Amaç: Çalışmanın amacı, yüksek çürük riskli olduğu düşünülen genç bireylerin çürük risk değerlendirmesinde karyogram programı kullanımının etkinliğini değerlendirmektir. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışma, yüksek çürük riski olan 18-25 yaş arasındaki 154 erişkin üzerinde yapıldı. Yüksek çürük riskli bireylerin tespitinde önemli çürük indeksi uygulaması kullanıldı. Hastalar, yapılan araştırma konusunda bilgilendirildi, bilgilendirilmiş olur formu alındı. Hastaların dişlerinin durumu, klinik ve radyografik olarak değerlendirildi. Çürük risk durumuyla ilgili faktörlerden; çürük, kayıp, dolgulu dişler indeksi, Laktobasil seviyesi ve diyet alım sıklığı, plak indeksi ve Streptococcus mutans miktarı, flor kullanım düzeyi, tükürük akış hızı ve tamponlama kapasitesine ait veriler karyogram programıyla her birey için ayrı değerlendirildi. Bulgular: Sonuçlara göre karyogramda kullanılan tüm parametreler için girilen skorlar yükseldikçe, bireylerin çürükten korunma şansının yüzdesinin anlamlı derecede azaldığı bulundu (p<0,001). Skor bazında değerlendirme yapıldığında en yüksek karyogram değeri S. mutans (skor=0) da gözlenirken, en düşük değerin tükürük akış hızında (skor=2) olduğu görüldü. Yüksek risk grubunda çürükten korunma yüzdesi ortalaması 18,10±8,56 olarak bulunurken, orta risk grubunda 45,16±8,79, düşük risk grubunda ise 72,65±7,88 olarak bulundu. Sonuç: Bireylerin çürük risk kategorizasyonunda karyogram programı kullanılmasının fayda sağlayabileceği düşünülmektedir. Programa göre plak seviyesi, tükürük akış hızı ve flor kullanımı bireylerin çürükten korunma yüzdesini belirleyen en önemli faktörler olduğu, tamponlama kapasitesinin en az belirleyici role sahip olduğu görülmüştür. Diğer yandan tükürük ile ilgili faktörlerden tamponlama kapasitesi, S. mutans ve Laktobasil sayısına ilişkin verilerin elde edilmesi oldukça yüksek maliyete ve zaman kaybına neden olmaktadır.
Anahtar Kelimeler: Çürük riski; diş çürüğü; karyogram
Objective: To evaluate the effectiveness of the use of the karyogram program in caries risk assessment of young individuals considered to be at high risk of caries. Material and Methods: This study was conducted on 154 adults aged 18-25 years with a high risk of caries. Significant caries index application was used to identify individuals with high caries risk. Patients were informed about the research, informed consent form was taken. Among the factors related to caries risk status; Data on decayed, missing, and filled teeth index, Lactobacilli level and frequency of dietary intake, plaque index and amount of Streptococcus mutans, fluorid level, saliva flow rate and buffering capacity were evaluated separately for each individual with the karyogram program. Results: It was found that as the scores entered for all parameters used in the kariogram increased, the percentage of individuals' chances of protection from caries decreased significantly (p=0.000). The highest value was observed in S.Mutans (score=0), while the lowest value was observed in saliva flow rate (score=2). The mean percentage of caries protection in the high risk group was 18.10±8.56, while it was 45.16±8.79 in the medium risk group and 72.65±7.88 in the low risk group. Conclusion: It is thought that the use of a cariogram program may be beneficial in the caries risk categorization of individuals. According to the program, plaque level, saliva flow rate and fluorid were found to be the most important factors determining the percentage of individuals' caries protection, and the buffering capacity has the least determining role.
