Tất cả các biến mô tả đại diện cho một loạt các mối quan hệ bình thường trong một dân số bình thường, nhưng làm thế nào có thể tiên đoán được những biến thể này trong sự phát triển của khuôn mặt? Theo Bjork A [27], tiên đoán tăng trưởng có thể được thực hiện bằng ba phương pháp chung: theo chiều dọc, số liệu và cấu trúc.
1.6.1. Phương pháp tiếp cận theo chiều dọc
Với phương pháp này, một cá nhân có thể được đánh giá trong một khoảng thời gian để xác định mô hình tăng trưởng. Khái niệm này đã được áp dụng trên lâm sàng bởi Tweed trên bệnh nhân của mình, ông chủ trương dùng hai phim sọ nghiêng cách nhau từ 12 – 18 tháng để đánh giá những thay đổi trên khuôn mặt. Do đó, bệnh nhân được đặt thành một trong ba loại đã được sử dụng để tiên đoán xu hướng phát triển trong tương lai. Trong loại A, tốc độ tăng trưởng của khuôn mặt trung bình và thấp, tiến hành đồng loạt với những thay đổi tương đương nhau trong các kích thước theo chiều dọc và ngang. Trong loại B, tầng mặt giữa tăng trưởng đi xuống và về phía trước nhanh hơn so với tầng mặt dưới chủ yếu theo hướng thẳng đứng. Trong loại C, tầng mặt dưới được phát triển với một tốc độ nhanh hơn so với khuôn mặt trung bình. Giả định cơ bản là mô hình tăng trưởng sẽ không thay đổi.
Khái niệm về sự bất biến của mô hình tăng trưởng đã được trình bày trong đầu những năm 1950 bởi Brodie. Ngay sau đó, Moore và các bác sĩ khác kết luận rằng sự ổn định chỉ có thể được quan sát với trung bình dân số. Thường các mô hình và tốc độ tăng trưởng xảy ra trong một thời gian nhất định không tương tự như xảy ra trong một giai đoạn tiếp theo trong bất kỳ cá nhân nào. Vì vậy, có thể kết luận rằng phương pháp tiếp cận theo chiều dọc không phải
là một phương pháp chính xác của tiên đoán những thay đổi cấu trúc sọ mặt- răng trong tương lai .
1.6.2. Phương pháp số liệu
Phương pháp số liệu tiên đoán tăng trưởng bao gồm đo cấu trúc khác nhau trên X quang duy nhất và sau đó liên hệ các phép đo để thay đổi tốc độ tăng trưởng trong tương lai. Trên quan điểm lâm sàng, điều này sẽ là một phương pháp lý tưởng của tiên đoán do tính đơn giản của nó. Làm thế nào để phương pháp này thành công trong tiên đoán trong một cấu trúc khuôn mặt, giữa các cấu trúc khuôn mặt khác nhau và giữa các cấu trúc khuôn mặt và kích thước cơ thể khác?
Tại thời điểm này nó có thể hữu ích để giải thích các mối quan hệ giữa bất kỳ hai biến. Một hệ số tương quan, với biểu tượng là một '' r'' mô tả các tương quan hoặc “sức mạnh” của mối quan hệ giữa hai biến. Một hệ số tương quan cũng cung cấp cho các hướng tương quan thuận hay nghịch của mối quan hệ này. Việc sử dụng nó trong tiên đoán có nguồn gốc từ bình phương giá trị của r được gọi là hệ số xác định hoặc r2. Hệ số này, mô tả số lượng biến thể của biến thứ hai có thể được loại bỏ nếu biến đầu tiên được biết đến.
Tóm lại, phương pháp tiên đoán số liệu có giới hạn riêng của mình trong việc tiên đoán những thay đổi trên khuôn mặt, ít nhất từ một quan điểm lâm sàng.
1.6.3. Phương pháp dựa vào cấu trúc
Phương pháp dựa vào cấu trúc để tiên đoán hướng tăng trưởng hàm dưới được phát triển bởi Bjork từ chồng phim trên implants. Phương pháp này bao gồm nhận biết đặc điểm hình thái cấu trúc cụ thể của hàm dưới mà có thể chỉ ra xu hướng tăng trưởng trong tương lai.
