Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/60600
Title in Portuguese: Medidas de autorrelato para triagem de periodontite severa : avaliação clínica e revisão sistemática
Author: Taboza, Zuila Albuquerque
Advisor(s): Rêgo, Rodrigo Otávio Citó César
Keywords: Autorrelato
Periodontite
Triagem
Issue Date: 28-Jul-2021
Citation: TABOZA. Z. A. Medidas de autorrelato para triagem de periodontite severa : avaliação clínica e revisão sistemática. 2021. Tese (Doutorado em Odontologia) - Faculdade de Farmácia, Odontologia e Enfermagem, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2021. Disponível em: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/60600
Abstract in Portuguese: Objetivos: O objetivo deste estudo foi avaliar performance preditiva de um questionário periodontal autorrelatado, aplicado por agentes comunitários de saúde (ACS) para rastreamento de periodontite severa (PSev) e realizar uma revisão sistemática (RS) sobre o uso de questões de autorrelato para o diagnóstico de PSev. Metodologia: Para o primeiro estudo, os ACS aplicaram em suas comunidades do município de Sobral, Ceará, Brasil, o questionário CDC/AAP, composto por 8 questões. Os participantes foram submetidos a exame clínico, composto por exame periodontal completo. PSev foi avaliada considerando três definições. O desempenho do questionário foi analisado pelo teste qui-quadrado e regressão logística com avaliação de sensibilidade (SS), especificidade (SP) e área sob a curva ROC (AUROC). Para a RS, uma busca foi realizada nos bancos de dados Pubmed, Scopus, Web of Science, BVS e Pro-Quest com os descritores “self-reported” e “periodontitis”. Foram selecionados estudos em adultos (> 18 anos), que utilizam os critérios para definição de periodontite severa CPITN e CPI, avaliação radiográfica ou exame periodontal completo, de acordo com a definição proposta pelo CDC-AAP, pela classificação AAP/EFP, ou pelos critérios do GBD (PIC > 6 mm ou PS > 5 mm). Foram excluídos os estudos que não estabeleceram critérios para classificação de PSev ou que agruparam os dados desta com outros tipos de periodontite. A qualidade e risco de viés de cada artigo foi avaliada pela ferramenta Avaliação da Qualidade dos Estudos de Precisão de Diagnóstico-2 (QUADAS-2). Resultados: 243 indivíduos responderam ao questionário e foram examinados. A prevalência de PSev foi de 47.3% segundo o critério CDC/AAP. Diferenças significativas foram observadas para as médias de perda de inserção clínica interproximal (PIC), SEV = 4.6± 1.7* mm x NOMMOD = 2.9± 0.6 mm) e profundidade de sondagem (PS), SEV = 3.6± 0.8 mm x NOMMOD = 2.7± 0.4 mm, e também para o número de dentes com PIC e PS >5 mm e >6 mm (p <0.001). Três das oito perguntas, “ter doença gengival” (odds ratio [OR] = 2.6, intervalo de confiança de 95% [IC] = 1.5-4.7), “saúde geral dos dentes e gengivas” (OR = 0.5, IC 95% = 0.2-0.9) e “mobilidade dentária” (OR 2.6, IC 95% = 1.5-4.7) foram associadas à periodontite severa (p <0.05). Na análise de regressão logística multivariada, os melhores modelos para prever periodontite severa foram aqueles que incluíram todas as questões de autorrelato e todas as variáveis sociodemográficas e que utilizaram como parâmetro as definições CDC/AAP (SS=69.7%, SP=80.3, ROC=0.806) e a presença de dois sextantes com PS≥ 6mm (SS=82.1%, SP=69.2, ROC=0.861). Para a RS, foram incluídos 24 estudos, publicados entre 1988 e 2020. Variação significativa quanto ao tamanho da amostra e à prevalência de PSev foi observada. A forma de aplicação dos questionários de autorrelato variou, acontecendo por meio de correio, telefone, formulário presencial preenchido pelos próprios participantes e entrevista pessoal. Na análise multivariada 11 estudos apresentaram valor de ROC excelente, 4 excepcional, 4 aceitável e apenas 1 apresentou baixo valor de ROC (0.67). 10 artigos usaram o questionário de oito questões proposto pelo CDC-AAP para avaliação do autorrelato. A avaliação de qualidade mostrou um baixo nível de viés na maioria dos estudos incluídos em termos de seleção de pacientes, teste de índice, padrões de referência, bem como fluxo e tempo. Resultados semelhantes também foram observados quanto à preocupação em relação à aplicabilidade. Conclusões: Esta análise identificou que autorrelato constitui uma importante medida promissora para otimizar o diagnóstico e proporcionar uma triagem de casos mais severos de periodontite. podendo ser aplicadas por ACS.
