Способ количественной оценки заживления хирургической раны (на примере лунки удаленного зуба). Часть I

Актуальность. Хирургические этапы восстановительного лечения с использованием дентальных имплантатов являются неотъемлемой частью лечебных стоматологических мероприятий. Однако ограничивающим фактором при планировании методик дентальной имплантации может явиться недооцененность остаточного/доступного альвеолярного костного объема челюстей после удаления зуба. Процессы заживления лунки могут зависеть как от хирургической техники, так и от местных и системных предсуществующих факторов, которым в рамках настоящей работы необходимо придать вид количественных данных. Необходимо представить способ количественной оценки заживления хирургической раны на примере лунки удаленного зуба.

Материалы и методы. В исследование были включены 42 пациента после проведения операции удаления зубов различной локализации, в целях санации полости рта при подготовке к планированию восстановления зубного ряда методиками дентальной имплантации. В ходе наблюдений за пациентами, сбора клинических данных, лабораторного и рентгенологического обследования были выделены клинико-рентгенологические и информационные показатели: зависимые и независимые переменные в интерпритации измеряемых клинических параметров — биомаркеров, между которыми был проведен статистический анализ.

Результаты. В результате проведенного аналитического исследования была выявлена корреляционная зависимость между отобранными параметрами. Наличие высокозначимых взаимосвязей позволило вычислить интегральный показатель успешности заживления хирургической костной раны/лунки после удаления зуба. На основании этого построена регрессионная модель, объясняющая 76% успешности заживления.

Заключение. Таким образом, можно сказать о существовании закономерных влияний между факторами и условиями, определяющими направленность заживления хирургической костной раны на примере лунки удаленного зуба. Представление ряда числовых последовательностей, определяющих реальные процессы, характеризует силу и наличие высокозначимых взаимосвязей между ними, что предполагает прогнозирование влияния одного фактора на основании другого.

1. Волков Н.М. Физиология метаболизма костной ткани и механизмы развития метастазов в кости. J Practical oncology. 2011;3:97-98. Режим доступа: https://practicaloncology.ru/articles/161.pdf.

2. Дон Е.С., Тарасов А.В., Эпштейн О.И., Тарасов С.А. Биомаркеры в медицине: поиск, выбор, изучение и валидация. Клиническая лабораторная диагностика. 2017;62(1):52-59. http://dx.doi.org/10.18821/0869-2084-2017-62-1-52-59.

3. Козлова И.В., Кудишина М.М., Пахомова А.Л. Биомаркеры воспалительных заболеваний кишечника. Экспериментальная и клиническая гастроэнтерология. 2018;157(9):4-9. https://doi.org/10.31146/1682-8658-ecg-157-9-4-9.

4. Миш К.Е. Ортопедическое лечение с опорой на дентальные имплантаты. (пер. с англ. Хисамутдинова Л.Т.). М.: РидЭлсивер; 2010. 615 c. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=19555232.

5. Biomarkers Definitions Working Group. Biomarkers and surrogate endpoints: preferred definitions and conceptual framework. Clinical Pharmacology & Therapeutics. 2001;69(3):89-95. https://doi.org/10.1067/mcp.2001.113989.

6. Caplanis N. Extraction defect management: the use of ovate pontics to preserve gingival architecture. Academy of Osseointegration newsletter 2004;15(4):8. Available at: https://www.cda.org/Portals/0/journal/journal_112005.pdf.

7. Caplanis N., Kan J.Y., Lozada J.L. Extraction Defect: Assessment, Classification and Management. Inter. J of Clinical Implant Dentistry. 2009;1(1):111. https://doi.org/10.5005/jp-journals-10004-1001.