Keywords: Caries risk; dental caries; cariogram
- Selwitz RH, Ismail AI, Pitts NB. Dental caries. Lancet. 2007;6;369(9555):51-9. [Crossref] [PubMed]
- Dirican R, Bilgel N. Halk Sağlığı: Toplum Hekimliği. Yayın No: 70. 2. Baskı. Bursa: Uludağ Üniversitesi Güçlendirme Vakfı; 1993. [Link]
- Rethman J. Trends in preventive care: caries risk assessment and indications for sealants. J Am Dent Assoc. 2000;131 Suppl:8S-12S. [Crossref] [PubMed]
- Axelsson P. Diagnosis and Risk Prediction of Dental Caries. 1st ed. Chicago: Quintessence Publishing Company; 2000. [Link]
- ADA. Preventive Intervention Strategies. The Journal of the American Dental Association. 1995;126:16-24. [Crossref]
- Bratthall D, Hänsel Petersson G. Cariogram--a multifactorial risk assessment model for a multifactorial disease. Community Dent Oral Epidemiol. 2005;33(4):256-64. [Crossref] [PubMed]
- Bratthall D. Dental caries: intervened--interrupted--interpreted. Concluding remarks and cariography. Eur J Oral Sci. 1996;104(4(Pt 2)):486-91. [Crossref] [PubMed]
- Reich E, Lussi A, Newbrun E. Caries-risk assessment. Int Dent J. 1999;49(1):15-26. [Crossref] [PubMed]
- Powell LV. Caries prediction: a review of the literature. Community Dent Oral Epidemiol. 1998;26(6):361-71. [Crossref] [PubMed]
- Messer LB. Assessing caries risk in children. Aust Dent J. 2000;45(1):10-6. [Crossref] [PubMed]
- Brunton PA. Decision-Making in Operative Dentistry. 1st ed. New Malden: Quintessence Publishing; 2002. [Link]
- Graves RC, Abernathy JR, Disney JA, Stamm JW, Bohannan HM. University of North Carolina caries risk assessment study. III. Multiple factors in caries prevalence. J Public Health Dent. 1991;51(3):134-43. [Crossref] [PubMed]
- Eden E. Evidence-Based Caries Prevention. 1st ed. Switzerland: Springer; Caries Management and Prevention in Relation to the Needs of the Patient, 2016;163-83 [Crossref]
- Mannaa A, Campus G, Carlén A, Lingström P. Caries-risk profile variations after short-term use of 5000 ppm fluoride toothpaste. Acta Odontol Scand. 2014;72(3):228-34. [Crossref] [PubMed]
- Hänsel Petersson G, Twetman S, Bratthall D. Evaluation of a computer program for caries risk assessment in schoolchildren. Caries Res. 2002;36(5):327-40. [Crossref] [PubMed]
- Zukanović A. Caries risk assessment models in caries prediction. Acta Med Acad. 2013; 42(2):198-208. [Crossref] [PubMed]
- Disney JA, Graves RC, Stamm JW, Bohannan HM, Abernathy JR, Zack DD. The University of North Carolina Caries Risk Assessment study: further developments in caries risk prediction. Community Dent Oral Epidemiol. 1992;20(2):64-75. [Crossref] [PubMed]
- Scheinin A, Pienihäkkinen K, Tiekso J, Holmberg S. Multifactorial modeling for root caries prediction. Community Dent Oral Epidemiol. 1992;20(1):35-7. [Crossref] [PubMed]
- al Ghanim NA, Adenubi JO, Wyne AA, Khan NB. Caries prediction model in pre-school children in Riyadh, Saudi Arabia. Int J Paediatr Dent. 1998;8(2):115-22. [Crossref] [PubMed]
- Powell LV, Leroux BG, Persson RE, Kiyak HA. Factors associated with caries incidence in an elderly population. Community Dent Oral Epidemiol. 1998;26(3):170-6. [Crossref] [PubMed]
- Celik EU, Gokay N, Ates M. Efficiency of caries risk assessment in young adults using Cariogram. Eur J Dent. 2012;6(3):270-9. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Dolic O, Obradovic M, Kojic Z, Trtic N, Sukara S, Knezevic N, et al. Validation of cariogram in caries prediction in women and their children 4 years after pregnancy - longitudinal study. Risk Manag Healthc Policy. 2020;9;13:549-57. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Dou L, Luo J, Fu X, Tang Y, Gao J, Yang D. The validity of caries risk assessment in young adults with past caries experience using a screening Cariogram model without saliva tests. Int Dent J. 2018;68(4):221-6. [Crossref] [PubMed]
- Petersson GH, Twetman S. Caries risk assessment in young adults: a 3 year validation of the Cariogram model. BMC Oral Health. 2015;27;15:17. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Sudhir KM, Kanupuru KK, Nusrath F, Embeti S, Chaitra NT. Validation of cariogram as a tool for caries risk prediction among 12-year-old institutionalized children-a longitudinal follow up study. Oral Health Dental Management. 2017;16(4):1-8. [Link]
.: Process List