Khi đánh giá hình thái hàm dưới, Bjork A. [27] liệt kê bảy khu vực trên phim sọ nghiêng cần được đánh giá: (1) Độ nghiêng của lồi cầu, (2) độ cong của ống hàm dưới; (3) nghiêng của xương hàm dưới; (4) hình dạng của bờ dưới xương hàm dưới; (5) góc răng cửa; (6) các góc răng tiền cối hoặc xoay về phía
trước; (7) tỷ lệ chiều cao tầng mặt trên và dưới. Bjork A. [27] đề nghị đánh giá tất cả các đặc điểm cấu trúc để giúp tiên đoán tăng trưởng hàm dưới tương lai.
Việc làm toàn diện của Bjork A. trên cả hai hàm trên và hàm dưới cũng đã chứng minh hàng loạt các sự thay đổi trong sự phát triển của phức hợp mũi hàm trên lồi cầu và vị trí hàm dưới.
Mitchell D. L., Jordan J. F., Ricketts R. M. (1975) [82] cho rằng phương pháp cấy ghép implant rất có giá trị trong tiên đoán sự phát triển của hàm dưới.
Trong một nghiên cứu sau đó Skieller, Bjork và Linde – Hansen (dẫn nguồn [21]) cố gắng hoàn thiện phương pháp tiên đoán này bằng cách định lượng nó. Họ nhận thấy rằng sự kết hợp của 4 biến số đã ước tính tiên lượng tốt nhất của hướng phát triển tương lai hàm dưới. Các biến là: (1) mặt phẳng hàm dưới đến nền sọ trước (góc MP/SN) hoặc tỷ lệ sau/trước chiều cao mặt; (2) góc giữa răng cối; (3) hình dạng của bờ dưới của hàm dưới đo góc giữa Go–Me và một tiếp xúc với bờ dưới của hàm dưới; (4) và độ nghiêng của góc giữa tiếp tuyến của mặt trước của bờ dưới hàm dưới và SN. Từ quan điểm lâm sàng, người ta có thể kết luận rằng nếu bệnh nhân có mặt phẳng hàm dưới rất dốc với một góc hàm tù và một xu hướng cắn hở với một hàm dưới lùi hoặc nhô nghiêm trọng thì rõ ràng có một xác suất cao mà hướng tăng trưởng tương lai của hàm dưới sẽ không thuận lợi.
Kể từ khi tiên đoán tăng trưởng cho các cá nhân với các loại mặt trung bình dường như không phải là một thách thức lớn cho các bác sĩ lâm sàng, những cuộc thảo luận này đã tập trung vào các phương pháp khác nhau để tiên đoán những thay đổi xảy ra trong vị thành niên.
Tóm lại, các phương pháp tiếp cận theo chiều dọc, số liệu và cấu trúc đều có tiên đoán giá trị lâm sàng hạn chế. Kết quả là các phương pháp xử lý tốt hơn cho vấn đề phức tạp về tiên đoán tăng trưởng đã được cố gắng sử dụng, chẳng hạn công nghệ máy tính gần đây đã áp dụng các công thức phức tạp hơn để tiên đoán tăng trưởng.
1.6.4. Phương pháp tiên đoán toán
Tin học cơ bản là một công cụ phân tích, không phải là một phương pháp phân tích. Máy tính được lập trình để sử dụng các phương trình dựa theo chiều dọc, số liệu, kết cấu, hoặc phương pháp tiên đoán khác. Ưu điểm lớn nhất của công nghệ máy tính là nó tạo điều kiện thử nghiệm và áp dụng các công thức phức tạp hơn để tiên đoán tăng trưởng.
