ĐỘ NHẠY và độ đặc HIỆU của CHẨN đoán sâu RĂNG TRÊN học SINH từ 12 đến 15 TUỔI QUA ẢNH CHỤP BẰNG điện THOẠI DI ĐỘNG SMARTPHONE có hỗ TRỢ APP HMU NEXTSOL
Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 61 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
61
Dung lượng
5,92 MB
Nội dung
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y HÀ NỘI TRẦN THỊ LAN ANH ĐỘ NHẠY VÀ ĐỘ ĐẶC HIỆU CỦA CHẨN ĐOÁN SÂU RĂNG TRÊN HỌC SINH TỪ 12 ĐẾN 15 TUỔI QUA ẢNH CHỤP BẰNG ĐIỆN THOẠI DI ĐỘNG SMARTPHONE CÓ HỖ TRỢ APP HMU NEXTSOL ĐỀ CƯƠNG LUẬN VĂN BÁC SĨ CHUYÊN KHOA CẤP II Hà Nội – 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y HÀ NỘI TRẦN THỊ LAN ANH ĐỘ NHẠY VÀ ĐỘ ĐẶC HIỆU CỦA CHẨN ĐOÁN SÂU RĂNG TRÊN HỌC SINH TỪ 12 ĐẾN 15 TUỔI QUA ẢNH CHỤP BẰNG ĐIỆN THOẠI DI ĐỘNG SMARTPHONE CÓ HỖ TRỢ APP HMU NEXTSOL Chuyên ngành: Răng Hàm Mặt Mã số: CK62722815 ĐỀ CƯƠNG LUẬN VĂN BÁC SĨ CHUYÊN KHOA CẤP II NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS VŨ MẠNH TUẤN Hà Nội –2019 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt DMFT Tiếng Anh Decayed, Missing, and Filled DIFOTI Teeth Digital Image Fiber-Optic Trans- Thiết bị ghi nhận sâu kỹ thuật ECM illumination Electronic Conductance số qua ánh sáng xuyên sợi Thiết bị kiểm tra sâu điện tử ICDAS Measurements International Caries Hệ thống đánh giá phát sâu Classification and Management quốc tế FOTI P QLF T THCS System Fiber-Optic Trans-illumination Quantiative light fluorescence Tiếng Việt Chỉ số sâu – – trám Ánh sáng xuyên sợi Phải Định lượng ánh sáng huỳnh quang Trái Trung học sở MỤC LỤC ĐẶT VẤN ĐỀ CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Định nghĩa sâu yếu tố bệnh sinh sâu răng3 1.1.1 Bệnh sâu 1.2 Thăm khám chẩn đoán 11 1.2.1 Các kỹ thuật thăm khám ứng dụng cơng nghệ thăm khám 11 1.2.2.Chẩn đốn xác định sâu 19 1.2.3 Chẩn đoán phân biệt 20 1.3 Điều trị sâu 22 1.3.1 Nguyên tắc 22 1.3.2 Điều trị 22 1.4 Tình hình nghiên cứu ứng dụng điện thoại di động chẩn đoán sâu 23 1.4.1 Trên giới 23 1.4.2 Trong nước 25 CHƯƠNG 2: ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .27 2.1 Đối tượng nghiên cứu 27 2.1.1 Học sinh từ 12 tuổiđến 15 tuổi 27 2.1.2 Ảnh chụp hình ảnh học sinh 27 2.2 Thời gian nghiên cứu 27 2.3 Phương pháp nghiên cứu28 2.3.1 Thiết kế nghiên cứu .28 2.3.2 Cỡ mẫu 28 2.3.3 Chọn mẫu 28 2.3.4 Các biến số số 29 2.4 Thu thập số liệu 30 2.4.1 Công cụ thu thập số liệu 30 2.4.2 Quy trình thu thập số liệu 32 2.4.3 Tiêu chuẩn chẩn đoán, đo lường 35 2.5 Xử lý phân tích số liệu 36 2.6 Đạo đức nghiên cứu 36 CHƯƠNG 3: DỰ KIẾN KẾT QUẢ 37 3.1 Tỷ lệ sâu học sinh lứa tuổi 12 – 15 Hải Phòng 37 3.1.1 Thông tin chung đối tượng nghiên cứu 37 3.1.2 Thực trạng sâu học sinh lứa tuổi 12 – 15 Hải Phòng 37 3.2 Độ nhạy, độ đặc hiệu ứng dụng HMU Nextsol chẩn đoán sâu 41 CHƯƠNG 4: DỰ KIẾN BÀN LUẬN 44 DỰ KIẾN KẾT LUẬN 45 TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1 Tiêu chuẩn chẩn đoán sâu ICCMS .10 Bảng Các biến số, số nghiên cứu .29 Bảng 3.1 Đặc điểm tuổi giới đối tượng nghiên