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军事中的地方口腔免疫和心理情感状态...
目的。根据其心理情感状态，分析乌克兰武装部队武装部队口腔液体中局部免疫的变化。材料和方法。对乌克兰的22名军事液体患者进行了口服液体的局部口服免疫力研究，该患者患有慢性卡塔尔哈尔牙龈炎（主要组），在11名患有慢性卡他的牙龈炎的平民专业患者（比较组）和16个具有健康健康的个体（对照组）中（对照组）。此外，主要组的军事患者根据其心理情绪状态分为4个亚组。通过Mancini等人的方法进行了口服流体中SIGA的决定。使用光电分解法测量患者口服流体的溶菌酶活性。通过竞争性酶联免疫吸附测定法确定了研究组患者口服液中皮质醇的含量。结果。由于实验室研究的结果，发现乌克兰武装部队的慢性卡塔哈尔牙龈炎患者在口服液体中Siga的含量（P <0.01）（P <0.01）和莱s溶酶活性（P <0.05）降低了SIGA的含量（p <0.05），而在Cortisol的数据中，SIGA的含量降低了1.2倍。比较组。结论。同时，随着主要组患者心理情绪状态的恶化，免疫学参数的失衡加深了，这通过口服液中皮质醇水平的升高证实。Thus, summing up the data of laboratory studies, it can be stated that patients of the main group (mili tary personnel of the Armed Forces of Ukraine) with chronic catarrhal gingivitis have a more pronounced weakening of local oral immunity, which is manifested by a decrease in sIgA levels and lysozyme activity, compared with similar data in the comparison group (patients of civilian professions) with chronic catarrhal牙龈炎。
使用调查数据识别口腔健康差的儿童和青少年的低成本和可扩展的机器学习模型：葡萄牙的经验研究
这项实证研究评估了开发机器学习模型的潜力，以仅使用自我报告的调查数据来识别口腔健康状况不佳的儿童和青少年。这样的模型可以启用可扩展且具有成本效益的筛查和针对性的相互作用，从而优化有限的资源以改善口腔健康结果。要训练和测试模型，我们使用了来自葡萄牙市立学校的2,133名学生的数据。口腔健康差（因变量）被定义为具有落叶牙齿（DMFT）的腐烂，错过和填充的牙齿指数（DMFT）或恒定牙齿（DMFT）（DMFT）高于专家定义的阈值（DMFT/DMFT 3或4）。调查提供了有关学生口腔健康习惯，知识，信念以及食物和体育锻炼习惯的信息，这些习惯是自变量。logistic回归模型，其通过低变化过滤和递归功能消除选择的变量优于基于Precision@k Metric的复杂机器学习算法训练的各种培训，但在识别患有较差口服健康的学生方面，也进行了随机选择和基于专家规则的模型。与类似的方法和模型相比，提出的模型可以天生可以解释，广泛适用，可以弥补其较低的性能（曲线下的面积= 0.64-0.70）。这项研究是口腔保健中为数不多的分类模型审核的人之一。审核表现出与人口统计学因素（例如年龄和社会援助状况）有关的潜在偏见。解决这些偏见而没有显着损害模型性能仍然是一个挑战。结果证实了基于调查的机器学习模型来识别口腔健康差的个体的可行性，但是在现场试验中需要进一步验证这种方法和试点测试。
评论：改善口腔疾病预防和诊断的技术创新
在题为“改进口腔疾病预防和诊断的技术创新”的评论文章中，作者 Luis Felipe das Chagas e Silva de Carvalho 和 Rayssa Ferreira Zanatta 讨论了正在改变口腔疾病预防和诊断的技术进步。作者强调了人工智能 (AI)、3D (3D) 打印、光子学和唾液诊断等创新，这些创新有助于改善患者的治疗效果、提高满意度和获得医疗服务。尽管如此，虽然该评论文章对这些有益的技术突破进行了概述，但并未解决几个重要问题，例如监管、公平获取、道德问题以及卫生人力能力建设的必要性。本评论旨在对该评论文章进行公正的分析，强调这些技术的积极成果和缺点。
