背景

將牙齦疾病評估納入流行病學研究有助於探究疾病病因。

目的

評估資深牙科專家通過數位照片視覺判斷炎性牙齦疾病的準確性及評分者間可靠性。

方法

四名牙科專家盲法評估30例成年患者的匿名牙齦照片，區分“健康”牙齦與“牙齦疾病”並評估嚴重程度。 採用頻率統計、百分比計算、列聯表分析計算敏感度、特異度和總體準確性。 使用帶95%置信區間的Fleiss Kappa係數檢驗評分者間可靠性，再通過Cohens Kappa係數進行兩兩比較。

結果

四名評估者診斷活動性炎性牙齦疾病的準確率在76.7%-96.7%之間（平均85.9%）。 敏感度範圍70%-95%（平均82.5%），特異度範圍80%-100%（平均92.5%）。 但區分疾病嚴重程度的可靠性僅為中等水準，牙齦炎和牙周炎的Fleiss Kappa係數分別為0.25（0.00-0.51）和0.28（0.03-0.54）。

結論

數位照片可用於評估與系統性炎症相關的慢性病流行病學研究中的炎性牙齦疾病。

引言

牙齦炎是由牙菌斑引發的牙齦炎症，表現為紅腫易出血等特徵。 這種早期炎症可能發展為牙周炎，導致牙齦和牙槽骨萎縮，最終造成牙齒鬆動脫落。 據美國國立牙科與顱面研究所數據，42%的成年人受牙周病影響，而牙齦炎患病率更高。

炎性牙齦疾病可引發全身性炎症反應，增加多種慢性病風險。 例如，牙周炎患者心血管疾病風險增加，糖尿病與牙周炎存在雙向惡化關係，牙周炎還與類風濕性關節炎、阿爾茨海默病以及某些癌症相關。 雖然牙齦炎的證據較少，但實驗顯示其可顯著增加全身炎症指標。

傳統流行病學研究依賴臨床檢查，但這在大型研究中成本高昂。 本研究驗證了通過數位照片評估牙齦炎的可行性，為大型流行病學研究提供了新方法。

方法

研究在田納西大學醫學中心進行，經倫理委員會批准。 匿名牙齦照片來自30例成年患者，其中10例健康，10例牙齦炎，10例牙周炎。 四名資深牙科專家（包括牙周病專家和普通牙醫）獨立評估照片，區分健康牙齦與炎性牙齦，並進一步區分牙齦炎和牙周炎。

使用頻率統計、百分比計算、列聯表分析計算敏感度、特異度和總體準確性。 採用Fleiss Kappa係數（95%CI）檢驗評分者間可靠性，再計算兩兩Cohens Kappa係數。 所有分析使用SPSS 29進行。

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四名評估者診斷活動性炎性牙齦疾病的準確率範圍為76.7%-96.7%（平均85.9%）。 敏感度70%-95%（平均82.5%），特異度80%-100%（平均92.5%）。 約半數「健康」患者顯示牙周病緩解跡象，其中2例被誤診為活動性牙齦炎。

在區分牙齦炎與牙周炎時，評分者間可靠性僅為中等水準（Fleiss Kappa係數0.25-0.28），準確性50.0%-66.7%（平均62.5%）。

討論

研究顯示經驗豐富的牙醫能準確區分健康與發炎牙齦，儘管緩解期牙周炎患者被歸入健康組。 與預期一致，數位照片在區分牙齦炎與牙周炎方面可靠性有限，這可能源於照片無法顯示骨密度和結構的細微變化。

現有證據表明炎性牙齦疾病可能通過系統性炎症途徑影響多種慢性病的發生發展。 然而大型流行病學研究極少評估牙齦疾病，原因包括對牙齦疾病重要性認識不足，以及臨床檢查的成本和實施難度。

本研究與此前19項相關研究比較顯示，人工評估的準確性（76.7%-96.7%）與AI演算法（約70%-90%）相當，但無需複雜演算法。 評估者對活動性牙齦炎的判斷準確率（85.9%）顯著高於疾病分級（62.5%），而兩者都可能增加全身炎症指標。

研究存在四個局限性：樣本量較小（30例）、照片拍攝非標準化、未直接比較AI演算法、文獻綜述非系統性。 未來研究需要標準化攝影協定和直接對比評估方法。

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將牙齦疾病評估納入流行病學研究有助於探究慢性病病因及治療效果。 本研究證實數位照片評估的可行性，為大型流行病學研究提供了經濟有效的方法，特別是在糖尿病等與牙齦疾病存在雙向關聯的研究中。

數據可用性聲明

由於涉及個人隱私，研究數據不可公開獲取。