cứu 37 Bảng 3.2 Tỷ lệ sâu theo nhóm tuổi .37 Bảng 3.3 Tỷ lệ sâu theo giới tính 38 Bảng 3.4 Chỉ số DMFT theo chẩn đoán sâu giai đoạn muộn .38 Bảng 3.5 Chỉ số DMFT sâu muộn theo giới 38 Bảng 3.6 Chỉ số DMFT sâu muộn theo nhóm tuổi 39 Bảng 3.7 Chỉ số DMFT theo chẩn đoán sâu giai đoạn sớm 39 Bảng 3.8 Chỉ số DMFT sâu sớm theo giới 40 Bảng 3.9 Chỉ số DMFT sâu sớm theo nhóm tuổi 40 Bảng 3.10 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu phương pháp theo chẩn đoán sâu giai đoạn sớm .41 Bảng 3.11 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu phương pháp theo chẩn đoán sâu giai đoạn muộn 41 Bảng 3.12 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu phương pháp theo chẩn đoán sâu giai đoạn sớm mặt nhai .42 Bảng 3.13 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu phương pháp theo chẩn đoán sâu giai đoạn sớm mặt .42 Bảng 3.14 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu phương pháp theo chẩn đốn sâu giai đoạn sớm nhóm hàm 43 Bảng 3.15 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu phương pháp theo chẩn đốn sâu giai đoạn sớm nhóm hàm .43 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Sơ đồ Keys Hình 1.2 Sơ đồ WHITE .4 Hình 1.3 Sơ đồ tóm tắt chế sâu .5 Hình 1.4 Sơ đồ phân loại Pitts .8 Hình 1.5 Thăm khám thám châm 11 Hình 1.6 Thành lỗ sâu dễ bị nhầm lẫn với thành hố rãnh 13 Hình 1.7 Hình ảnh cho thấy chất thị màu xâm nhập xuống tận vùng ngà bị tổn thương sâu bên hố rãnh 13 Hình 1.8 Hình ảnh tổn thương sâu phát chất thị màu mà không phát thám châm hay mắt thường.13 Hình 1.9 Các sản phẩm chất thị màu thường dùng lâm sàng 14 Hình 1.10 Bộ kiểm tra sâu điện tử ECM 15 Hình 1.11 Hình ảnh X.quang kỹ thuật số .16 Hình 1.12 Hình ảnh DIFOT 17 Hình 1.13 a, Máy ảnh kĩ thuật số thông dụng b, camera chụp ảnh miệng .18 Hình 2.1 Ứng dụng hỗ trợ chụp ảnh nha khoa HMU Nextsol 32 ĐẶT VẤN ĐỀ Sâu bệnh lý phổ biến, gây hậu không với sức khoẻ miệng mà với tình trạng sức khoẻ nói chung Trên giới, nước phát triển có kinh tế mạnh Trung Quốc, tỷ lệ sâu sữa sớm mức cao 65,5% tỷ lệ điều trị mức 3,6% tương ứng [1] Tại Việt Nam, sâu có tỷ lệ mắc tương đối cao, đặc biệt nhóm trẻ em lứa tuổi học đường Theo nghiên cứu Trương Mạnh Dũng cộng (2011) tỉnh thành Việt Nam cho thấy có đến 81,6% trẻ từ 4-8 tuổi bị sâu sữa, sâu - - trám 4,7; sâu vĩnh viễn 16,3%, sâu - - trám 0,3; 90,6% có cặn bám; 81,1% có cao răng, 95% trẻ có cân sâu [2] Đồng thời, kết nghiên cứu cho thấy kiến thức, thái độ, thực hành học sinh cha mẹ em phòng chống bệnh miệng thấp [2] Năm 2016, Đỗ Minh Hương nhóm nghiên cứu điều tra tình trạng sâu sữa 1184 trẻ 24 đến 71 tháng tuổi Thái Nguyên theo tiêu chuẩn ACDAS II cho kết tỷ lệ sâu tăng dần theo tuổi, trẻ 24 – 35 tháng tuổi 45,9%, trẻ 36 - 47 tháng tuổi 72,0%, trẻ 48 59 tháng tuổi 89,4%, trẻ 60 – 71 tháng tuổi 91,4% [3] Sâu phát điều trị dễ dàng khám lâm sàng kết hợp với biện pháp Flour phát tổn thương giai đoạn sớm Trong năm gần đây, ứng dụng ảnh chụp miệng mặt để hỗ trợ chẩn đoán nha khoa ngày