口腔卫生实践理论 I - 课程大纲
治疗。2. 根据需要采用替代支点和各种器械，以高效有效地去除沉积物。3. 选择合适的器械去除大量沉积物。4. 确定患者当前的牙周状况和适当的非手术牙周干预措施、再护理间隔和植入物护理。5. 展示正确的器械维护技术和磨损/损坏器械的识别。6. 了解局部麻醉剂在卫生保健中的应用。7. 选择和应用适当的疗法来控制牙本质过敏。8. 确定适合心血管疾病、糖尿病、癫痫症、肺部疾病、血液恶液质、饮食失调、怀孕、血源性病原体患者和牙植入物的临床管理方案。9. 确定在治疗身体有缺陷的患者的病例管理的改变。
机器人和人工智能在口腔健康教育中的作用。印度牙医的知识、看法和态度
材料和方法：这项横断面和前瞻性研究是在获得机构伦理委员会批准后，对在印度各地执业的牙科专业人士进行的。通过电子邮件和社交媒体分发了之前经过验证和预先分析的问卷表，其中简要说明了研究目的并附有知情同意书。研究问卷包括“封闭式”查询，然后分为四个部分。然后指示所有研究参与者在所有提供的答案中选择任何一个选项。整个研究在一个月内完成。将收集到的观察结果输入 Microsoft Excel 2007® 主图表中。使用了 IBM Corporation 的统计分析软件工具 SPSS 版本 20.0。执行“卡方”检验以评估统计关联。P 值小于 0.05 即为具有统计学意义。
引文：Shirali B、Nasrollahi M、Ali Jalali M。人工智能在口腔和牙科疾病诊断和预测中的应用：系统评价。伊朗生物医学杂志 2024；28(7): 133。
简介：人工智能（AI）作为医学领域的一项先进技术发挥着至关重要的作用，尤其是在诊断和预测口腔和牙科疾病方面。人工智能算法和模型可以高精度、快速地分析和预测口腔和牙科疾病。本研究的目的是研究人工智能在口腔和牙科疾病诊断和预测中的应用。搜索策略：这项系统评价于 2024 年进行，关键词为“AI”、“诊断”、“预测”、“口腔疾病”和“牙科疾病”。在可靠的数据库中搜索关键词，包括 PubMed、Web of Science 和 Google Scholar 搜索引擎，没有时间限制。为了确保搜索结果的完整性，检查了文章的来源，在从 endnote 软件中删除重复的标题并检查标题和摘要后，使用 JBi 工具检查了相关文章。在审查了文章的质量后，记录了清单中的发现。结果：共审查了 2,710 篇文章，选择了 12 篇相关文章。研究结果表明，AI 可以帮助诊断和预测口腔和牙科疾病。通过对医学图像的分析，机器学习模型可以检测出异常模式和危险疾病，例如口腔癌。它们还可以利用有关既往疾病及其症状的数据来发现表明某些疾病发生的模式，例如拥挤和牙龈疾病。结论与讨论：根据获得的研究结果，使用 AI 诊断和预测口腔和牙科疾病可以改善疾病的诊断和治疗，提高口腔和牙科医疗服务的质量。这项技术还可以帮助医生和牙医，提供建议和支持。但是，需要不断更新和改进 AI 模型。
调查父母和准父母对婴儿和儿童口腔卫生的了解
抽象背景：这项研究的目的是调查父母和未来父母关于新生儿和孩子口腔卫生的知识。了解父母意识对于确定知识的差距和改善早期口腔健康实践至关重要。方法：对牙科练习的患者以及在维肯扎（Vicenza）和帕多瓦（Padua）之间的托儿所和小学的儿童的父母进行了匿名问卷。数据收集从2022年1月至2023年6月进行，收到了600个完成的问卷，其中532名由妇女完成，男性完成了68个。统计分析以评估教育水平对口腔卫生知识和实践的影响。结果：根据参与者的教育水平观察到显着差异（p <0.05）。受教育程度较高的父母表现出有关开始口腔卫生年龄的适当年龄，含糖饮料对牙齿衰减的影响以及龋齿疾病的可传播性的知识。在受过大学教育的父母中，有83.8％的人报告经常刷牙，而只有中学或中学教育的父母中有76.4％。此外，超过25％的受访者对牙膏安全表示担忧，并且对早期口腔卫生实践和氟化物使用的重要性的了解有限。结论：研究结果强调了有针对性的教育干预措施需要提高父母对口腔卫生的理解的必要性，特别关注营养，细菌透气性和早期口腔护理的重要性。教育工作者，医疗保健专业人员和社区计划应优先解决所确定的差距，尤其是在教育背景较低的父母中，以促进从小就促进口腔健康实践。