Trong những năm 1970, Ricketts R. M. [103] là một trong những người đầu tiên nhận ra tiềm năng như vậy tồn tại và cho rằng các bác sĩ lâm sàng có thể được cung cấp một phân tích nhiều đầy đủ hơn về một phim sọ nghiêng, bao gồm chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và tiên đoán tăng trưởng ngắn hạn, dài hạn những thay đổi cấu trúc sọ mặt- răng có và không có điều trị. Ricketts giới thiệu phương pháp phân tích máy tính của ông dựa trên các khái niệm cơ bản kết hợp với kinh nghiệm lâm sàng.
Các tiên đoán về kết quả điều trị là một phần quan trọng của kế hoạch chỉnh nha [97]. Những thay đổi chỉnh nha và phẫu thuật phải được mô tả một cách chính xác trước khi điều trị để đánh giá tính khả thi của điều trị và tối ưu hóa quản lý hồ sơ. Ngày nay, một loạt các phân tích máy tính của phim sọ nghiêng được sử dụng để tiên đoán thay đổi trước – sau trong điều trị ví dụ: Dentofacial Planner ™, OPAL™, Quick Ceph ™ , TIOPS ™.Từ năm 1998, Hàn Quốc đã sử dụng phần mềm V-Ceph 6.0 ™ cho phép tiên đoán mô phỏng các tình trạng thay đổi các răng, xương, mô mềm và minh họa những thay đổi về giá trị định lượng dựa trên tỷ lệ mô cứng – mềm. Chương trình dành cho bác sĩ chỉnh nha, bác sĩ phẫu thuật hàm – mặt – miệng và bác sĩ phẫu thuật tạo hình để hỗ trợ việc chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị…
Phần mềm này đã được phát triển giúp ích trong nhiều tình huống lâm sàng như chẩn đoán, thiết lập kế hoạch điểu trị, tiên đoán sự phát triển, mô phỏng phẫu thuật hô móm, v.v.
Hiện tại nhiều tác giả sử dụng phần mềm V-Ceph 6.0™ để thực hiện nghiên cứu Park J.K. [90], Kim Y.K. (2009) [72], Hong S.O., Ryu D.M., Lee
D.W., Jung J.H.( 2003) [61], Kim M.J, Choi B.R, Huh K.H(2009) [70]… Ngoài ra, ở Việt Nam chưa có một đánh giá toàn diện trong giai đoạn tiên đoán trước điều trị. Do đó, nghiên cứu này thực hiện nhằm đánh giá tính chính xác của các tiên đoán quá trình điều trị theo phân tích Ricketts khi sử dụng phần mềm V – Ceph 6.0 TM .
Johnston và cs (1975) [65] thử nghiệm phương pháp tiên đoán máy tính này và thấy rằng các tiên đoán máy tính đã cơ bản không tốt hơn so với giả định tăng trưởng trung bình.
Các phương pháp khác nhau được trình bày kỹ thuật máy tính có thể xuất hiện để xử lý tình huống phức tạp nhưng các phương pháp đều có những hạn chế. Như vậy, những thay đổi về răng có thể tiên đoán dễ hơn bởi vì tình trạng bệnh nhân đang có.
Schulhof R. J., Bagha L. và cs (1975) [108] phân tích sự phát triển sọ mặt của 50 bệnh nhân không được điều trị. Nghiên cứu thực hiện so sánh 4 phương pháp tiên đoán tăng trưởng. So sánh sự đánh giá chính xác mà mỗi phương pháp tiên đoán được vị trí cuối cùng của các điểm đại diện cho các vị trí tương đối của hàm trên, hàm dưới, mũi (cho cấu trúc mô mềm) và răng. Phương pháp tiên đoán lưới trong tiên đoán tăng trưởng của mũi chính xác với tỷ lệ 70%, 64% chính xác về điểm A và 70% chính xác về Pogonion. Phương pháp trung bình từ Sella – Nasion cải thiện hai vấn đề: (1) sử dụng tiên đoán tăng trưởng áp dụng cho giai đoạn 10 năm và (2) tiên đoán Pogonion trực tiếp ổn định hơn so với điểm B. Phương pháp Ricketts ưu thế trong việc sử dụng một tiên đoán trong đó mô hình theo chiều dọc và thích hợp mô hình nghiên cứu theo chiều dọc hơn mô hình nghiên cứu theo chiều ngang. Phương pháp tiên đoán máy tính có thể đánh giá tốc độ tăng trưởng.