áp dụng rộng rãi Sự mơ tả xác tổn thương sâu theo tiêu chuẩn chẩn đoán ICDAS II hỗ trợ ảnh chụp nha khoa ngày trở nên phổ biến đặc biệt giáo dục nha khoa Đồng thời, ứng dụng ảnh chụp chẩn đốn sâu ứng dụng y tế từ xa (telemedicine), giúp giải vấn đề thiếu nha sĩ vùng sâu vùng xa Một số nghiên cứu hiệu chẩn đoán sâu qua ảnh chụp Boye cộng (2012) cho thấy hiệu chẩn đoán sâu qua ảnh chụp có độ nhạy thăm khám mắt thường vĩnh viễn nhổ [4] Tuy nhiên, Bottenberg cộng (2016) sử dụng ảnh chụp dựa tiêu chuẩn ICDAS để đánh giá mặt nhai cho thấy khơng có khác biệt điểm đánh giá nhổ [5] Hầu hết nghiên cứu tập trung nhổ Do đó, hiệu chẩn đốn ảnh chụp miệng đánh giá cơng cụ tốt để chẩn đoán sâu sớm thực hành lâm sàng Ngày nay, ứng dụng chụp ảnh chẩn đoán bệnh lý miệng smartphone ngày quan tâm cải tiến liên tục chất lượng camera, độ phân giải khả phân tích kết [6], [7] Ứng dụng cho phép chẩn đoán bệnh lý miệng nói chung sâu nói riêng Nhằm đánh giá hiệu chẩn đoán sâu ứng dụng chụp ảnh qua cung cấp chứng nhằm đánh giá khả ứng dụng rộng rãi chẩn đoán từ xa, hỗ trợ cho vùng sâu vùng xa, tiến hành nghiên cứu: “Độ nhạy độ đặc hiệu chẩn đoán sâu học sinh từ 12 đến 15 tuổi qua ảnh chụp điện thoại di động smartphone có hỗ trợ app HMU Nextsol” với mục tiêu: Xác định tỷ lệ sâu học sinh từ 12 đến 15 tuổi Hải Phòng năm 2019 qua ảnh chụp điện thoại động smartphone có hỗ trợ app HMU Nextsol khám lâm sàng So sánh độ nhạy độ đặc hiệu chẩn đoán sâu qua ảnh chụp điện thoại di động smartphone có hỗ trợ app HMU Nextsol khám lâm sàng CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Định nghĩa sâu yếu tố bệnh sinh sâu 1.1.1 Bệnh sâu Sâu bệnh nhiễm khuẩn tổ chức canxi hoá đặc trưng huỷ khoáng thành phần vô phá huỷ thành phần hữu mô cứng [8] 1.1.1.1 Sinh bệnh học sâu Người ta cho bệnh sâu bệnh nhiều nguyên nhân, vi khuẩn đóng vai trò quan trọng Ngồi phải có yếu tố thuận lợi chế độ ăn uống nhiều đường, vệ sinh miệng khơng tốt, tình trạng xếp khấp khểnh, chất lượng men môi trường tự nhiên, môi trường nước ăn uống có hàm lượng fluor thấp (hàm lượng fluor tối ưu 0,8 - 0,9 ppm/lít) tạo điều kiện cho sâu phát triển[8], [9] Trước năm 1970, người ta cho bệnh sâu chất đường, vi khuẩn Streptococcus Mutans giải thích ngun nhân sâu sơ đồ Keys: Hình 1.1 Sơ đồ Keys [9] 40 Răng trám Tổng số bị sâu, mất, trám Tổng số học sinh DMFT Nhận xét: Bảng 3.9 Chỉ số DMFT sâu sớm theo nhóm tuổi 12 13 14 15 n (%) n (%) n (%) n (%) p Răng sâu Răng Răng trám Tổng số bị sâu, mất, trám Tổng số học sinh DMFT Nhận xét: 3.2 Độ nhạy, độ đặc hiệu ứng dụng HMU Nextsol chẩn đoán sâu Bảng 3.10 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu phương pháp theo chẩn đoán sâu giai đoạn sớm Khám lâm sàng Có sâu Chụp ảnh Có sâu Khơng sâu Khơng sâu 41 Độ nhạy : Sp = Độ đặc hiệu: Se = Hệ số Kappa = Tương ứng mức độ đồng = (Kém/Khá/TB/Tốt/Rất tốt) Bảng 3.11 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu phương pháp theo chẩn đoán sâu giai đoạn muộn Khám lâm sàng Có sâu Chụp ảnh Có sâu Khơng