唾液バイオマーカーと臨床パラメータを組み合わせてスケーリングと根のプレーニングの転帰を予測する。コホート研究

The combined use of salivary biomarkers and clinical parameters to predict the outcome of scaling and root planing: A cohort study.

• Yiying Liu
• Dingyu Duan
• Rui Ma
• Yi Ding
• Yi Xu
• Xuedong Zhou
• Lei Zhao
• Xin Xu

抄録

AIM:

ベースラインの唾液バイオマーカーとスケーリングと根のプレーニング（SRP）の結果を予測する際の臨床パラメータを組み合わせて使用することの応用を探求する。

AIM: To explore the application of the combined use of baseline salivary biomarkers and clinical parameters in predicting the outcome of scaling and root planing (SRP).

材料および方法:

進行性歯周炎の患者40名を対象とした。ベースラインの唾液サンプルは、インターロイキン-1β（IL-1β）、マトリックスメタロプロテアーゼ-8、ポルフィロモナス・ジンギバリス（Porphyromonas gingivalis）、プレボテラ・インターメディア（Prevotella intermedia）、アグレガチバクター・アクチノミセテムコミタン（Aggregatibacter actinomycetemcomitans）、タンネレラ・フォーシシア（Tannerella forsythia）の負荷について分析された。SRP後、ポケット閉鎖と6ヶ月後のさらなるアタッチメントロスを転帰変数として選択した。結果を予測するモデルを一般化推定式により構築した。

MATERIALS AND METHODS: Forty patients with advanced periodontitis were included. Baseline saliva samples were analysed for interleukin-1β (IL-1β), matrix metalloproteinase-8 and the loads of Porphyromonas gingivalis, Prevotella intermedia, Aggregatibacter actinomycetemcomitans and Tannerella forsythia. After SRP, pocket closure and further attachment loss at 6 months post-treatment were chosen as outcome variables. Models to predict the outcomes were established by generalized estimating equations.

結果:

ベースラインの臨床的アタッチメントレベル（CAL），部位の位置，IL-1β（曲線下面積[AUC]=0.764）を組み合わせて使用した場合，ポケット閉鎖の予測は，プロービングの深さ（AUC=0.672），CAL（AUC=0.679），部位の位置（AUC=0.654），IL-1β（AUC=0.579）のみを使用した場合よりも良好であった．また、部位部位、歯の喪失、深いポケットの割合、A. actinomycetemcomitansの検出、T. forsythia負荷（AUC=0.842）の組み合わせは、部位部位部位（AUC=0.715）、歯の喪失（AUC=0.530）、深いポケットの割合（AUC=0.659）、T. forsythia負荷（AUC=0.647）のみの組み合わせよりも、臨床的アタッチメントのさらなる喪失を予測することができました。

RESULTS: The combined use of baseline clinical attachment level (CAL), site location and IL-1β (area under the curve [AUC] = 0.764) better predicted pocket closure than probing depth (AUC = 0.672), CAL (AUC = 0.679), site location (AUC = 0.654) or IL-1β (AUC = 0.579) alone. The combination of site location, tooth loss, percentage of deep pockets, detection of A. actinomycetemcomitans and T. forsythia load (AUC = 0.842) better predicted further clinical attachment loss than site location (AUC = 0.715), tooth loss (AUC = 0.530), percentage of deep pockets (AUC = 0.659) or T. forsythia load (AUC = 0.647) alone.

結論:

ベースラインの唾液バイオマーカーと臨床パラメータの組み合わせは、それぞれ単独よりもSRP転帰をよりよく予測した。今回の研究は、SRP転帰の予測において、歯に関連するパラメータに加えて唾液バイオマーカーが有用である可能性を示している。

CONCLUSION: The combination of baseline salivary biomarkers and clinical parameters better predicted SRP outcomes than each alone. The current study indicates the possible usefulness of salivary biomarkers in addition to tooth-related parameters in predicting SRP outcomes.

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