluss auf die Hazardrate. Es stellte sich heraus, dass ein hohes Alter, ein niedriger Berufsstatus, eine schlechter behandelnde Schwester, eine hohe Anzahl fehlender Zähne, die Zahnlage im Oberkiefer, der Zahntyp Molar, eine hohe Beweglichkeit, Furkationsbefall, eine erhöhte Sondierungstiefe zu Beginn der Erhaltungstherapie und ein erhöhter initialer Knochenverlust den Zahnverlust in der Erhaltungstherapie begünstigen. Die Inzidenz des Zahnverlusts nahm mit zunehmender Sondierungstiefe zu. Insbesondere ab Sondierungstiefen, die größer als 4 mm waren, zeigte sich ein deutlicher Anstieg im Vergleich zu physiologischen Sondierungstiefen. Bezüglich der Entwicklung der Sondierungstiefen ließ sich ein starker Rückgang pathologischer Taschen nach aktiver Therapie feststellen, der über die Dauer des Recalls leicht abnahm.
Das Ziel dieser Studie ist die Entwicklung eines Instrumentariums zur Abschätzung der präventiven Ergebnisqualität in einer Zahnarztpraxis auf Basis epidemiologischer Daten (Study of Health in Pomerania, SHIP-0) zum Vergleich altersgruppenspezifischer Zahnverlustkurven. Aus den Praxisakten von vorher definierten Monaten wurden über einen Zeitraum von zwei Jahren Patientengruppen gebildet in denen randomisiert eine Stichprobe je 5-Jahres-Alters- und Geschlechtsstratum gezogen wurde. In sieben Praxen wurden aus der Praxisdokumentation Praxisprofile bezüglich der Zahnzahl der Patienten (20-74 Jahre) erstellt und mit der SHIP-0-Population verglichen. Weiterhin wurde der altersspezifische Zahnverlust der Probanden in den Praxen und bei SHIP-0 mittels der negativ-binomialen Regression modelliert und die angepassten Zahnverlustkurven verglichen, um den Einfluss der Zahnarztpraxis auf den Zahnverlust zu beschreiben. Die Daten von 1497 Praxispatienten und 3990 SHIP-0-Probanden wurden ausgewertet. Die Effektstärke wurde operationalisiert als Inzidenzraten-Ratio (IRR). Die IRR für den Zahnverlust zeigen für alle Zahnarztpraxen einen protektiven Effekt (IRR=0,38-0,68; p<0,001) im Vergleich zu den SHIP-0-Probanden. Anhand des Vergleichs des altersabhängigen Zahnverlustes im Praxisprofil mit einem Referenzprofil aus den bevölkerungsrepräsentativen SHIP-0-Daten kann die grundsätzliche Eignung dieses Instruments für das Qualitätsmanagement und Benchmarking bestätigt werden. Weiterführend sollten die Vergleiche für individuelle patientenseitige Risikofaktoren für Zahnverlust (u.a. sozioökonomischer Status, Rauchstatus) adjustiert und damit das erarbeitete Modell spezifiziert werden.