sâu Độ nhạy : Sp = Độ đặc hiệu: Se = Hệ số Kappa = Tương ứng mức độ đồng = (Kém/Khá/TB/Tốt/Rất tốt) Không sâu 42 Bảng 3.12 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu phương pháp theo chẩn đoán sâu giai đoạn sớm mặt nhai Khám lâm sàng Có sâu Chụp ảnh Khơng sâu Có sâu Khơng sâu Độ nhạy : Sp = Độ đặc hiệu: Se = Hệ số Kappa = Tương ứng mức độ đồng = (Kém/Khá/TB/Tốt/Rất tốt) Bảng 3.13 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu phương pháp theo chẩn đoán sâu giai đoạn sớm mặt Khám lâm sàng Có sâu Chụp ảnh Có sâu Khơng sâu Độ nhạy: Sp = Độ đặc hiệu: Se = Hệ số Kappa = Tương ứng mức độ đồng = (Kém/Khá/TB/Tốt/Rất tốt) Không sâu 43 Bảng 3.14 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu phương pháp theo chẩn đoán sâu giai đoạn sớm nhóm hàm Khám lâm sàng Có sâu Chụp ảnh Khơng sâu Có sâu Không sâu Độ nhạy : Sp = Độ đặc hiệu: Se = Hệ số Kappa = Tương ứng mức độ đồng = (Kém/Khá/TB/Tốt/Rất tốt) Bảng 3.15 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu phương pháp theo chẩn đốn sâu giai đoạn sớm nhóm hàm Khám lâm sàng Có sâu Chụp ảnh Có sâu Khơng sâu Độ nhạy: Sp = Độ đặc hiệu: Se = Hệ số Kappa = Tương ứng mức độ đồng = (Kém/Khá/TB/Tốt/Rất tốt) Không sâu 44 CHƯƠNG DỰ KIẾN BÀN LUẬN Bàn luận dựa kết thu theo hai mục tiêu nghiên cứu 45 DỰ KIẾN KẾT LUẬN Kết luận theo hai mục tiêu nghiên cứu 4.1 Xác định tỷ lệ sâu học sinh 12 15 tuổi Hải Phòng năm 2019 qua ảnh chụp điện thoại động smartphone có hỗ trợ app HMU Nextsol khám lâm sàng 4.2 So sánh độ nhạy độ đặc hiệu chẩn đoán sâu qua ảnh chụp điện thoại động smartphone có hỗ trợ app HMU Nextsol khám lâm sàng TÀI LIỆU THAM KHẢO Pitts, N B (2001) Clinical diagnosis of dental caries: a European perspective Journal of Dental Education, 65(10), 972–978 Trương Mạnh Dũng, Vũ Mạnh Tuấn (2011) Thực trạng bệnh miệng số yếu tố liên quan trẻ 4-8 tuổi tỉnh thành Việt Nam năm 2010” Tạp chí Y học thực hành, 797(12), 56–59 Đỗ Minh Hương, Lê Thị Thu Hằng, Phạm Thị Thu Hiền (2016) Tình trạng sâu sớm trường mầm non 19.5 thành phố Thái Nguyên theo ICDAS II Tạp chí Y học Việt Nam, 444, 125-130 Tạp chí Y học Việt Nam, 444(1), 125–130 Boye, U., Walsh, T., Pretty, I A., et al (2012) Comparison of photographic and visual assessment of occlusal caries with histology as the reference standard BMC Oral Health, 12(1), 10 Bottenberg, P., Jacquet, W., Behrens, C., et al (2016) Comparison of occlusal caries detection using the ICDAS criteria on extracted teeth or their photographs BMC oral health, 16(1), 93 Underwood, B., Birdsall, J., and Kay, E (2015) The use of a mobile app to motivate evidence-based oral hygiene behaviour British dental journal, 219(4), 166–167 Kim, D Y., Delori, F., and Mukai, S (2012) Smartphone photography safety Ophthalmology, 119(10), 2200–2201 Trịnh Thị Thái Hà (2013), Chữa nội nha, NXB Giáo Dục Trịnh Đình Hải (2004), Giáo trình sâu dự phòng sâu răng, NXB Y học 10 Nguyễn Mạnh Hà (2010), Sâu biến chứng, NXB Giáo Dục 11 Pitts N., Ekstrand K., and The ICDAS