сотрудник
Омск, Омская область, Россия
сотрудник
Омск, Омская область, Россия
сотрудник
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Предмет. На современном этапе развития научных знаний познать этиологию и патогенез стоматологических заболеваний невозможно без системного подхода к данной проблеме. В настоящее время актуальной является проблема прогнозирования и формирования «групп риска» на этапах развития заболевания и определения пограничных значений фоновых показателей диагностических критериев с целью предупреждения развития патологии и проведения профилактических мероприятий. Для обработки полученных данных от физиологических параметров до возникновения патологии все чаще используются элементы прикладной математики, а именно кластерный и факторный анализы. Данные методы являются составляющей современных пакетов программ для ЭВМ и применяются для математического моделирования клинической ситуации. Цель ― с помощью сиситемного подхода с использованием элементов прикладной математики создать и апробировать в клинике детской стоматологии модель прогнозирования кариеса зубов у детей. Методология. Было обследовано 1158 кариесрезистентных детей дошкольного и школьного возраста на предмет изучения стоматологического статуса и формирования регионального банка данных. Результаты. Системный подход с применением элементов прикладной математики позволил внедрить в практическое здравоохранение компьютерную обработку данных клинико-лабораторной диагностики стоматологического статуса кариесрезистентных детей дошкольного и школьного возраста с целью прогнозирования риска развития кариозного процесса у каждого индивида. Выводы. Прогнозирование риска развития кариозного процесса позволит повысить эффективность первичных профилактических мероприятий, сэкономить государственные средства, выделяемые в размере обязательного медицинского страхования для оказания стоматологической помощи детям в регионе, сохранить кариесрезистентность у каждого индивида и в последующем снизить заболеваемость кариесом среди детского населения на уровне популяции.
кариес зубов, факторы риска, прогнозирование заболевания, профилактика, кариесрезистентность
1. Аспекты вскармливания как фактор риска развития кариеса временных зубов у детей раннего возраста / Л. П. Кисельникова [и др.] // Дентал Юг. - 2008. - № 9 (58). - С. 26-28.
2. Берк, К. Анализ данных с помощью MicrosoftExcel / К. Берк, П. Кейри. - Москва : Издательский дом Вильямс, 2005. - 560 с.
3. Боровиков, В. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере / В. Боровиков. - Москва : Финансы и статистика, 2000. - 384 с.
4. Боровиков, В. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов / В. Боровиков. - 2-е изд. - Санкт-Петербург : Питер, 2003. - 688 с.
5. Брагин, А. В. Системные механизмы различной устойчивости зубов к кариесу / А. В. Брагин. В. В. Колпаков, О. А. Куман // Институт стоматологии. - 2008. - № 2 (39). - С. 72-73.
6. Воронин, В. Ф. Обоснование основных направлений развития кариесологии с позиции системного подхода : автореф. дис. … д-ра мед. наук / Воронин В. Ф. - Москва, 2000. - 45 с.
7. Гарифуллина, А. Ж. Сравнительная оценка стоматологического здоровья детей школьного возраста г. Омска с помощью европейских индикаторов / А. Ж. Гарифуллина, Г. И. Скрипкина, Т. И. Бурнашева // Проблемы стоматологии. - 2018. - Т. 14, № 4. - С. 77-81.
8. Екимов, Е. В. Оценка изменений клинико-лабораторных показателей гомеостаза полости рта при лечении начального кариеса эмали зубов у детей с компенсированной формой кариеса / Е. В. Екимов, Г. И. Скрипкина, А. П. Солоненко // Проблемы стоматологии. - 2016. - Т. 12, № 4. - С. 57-60.
9. Клинические аспекты математического моделирования преддиагностики кариеса зубов : руководство для преподавателей и врачей / О. Ю. Пузикова [и др.]. - Омск, 2005. - 163 с.
10. Леонтьев, В. К. Кариес и процессы минерализации: разработка методических подходов, молекулярные механизмы, патогенетическое обоснование принципов профилактики и лечения : дисс. … д. м. н. / Леонтьев В. К. - Москва : ММСИ, 1978. - 541 с.