Kocadereli I., Telli A. E. và cs (1999) [73] thực hiện nghiên cứu để tiến hành đánh giá tiên đoán tăng trưởng dọc của Ricketts ở trẻ em Thổ Nhĩ Kỳ. tiên đoán tăng trưởng của Ricketts được thực hiện từ phim sọ nghiêng cơ bản và so với tốc độ tăng trưởng thực tế 7 năm sau đó. Hai mươi mốt biến (12 góc
cạnh và 9 chiều dài) các thông số được đo trên thực tế và tiên đoán đo đạc. Hệ số tương quan Pearson được sử dụng để đánh giá mối quan hệ giữa các “dự đoán” và “thực tế” phép đo. Phân tích được tiến hành trên dữ liệu tổng hợp (nam và nữ) và dữ liệu theo giới tính. Có một mức độ cao hơn của mối tương quan để tiên đoán tốc độ tăng trưởng ở các bé gái. Dữ liệu chỉ ra khả năng tiên đoán ở các bé trai lớn hơn cho các thông số tăng trưởng hàm dưới, hàm trên. Do đó, có thể kết luận rằng tiên đoán tăng trưởng dọc Ricketts có thể hữu ích trong việc cải thiện kế hoạch điều trị. Việc đánh giá giữa giá trị thực tế và giá trị tiên đoán thể hiện ở bảng sau.
Bảng 1.1. Bảng so sánh giá trị tiên đoán và giá trị thực tế ở trẻ em Thổ Nhĩ Kỳ
Cấu trúc sọ mặt răng Tương quan p
Độ lồi hàm trên(mm) 0,619 0,000 ***
Chiều cao mặt dưới (độ) 0,770 0,000 ***
Lồi cầu – Gnathion (mm) 0,104 0,584
Môi dưới/đường E (mm) 0,667 0,000 ***
Chiều dài môi trên (mm) 0,593 0,001 ***
Góc mặt (độ) 0,678 0,000 ***
Trục mặt (độ) 0,790 0,000 ***
Độ sâu hàm trên (độ) 0,538 0,002 **
Chiều cao hàm trên (độ) 0,352 0,056
Góc mặt phẳng khẩu cái (độ) 0,623 0,000 ***
Góc mặt phẳng hàm dưới (độ) 0,810 0,000 ***
Chiều dài sọ trước (mm) 0,656 0,000 ***
Chiều cao cành lên (mm) 0,608 0,000 ***
Vị trí Porion/PTV (mm) 0,326 0,079
Góc cung hàm dưới (độ) 0,819 0,000 ***
Chiều dài cành ngang (mm) 0,530 0,003 ***
Mauchamp O., Sassouni V. (1973) [80] cho rằng sự thay đổi mô mềm có thể tiên đoán độ nhô của mặt trong khoảng thời gian 4 năm.
Johnston và Greenberg (1975) [65] cho rằng không có sự khác biệt đáng kể giữa các phương pháp tiên đoán trên máy vi tính như áp dụng vào năm 1972 và sự thay đổi trung bình trong dân số. Do đó, họ kết luận rằng phương pháp tinh vi nhất của tiên đoán tăng trưởng sẽ không cá nhân hóa, các phương
pháp đơn giản nhất là tốt. Đây rõ ràng là mâu thuẫn với các kết quả nghiên cứu của Ricketts về tính chính xác của các tiên đoán.
Schullor và Baghe (1975) [108] đánh giá mối tương quan khoảng 73% trường hợp tiên đoán tăng trưởng xương hàm dưới và 74% đối với sự tăng trưởng của xương hàm trên, trong số những thành công nhất là tiên đoán tăng trưởng xương được đề xuất.
Thames và cs (1985) [113] cho thấy độ chính xác cao cho xương, vừa phải đối với răng, và thấp cho các phép đo mô mềm.