Foundation (2013) International Caries Detection and Assessment System (ICDAS) and its International Caries Classification and Management System (ICCMS) - methods for staging of the caries process and enabling dentists to manage caries Community Dentistry and Oral Epidemiology, 41(1), e41–e52 12 Ismail A.I., Sohn W., Tellez M et al (2007) The International Caries Detection and Assessment System (ICDAS): an integrated system for measuring dental caries Community Dentistry and Oral Epidemiology, 35(3), 170–178 13 Pitts N.B (2004) Modern Concepts of Caries Measurement Journal of Dental Research, 83(1_suppl), 43–47 14 Matthew, S., Fracaro, B D S., DDSc, F L H., et al (2001) The sensitivity and specificity of clinical assessment compared with bitewing radiography for detection of occlusal dentin caries ediatric dentistry, 23(3) 15 American Academy of Cosmetic Dentistry DIAGNOdent® Laser Caries Detection Aid 16 Parveen, K., and Wyne, A H (2015) Methods for caries detection: an overview Pakistan Oral & Dental Journal, 35(4) 17 Ricketts, D N J., Kidd, E A M., and Wilson, R E (1997) The electronic diagnosis of caries in pits and fissures: Site-specific stable conductance readings or cumulative resistance readings Caries research, 31(2), 119–124 18 Abesi, F., Mirshekar, A., Moudi, E., et al (2012) Diagnostic accuracy of digital and conventional radiography in the detection of non-cavitated approximal dental caries Iranian Journal of Radiology, 9(1), 17 19 Ko, H Y., Kang, S M., et al (2015) Validation of quantitative lightinduced fluorescence-digital (QLF-D) for the detection of approximal caries in vitro Journal of dentistry, 43(5), 568–575 20 Yılmaz, H., and Keleş, S (2018) Recent methods for diagnosis of dental caries in dentistry Meandros Med Dent J, 19, 1–8 21 Tsuzuki, T., Ueno, A., Kajiwara, M., et al (2002) Evaluation of intraoral CCD camera for dental examination in forensic inspection Legal Medicine, 4(1), 40–46 22 Smith, R N., Rawlinson, A., et al (2006) A digital SLR or intra‐oral camera: preference for acquisition within an image analysis system for measurement of disclosed dental plaque area within clinical trials Journal of periodontal research, 41(1), 55–61 23 Wong, H M., McGrath, C., et al (2005) Photographs as a means of assessing developmental defects of enamel Community dentistry and oral epidemiology, 33(6), 438–446 24 Pretty, I A., McGrady, M., et al (2012) Quantitative light fluorescence (QLF) and polarized white light (PWL) assessments of dental fluorosis in an epidemiological setting BMC public health, 12(1), 366 25 Elfrink, M E C., Ten Cate, J M., et al (2012) Deciduous molar hypomineralization and molar incisor hypomineralization Journal of dental research, 91, 551–555 26 Bộ Y tế (2015) Hướng dẫn chẩn đoán điều trị số bệnh hàm mặt 208 27 Panchal, V., Gurunathan, D., Shanmugaavel, A K (2017) Smartphone application as an aid in determination of caries risk and prevention: A pilot study European journal of