サウジアラビア集団における研究モデルでの歯柱突出測定を介して歯肉バイオタイプを予測するための新しい視点：断面研究

背景/目的：歯肉バイオタイプ（GB）は、軟部組織の歯周およびインプラント周辺の外科的介入の成功を予測する上で重要な要因です。その結果、それが現在の慣行の一部と小包になることを予想するために、非侵襲的で時間の少ない手順を検討することを考えています。この記事では、実験室モデルで撮影されたデントパピラリー測定に基づいて、サウジアラビアの集団のGBを検出するための新しいアルゴリズムを紹介します。さらに、厚いバイオタイプと薄いバイオタイプにさまざまな値を割り当てることを目標としています。 材料と方法：160人の患者に対してモデル分析が行われ、8つの歯肉パラメーターを測定し、複数および線形回帰分析の結果に従ってアルゴリズムが開発されました。毛細血管パラメーターをアルゴリズムに適用すると、バイオタイプの予測が明らかになりました。最後に、結果の値と正確な厚さは、修正されたキャリパーを使用して患者のサンプルで直接再評価されました。 結果：回帰分析では、測定されたデントパラリー値に基づいて患者のバイオタイプを予測するアルゴリズムが明らかになりました。判別分析を使用して、値を薄くて厚いバイオタイプに割り当てて、それぞれ<0.7 mmと> 1.5 mmと一致することをさらに測定しました。ただし、0.7〜1.5 mmの歯肉の厚さは中間バイオタイプと見なされました。 結論：GBは、実験室モデルで採取したデントパピラリー測定に基づいて予測できます。他の人種と比較して、サウジアラビアの人口では、厚くて薄いバイオタイプの値の範囲の有意なばらつきが検出されました。 臨床的意義：歯科診療における介入手順のエスカレートする侵入は、手順の成功の予測因子としてGBを測定する必要があります。この研究では、GBを検出するためのアルゴリズムを紹介し、サウジアラビアの厚いバイオタイプと薄いバイオタイプの値の範囲を更新し、その結果、椅子サイドの時間を短縮します。

BACKGROUND/PURPOSE: Gingival biotype (GB) is a crucial factor in predicting the success of soft tissue periodontal and peri-implant surgical interventions. Consequently, contemplating noninvasive, less time-consuming procedure to anticipate it has become a part and parcel of the current practice. This article presents a novel algorithm to detect GB in the Saudi population based on the dentopapillary measurements taken on laboratory models. In addition, it targets to allocate a range of values for thick and thin biotypes. MATERIALS AND METHODS: Model analysis was done on 160 patients to measure eight gingival parameters, and an algorithm was developed according to the results of multiple and linear regression analyses. Applying the dentopapillary parameters to the algorithm revealed a prediction of the biotype. Finally, the resultant values and the exact thickness were reassessed directly in a sample of patients using a modified caliper. RESULTS: The regression analysis revealed an algorithm predicting biotypes among patients based on their measured dentopapillary values. Discriminant analysis was used to allocate the values to thin and thick biotypes to further demystify that they coincide with <0.7 mm and >1.5 mm, respectively. However, gingival thickness between 0.7 and 1.5 mm was considered intermediate biotype. CONCLUSION: GB could be predicted based on the dentopapillary measurements taken on laboratory models, which may further reduce the chairside time and increase the success rate of the surgical procedures. Significant variations in the range of values of the thick and thin biotype were detected in the Saudi population compared to other races. CLINICAL SIGNIFICANCE: The escalating invasion of interventional procedures in the dental practice necessitates measuring the GB as a predictor of procedure success. This study introduces an algorithm for detecting the GB and updates the range of values for thick and thin biotypes in the Saudi population that would consequently reduce chairside time.