Singer và cs (1987) (dẫn nguồn [73])cho rằng sự hiện diện của khớp cắn có sự liên quan đến sự tăng trưởng của xương hàm dưới và hướng phát triển theo chiều đứng. Một vài nghiên cứu cho rằng nghiên cứu cân xứng sọ mặt có thể tiên đoán cho sự tăng trưởng của xương hàm dưới.
Nielsen L. và cs (1989) [87] nghiên cứu để so sánh phương pháp cấy ghép, phương pháp cấu trúc, phương pháp giải phẫu trong tiên đoán tăng trưởng. Kết quả phương pháp cấy ghép là phương pháp chính xác nhất để xác định sự tăng trưởng và điều trị thay đổi, sau đó là phương pháp cấu trúc và phương pháp giải phẫu.
Suzuki và Takahama (1991) [112] cho rằng có sự liên quan dạng sọ mặt của trẻ và cha mẹ chúng.
Van der Beek M. C. J. (1991) [120] cho rằng trẻ có tầng mặt trước dài kết hợp với góc mặt phẳng xương hàm dưới mở có thể tiên đoán cá thể tương lai sẽ cắn hở.
Enacar E. (1991) (dẫn nguồn [73]) đánh giá tiên đoán sự tăng trưởng sọ mặt theo Ricketts khoảng 4 năm trên 32 trẻ thành niên Thổ Nhĩ Kỳ không có điều trị chỉnh nha trước đó. Ông ta cho rằng có mối tương quan cao của số đo góc của giá trị tăng trưởng và giá trị thực tế. Xương hàm dưới được xác định có tương quan mạnh thể hiện góc xương hàm dưới và mặt phẳng Frankfort (r = 0,81) và góc mặt phẳng xương hàm dưới (r = 0,49).
Nghiên cứu Sagdic D. (1991) (dẫn nguồn[73]) cũng đánh giá tiên đoán tăng trưởng Ricketts sau 2 năm của 60 trường hợp (27 có nhổ răng và 33 trường hợp không nhổ răng) kết quả tìm thấy có tương quan khoảng 61,53%.
Lin N. H.(2006) [76] cho rằng có thể sử dụng nghiên cứu dọc như là phương tiện để tiên đoán sự tăng trưởng trên trẻ em người Úc.
Parikakis K. A. và cs (2009) [89] nghiên cứu nhóm 30 trẻ em Thụy Điển không được điều trị chỉnh nha (20 nữ và 10 nam). Phương pháp này được áp dụng trên phim sọ nghiêng đầu tiên và tốc độ tăng trưởng dự kiến trong khoảng thời gian trung bình 2,1 năm. Sau đó, những thay đổi này được so sánh với những thay đổi thực sự tăng trưởng trong khoảng thời gian trung bình cùng 2,1 năm, có thể được ghi lại bằng cách so sánh của phim sọ nghiêng đầu tiên và thứ hai.
Khi thử nghiệm tiên đoán tăng trưởng của Ricketts, kết quả cho rằng đáng tin cậy cho hầu hết các biến kiểm tra trong mẫu nghiên cứu trên trẻ Thụy Điển khi so sánh với những thay đổi tăng trưởng thực sự. Sự khác biệt chính là độ nghiêng của răng hàm dưới được đánh giá thấp. Do đó, giá trị của tiên đoán tăng trưởng Ricketts chủ yếu cho các răng hàm dưới có thể chấp nhận một cách thận trọng. Không chính xác nhỏ cũng được tìm thấy cho độ nhô mặt, sự xoay của xương của hàm dưới với sự khác biệt là dưới 1mm hoặc 1 độ.
Bảng 1.2. Bảng so sánh giá trị thực tế và giá trị tiên đoán ở trẻ Thụy Điển
Biến Tiên đoán Tăng trưởng Khác biệt
P X SD X SD d Trục mặt (°) 0,1 0,4 –0,4 1,3 –0,4 ns Độ sâu mặt (°) 0,5 0,3 0,9 2,0 0,4 ns Góc trục mặt (°) –1,0 0,3 –0,5 1,1 0,6 ** Góc mặt phẳng hàm dưới (°) 0,5 0,3 –0,4 2,4 –0,9 ns