dentistry, 11(4), 469 28 Alkadhi, O H., Zahid, M N., Almanea, R S., et al (2017) The effect of using mobile applications for improving oral hygiene in patients with orthodontic fixed appliances: a randomised controlled trial Journal of orthodontics, 44(3), 157–163 29 Estai, M., Bunt, S., et al (2016) Diagnostic accuracy of teledentistry in the detection of dental caries: a systematic review Journal of Evidence Based Dental Practice, 16(3), 161–172 30 Kohara, E K., Abdala, C G., et al (2018) Is it feasible to use smartphone images to perform telediagnosis of different stages of occlusal caries lesions? PloS one, 13(9), e0202116 31 AlShaya, M S., Assery, M K., and Pani, S C (2018) Reliability of mobile phone teledentistry in dental diagnosis and treatment planning in mixed dentition Journal of telemedicine and telecare, 1357633 X 18793767 32 Daniel, S J., and Kumar, S (2017) Comparison of dental hygienists and dentists: clinical and teledentistry identification of dental caries in children International journal of dental hygiene, 15(4), e143–e148 33 Đỗ Văn Thành Một cách tiếp cận định chẩn đốn lâm sàng Tạp chí tin học điều khiển học, 16(1), 52–58 34 Ngan, T T., Tuan, T M., Minh, N H., et al (2016) Decision making based on fuzzy aggregation operators for medical diagnosis from dental X-ray images Journal of medical systems, 40(12), 280 35 Thong, N T (2015) Intuitionistic fuzzy recommender systems: an effective tool for medical diagnosis Knowledge-Based Systems, 74, 133– 150 36 Nguyễn Thanh Thủy (1996) Hệ trợ giúp kiểm tra đơn thuốc chữa bệnh tăng huyết áp ES – TENSION Tạp chí tin học điều khiển học, 12(3), 10–18 37 Đỗ Quốc Tiệp, Nguyễn Việt Phong, Đỗ Bá Tý (2015) Thực trạng bệnh miệng học sinh trung học sở Thành phố Đồng Hới, tỉnh Quảng Bình năm 2014 Tạp chí Thơng tin Khoa học Cơng Nghệ Quảng Bình, 3, 42–46 38 Cohen, J (1960) A coefficient of agreement for nominal scales Educational and psychological measurement, 20(1), 37-46 Educational and psychological measurement, 20(1), 37–46 PHỤ LỤC Phụ lục 1: PHIẾU KHÁM RĂNG Phần A Thông tin chung Mã số ID:……… Ngày khám:……………………… Người khám: ……………… Họ tên: ……………………… Ngày sinh:……/… …/…… Giới: Nam Nữ Trường: ………………………………………………………… Phần B Kết tình trạng qua khám lâm sàng HTP Mặt g x n t g x n t g x n t g x n t c g x n t c g x n t c g x n t c Mã số HTT Mặt g x n t g x n t g x n t g x n t c g x n t c g x n t c g x n t c Mã số HDP Mặt g x n t g x n t g x n t g x n t c g x n t c g x n t c g x n t c Mã số HDT Mặt g x n t g x n t g x n t g x n t c g x n t c g x n t c g x n t c Mã số Ghichú: HTT-hàm trái, HTP-hàm phải, HDP-hàm phải,HDT-hàm trái n-mặt t-mặt g-mặt gần x-mặt xa c-mặt cắn Mã số ghi nhận: 0: không sâu răng; 1: sâu giai đoạn sớm; 2: sâu giai đoạn muộn; 3: có mối hàn; X: sâu Phụ lục 2: BẢN CUNG CẤP THÔNG TIN CHO ĐỐI TƯỢNG THAM GIA NGHIÊN CỨU Sâu bệnh lý phổ biến, đặc biệt lứa tuổi học đường Nghiên cứu nhằm xác định thực trạng bệnh sâu học sinh lứa tuổi từ 12 đến 15 Hải Phòng Đồng