Abstract: Objectives: The aim of this study was to evaluate the predictive performance of a self-reported periodontal questionnaire applied by community health workers (CHA) for screening for severe periodontitis (PSev) and to conduct a systematic review (SR) on the use of self-report questions for the PSev diagnosis. Methodology: For the first study, the CHAs applied the CDC/AAP questionnaire, consisting of 8 questions, in their communities in the city of Sobral, Ceará, Brazil. Participants underwent a clinical examination, consisting of a complete periodontal examination. PSev was evaluated considering three definitions. The performance of the questionnaire was analyzed using the chi-square test and logistic regression with assessment of sensitivity (SS), specificity (SP) and area under the ROC curve (AUROC). For SR, a search was performed in Pubmed, Scopus, Web of Science, VHL and Pro-Quest databases with the descriptors “self-reported” and “periodontitis”. Studies in adults (> 18 years) were selected, using the criteria for definition of severe periodontitis CPITN and CPI, radiographic evaluation or complete periodontal examination, according to the definition proposed by the CDC-AAP, by the AAP/EFP classification, or by the GBD criteria (PIC > 6 mm or PS > 5 mm). Studies that did not establish criteria for PSev classification or that grouped PSev data with other types of periodontitis were excluded. The quality and risk of bias of each article was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 tool (QUADAS-2). Results: 243 individuals answered the questionnaire and were examined. The prevalence of PSev was 47.3% according to the CDC/AAP criteria. Significant differences were observed for the means of interproximal clinical attachment loss (PIC), SEV = 4.6 ± 1.7* mm x NOMMOD = 2.9 ± 0.6 mm) and probing depth (PS), SEV = 3.6 ± 0.8 mm x NOMMOD = 2.7 ± 0.4 mm, and also for the number of teeth with PIC and PS >5 mm and >6 mm (p <0.001). Three of the eight questions, “having gum disease” (odds ratio [OR] = 2.6, 95% confidence interval [CI] = 1.5-4.7), “general health of teeth and gums” (OR = 0.5, 95% CI = 0.2-0.9) and “dental mobility” (OR 2.6, 95% CI = 1.5-4.7) were associated with severe periodontitis (p < 0.05). In the multivariate logistic regression analysis, the best models to predict severe periodontitis were those that included all self-report questions and all sociodemographic variables and that used the CDC/AAP definitions as a parameter (SS=69.7%, SP=80.3, ROC= 0.806) and the presence of two sextants with PS≥ 6mm (SS=82.1%, SP=69.2, ROC=0.861). For RS, 24 studies were included, published between 1988 and 2020. Significant variation in sample size and prevalence of PSev was observed. The form of application of the self-report questionnaires varied, taking place by mail, telephone, face-to-face form filled in by the participants themselves and a personal interview. In the multivariate analysis 11 studies showed excellent ROC value, 4 exceptional, 4 acceptable and only 1 presented a low ROC value (0.67). 10 articles used the eight-question questionnaire proposed by the CDC-AAP to assess self-report. Quality assessment showed a low level of bias in most of the included studies in terms of patient selection, index testing, reference standards, as well as flow and timing. Similar results were also observed regarding concerns about applicability. Conclusions: This analysis identified that self-report is an important promising measure to optimize diagnosis and provide a screening of more severe cases of periodontitis. may be applied by ACS.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/60600
metadata.dc.type: Tese
Appears in Collections:DCOD - Teses defendidas na UFC

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2021_tese_zataboza.pdf1,52 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.