11. Леонтьев, В. К. Оценка основных направлений развития стоматологии / В. К. Леонтьев, В. Т. Шестаков, В. Ф. Воронин. - Москва : Мед. книга, 2007. - 279 с.
12. Леонтьев, В. К. Биохимические методы исследования в клинической и экспериментальной стоматологии : методическое пособие / В. К. Леонтьев, Ю. А. Петрович. - Омск, 1976. - 34 с.
13. Медютова, О. Г. Оценка и прогноз кариесогенной ситуации у детей на основе клинико-лабораторной характеристики органов и тканей полости рта : дис. … канд. мед. наук / Медютова О. Г. - Омск, 2005. - 182 с.
14. Модель прогноза течения кариеса у детей / Д. А. Кузьмина [и др.] // Стоматология детского возраста и профилактика. - 2011. - № 3. - С. 26-33.
15. Официальный сайт языка программирования Python. Режим доступа : http://www.python.org/
16. Российская стоматология: прогнозы и реалии: интервью Президента СтАР академика РАМН В. К. Леонтьева журналу "Новое в стоматологии" // Новое в стоматологии. - 2004. - № 8 (124). - С. 4-11.
17. Скрипкина, Г. И. Инновационный подход к определению кариесогенности зубного налёта у детей в условиях клиники стоматологии детского возраста / Г. И. Скрипкина, А. Н. Питаева // Институт стоматологии. - 2010. - № 1. - С. 43-44.
18. Скрипкина, Г. И. Донозологическая диагностика и прогнозирование кариозного процесса у детей (клинико-лабораторное исследование, математическое моделирование) : автореф. дис. … д-ра мед. наук / Скрипкина Г. И. - Омск, 2012. - 33 с.
19. Список полезных ссылок на источники информации о языке программирования Python. Режим доступа : http://www.py2exe.org.
20. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ : пер. с англ. / Дж.-О. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка [и др.]. - Москва : Финансы и статистика, 1989. - 215 с.
21. Физико-химические методы исследования смешанной слюны в клинической и экспериментальной стоматологии : учебное пособие / А. Н. Питаева, А. П. Коршунов, В. Г. Сунцов [и др.]. - Омск, 2001. - 71 с.
22. Яценко, А. К. Научное обоснование и оптимизация системы оказания профилактической и стоматологической помощи детскому населению в условиях дальневосточного региона / А. К. Яценко, Ю. Ю., Первов, Л. В. Транковская // Проблемы стоматологии. - 2018. - Т. 14, № 3. - С. 97-101.
23. Broun, B. W. Jr. Statistics: a biomedical introduction / B. W. Jr. Broun, M. Hollander // Wiley, New York. - 1977. - Ch. 10.
24. Handbook on Modelling for Discrete Optimization / G. Appa [et al.] // Springer. - 2006.
25. Hannig, M. Nanomaterials in preventive dentistry / M. Hannig, C. Hannig // Nat. Nanotechnol. - 2010. - Vol. 5, № 8. - P. 565-569.
26. Hаrpег, D. S. Grovrth and acid tolerance of human dental plaque bacteria / D. S. Наrpег, W. J. Loesche // Arch. Oral Biol. - 1984. - Vol. 29, № 10. - P. 843-848.
27. Galarza, A. Introduction to Classical Geometries / A. Galarza, J. Seade. - Birkhauser, 2002.
28. Glaz, J. Scan Statistics: Methods and Applications (Statistics for Industry and Technology) / J. Glaz, V. Pozdnyakov, S. Wallenstein. - 2nd ed. - Birkhäuser Boston, 2009. - 422 р.
29. Shibly, O. Supragengival dental plaque in the etiology of oral diseases / O. Shibly, S. Rifai, J. J. Zambon // Periodontology. - 1995. - Vol. 8. - P. 42-59.
30. Stanton, A. Primer of biostatistics. Fourth edition / A. Stanton, Ph. D. Glantz. - 4nd ed. - McGRAW-HILL, Health Professions Division, 1994. - 459 p.
31. Hill, T., Statistics : methods and applications : a comprehensive reference for science, industry, and data mining / T. Hill, P. Lewicki. - Stat Soft, Inc., 2006. - 832 р.