thời, nghiên cứu nhằm đánh giá hiệu chẩn đoán sâu qua điện thoại thông minh (smartphone) với ứng dụng HMU Nextsol Kết nghiên cứu cung cấp thực trạng sâu răng, từ đề xuất kế hoạch can thiệp kịp thời, mà nhằm ứng dụng cơng nghệ thơng tin để hỗ trợ chẩn đốn, đặc biệt cho vùng sâu vùng xa Tên nghiên cứu: “Độ nhạy độ đặc hiệu chẩn đoán sâu học sinh từ 12 đến 15 tuổi qua ảnh chụp điện thoại di động smartphone có hỗ trợ app HMUNextsol” Mục tiêu nghiên cứu: (1) Xác định tỷ lệ sâu học sinh 12 15 tuổi Hải Phòng năm 2019 qua ảnh chụp điện thoại di động smartphone có hỗ trợ app HMU Nextsol khám lâm sàng (2) So sánh độ nhạy độ đặc hiệu chẩn đoán sâu qua ảnh chụp điện thoại di động smartphone có hỗ trợ app HMU Nextsol khám lâm sàng Trong nghiên cứu này, lựa chọn học sinh độ tuổi từ 12 đến 15 Hải Phòng, với tiêu chuẩn lựa chọn sau: - Đã mọc đầy đủ vĩnh viễn (không đánh giá hàm lớn số 3) - Không bị vỡ lớn - Đối tượng tự nguyện tham gia nghiên cứu Những lợi ích nghiên cứu: - Được khám tư vấn bệnh lý hàm mặt, tư vấn cách chăm sóc miệng ngày - Được đảm bảo bí mật riêng tư đối tượng nghiên cứu Những nguy tham gia nghiên cứu: - Trong trình thăm khám, học sinh bị chảy máu chân địa, cao răng, mảng bám… Tuy nhiên vấn đề không nghiêm trọng nha sĩ xử lý cầm máu Phương thức liên hệ với nhà nghiên cứu: BS Trần Thị Lan Anh Số điện thoại:0902381486 Email:dr.lananh0510@gmail.com Những cam kết nhà nghiên cứu với đối tượng tham gia nghiên cứu giữ kín bí mật riêng tư đối tượng tham gia nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu không bị ép buộc tham gia nghiên cứu rút khỏi nghiên cứu thời điểm Hà Nội, ngày tháng năm 2019 Thay mặt nhóm nghiên cứu Bác sĩ:Trần Thị Lan Anh Phụ lục 3: GIẤY CHẤP THUẬN THAM GIA NGHIÊN CỨU Họ tên học sinh:………………………………………………………… Họ tên phụ huynh: …………………………………………………… Địa chỉ:………………………………………………………………… Sau bác sỹ thông báo mục đích, lợi ích nguy đối tượng tham gia vào nghiên cứu: “Độ nhạy độ đặc hiệu chẩn đoán sâu học sinh từ 12 đến 15 tuổi qua ảnh chụp điện thoại di động smartphone có hỗ trợ app HMU Nextsol” Tôi …………………………… (ghi rõ họ tên), ……………(ghi rõ mối quan hệ) học sinh ……………………………(ghi rõ họ tên), đồng ý cho khám, tư vấn tham gia vào nghiên cứu Tôi xin tuân thủ quy định nghiên cứu Hải Phòng, Ngày tháng .năm 2019 Họ tên người làm chứng (Ký ghi rõ họ tên) Họ tên phụ huynh (Ký ghi rõ họ tên) ...TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y HÀ NỘI TRẦN THỊ LAN ANH ĐỘ NHẠY VÀ ĐỘ ĐẶC HIỆU CỦA CHẨN ĐOÁN SÂU RĂNG TRÊN HỌC SINH TỪ 12 ĐẾN 15 TUỔI QUA ẢNH CHỤP BẰNG ĐIỆN THOẠI DI ĐỘNG SMARTPHONE CÓ HỖ TRỢ APP HMU NEXTSOL Chuyên... rãi chẩn đoán từ xa, hỗ trợ cho vùng sâu vùng xa, tiến hành nghiên cứu: Độ nhạy độ đặc hiệu chẩn đoán sâu học sinh từ 12 đến 15 tuổi qua ảnh chụp điện thoại di động smartphone có hỗ trợ app HMU. .. HMU Nextsol với mục tiêu: Xác định tỷ lệ sâu học sinh từ 12 đến 15 tuổi Hải Phòng năm 2019 qua ảnh chụp điện thoại động smartphone có hỗ trợ app HMU Nextsol khám lâm sàng So sánh độ nhạy độ đặc