クラスIII不正咬合の早期治療における長期安定性のセファロ予測因子

Cephalometric predictors of long-term stability in the early treatment of Class III malocclusion.

抄録

本研究の目的は、クラスIll不正咬合の早期頭蓋顔面形態の違いを検討することである。乳歯列または混合歯列のクラスIII不正咬合と前歯部交叉咬合を有する45名の被験者の側方セファログラムを、治療前、治療後、および長期保定期に検査した。すべての患者の前歯部交叉咬合は、一連の矯正治療後に矯正された。平均5.7年の追跡期間後、全被験者を再評価し、最終的な咬合状態によって3群に分けた：咬合安定性は良好、良好、不良であった。治療前の側方セファログラムにおける20のセファロ変数を一元配置分散分析および判別分析により分析し、3群間の判別の鍵となる決定因子を同定した。20の変数のうち、11の変数が統計的有意性を示した。一般に、III級不正咬合の早期治療後の予後は、ゴニア角がより小さく、骨格パターンがより低乖離している被験者が良好であった。判別分析でAB-下顎平面角とA点に対するN-垂直角を選択した場合、AB-下顎平面角が最も有意な変数であった。判別分析では、早期III級不正咬合患者の分類は比較的高い正答率を示した。特に、予後不良の予測においては、判別分析が最も高い精度（93.3％）を示した。

The aim of this study was to examine the differences in the early craniofacial morphology of Class Ill malocclusions. Lateral cephalograms of 45 subjects with a Class III malocclusion and an anterior crossbite in the deciduous or mixed dentition were examined before treatment, after treatment, and during the long-term retention stage. The anterior crossbites of all patients were corrected after a series of orthodontic treatments. After a mean follow-up period of 5.7 years, all the subjects were reevaluated and divided into three groups according to the final occlusal status: good, fair, and poor occlusal stability. Twenty cephalometric variables on the pretreatment lateral cephalograms were analyzed by one-way analysis of variance and discriminant analysis to identify the key determinants for discriminating among the three groups. Among the 20 variables, 11 showed statistical significance. Generally, the subjects with a smaller gonial angle and a more hypodivergent skeletal pattern had good prognosis after the early treatment of Class III malocclusion. When the AB to mandibular plane angle and N-perpendicular to point A were selected in discriminant analysis, the AB to mandibular plane angle was the most significant variable. Discriminant analysis showed a relatively high degree of correct classifications of the patients with early Class III malocclusion. In particular, discriminant analysis showed the highest accuracy (93.3%) when predicting a poor prognosis.