用手，脚和口腔疾病的小儿患者的肠道灌肠治疗对肠道菌群的影响
HFMD和肠道菌群之间的关系引起了人们越来越多的关注。Current research has demonstrated that children with HFMD exhibit significant dysbiosis in their gut microbiota, characterized by a decrease in overall gut microbial diversity, accompanied by a reduced abundance of butyrate-producing bacterial genera (e.g., Bifidobacterium , Ruminococcus , and Roseburia ), and an increased presence of opportunistic pathogenic bacteria (e.g.,大肠杆菌和肠球菌（4-6）。随着传统中药（TCM）在消化道疾病（7,8）的治疗（TCM灌肠疗法）中，涉及将药物溶液直接施用到直肠中以应用肠道粘膜吸收性，已作为有效的治疗方法出现（9）。 考虑到通过潜在的副作用（包括过敏反应），通过静脉内途径进行TCM注射是有争议的，因此已经发现直肠给药通常会导致更少的过敏反应，并且被认为更安全。 重新注射，一种由金银花，阿耳震和garden虫组成的现代TCM配方，以其排毒，清除和防风效应而被认可（10）。 在这项研究中，我们旨在评估HFMD儿童肠道菌群的重新灌肠灌肠的调节作用，为其在治疗中的应用提供基础。 我们涉及将药物溶液直接施用到直肠中以应用肠道粘膜吸收性，已作为有效的治疗方法出现（9）。考虑到通过潜在的副作用（包括过敏反应），通过静脉内途径进行TCM注射是有争议的，因此已经发现直肠给药通常会导致更少的过敏反应，并且被认为更安全。重新注射，一种由金银花，阿耳震和garden虫组成的现代TCM配方，以其排毒，清除和防风效应而被认可（10）。在这项研究中，我们旨在评估HFMD儿童肠道菌群的重新灌肠灌肠的调节作用，为其在治疗中的应用提供基础。我们
AI驱动的物联网：改造口腔植入学中的诊断和治疗计划
好处•增强的诊断：AI算法可以分析CBCT扫描，口内图像和患者记录的复杂数据集，以提供对骨质质量，解剖结构和潜在并发症的更准确评估。•改进的治疗计划：AI驱动的工具可以根据个人的需求来帮助虚拟植入物放置，手术指南设计和个性化治疗计划。•连续监视：IoT [2]设备，例如智能植入物和可穿戴传感器，可以实时监视植入物稳定性，康复进度和特定于患者的因素，并在需要时及时进行干预。•预测性维护：AI算法可以分析物联网设备的数据，以预测潜在的植入物故障或并发症，从而积极地维护和预防性护理。•个性化治疗方法：AI和IoT促进了针对每个患者独特的解剖学，临床状况和生活方式量身定制的个性化治疗计划。•改善患者的预后：通过增强诊断，治疗计划和监测，AI和IoT可以提高植入物的成功率，减少并发症和更好的患者满意度。
健康和糖尿病患者中唾液钙，龋齿和口腔健康状况的比较：一项横断面研究
使用商业上可用的OCPC试剂盒使用OCPC方法进行唾液钙估计。钙，在碱性培养基中，与OCPC结合形成紫色的复合物。形成的颜色的强度与唾液样品中存在的钙量成正比。三个干净和干燥的试管将分别标记为空白（B），标准（S）和测试（T）.0.02 mL蒸馏水，标准溶液和测试溶液分别被移液到测试管B，S，T中。然后，将为0.5 mL缓冲液和颜色试剂添加到所有三个测试管中，并将含量彻底混合并在37°C下孵育5分钟。标准（s）和测试（t）的光密度是针对比色计在570 nm处的空白（b）测量的，并记录了值。