简介:“啊,好甜!”糖还是要放在嘴里嚼着吃,才能体会其真正的美味,因为只有这样才能便糖的香甜久久地留在嘴里。
简介:摘要目的了解系统性洁牙方法对口腔牙菌斑的减少作用,比较系统性洁牙方法和传统洁牙方法对于牙菌斑清楚的差异。方法采用随机抽样的方法抽取某高校不同年级大学生共1000名,均分为试验和对照两组,实验组进行系统性洁牙方法的教学,并在日常生活中进行习惯和意识的强化,对照组不采取任何措施进行传统的刷牙方法,0月基线和6个月随访调查,比较不同组别、不同时间段,调查对象牙菌斑个数(NdGdCOB自倍频微片激光器检测方法)。结果实验后期6月份比较,实验组和对照组牙菌斑差异显著(t=10.23,P=0.00)。实验组0月前侧牙菌斑(42.13±10.21),6月后侧(11.23±5.21),实验组两个时间段比较差异显著(t=10.11,P=0.00)。结论进行系统性的刷牙方法传授和习惯强化,能显著降低人群牙菌斑数量,改善口腔卫生和健康。
简介:摘要目的研究含中草药的牙膏是否具有抑制牙菌斑和减轻牙龈炎的功效。方法采用随机、双盲、对照的研究方法,对100名受试者进行为期3个星期的临床研究。受试者随机分成两组,分别使用含中草药成分(实验组)或不含中草药成分(对照组)的普通牙膏,于实验前、1个星期、3个星期对受试者菌斑指数和牙龈指数进行临床检查。结果与试验前相比,试验1个星期、3个星期时,试验组的PLI和GI均有显著下降,且有统计学差异(P<0.01);与对照组相比,试验组试验1个星期时,GI减少18.7%(P<0.05)、PLI减少9.1%(P>0.05);试验3个星期时,GI减少22.6%(P<0.05)、PLI减少13.9%(P<0.05)结论中草药牙膏具有较好的抑制牙菌斑和减轻牙龈炎的功效。
简介:牙菌斑生物膜是龋病和牙周病的始动因子,其形成过程呈时空动态变化,是菌丛赖以生存及细胞间信号交流的场所。对于菌斑生物膜的空间结构、信号交流及生物活性变化的研究渐成热点。激光共聚焦扫描显微镜(eonfocallaserscanningmicroscope,CLSM)应用于细胞生物学及分子牛物学的研究,成为牙菌斑生物膜研究的重要工具,荧光技术的不断发展,大大提高了CLSM在口腔菌斑生物膜研究领域的应用。而近年来荧光原位杂交技术(fluorescenceinsituhybridization,FISH)被引入细菌生物膜的研究中,使结合CLSM的荧光技术又有了新的发展。本文对几种常见的荧光技术做一综述。
简介:【摘要】目的:揭示围绕牙周病患者实施牙周综合护理的作用效能。方法:2022年5月-2023年5月,将76例牙周病患者分两组,各38例,参照组常规护理,研究组牙周综合护理,测算对比两组的护理满意度计量指征,以及接受护理前后的SAS计量指征、SDS计量指征、菌斑指数计量指征、牙周袋探诊深度计量指征、牙龈指数计量指征和牙龈出血指数计量指征。结果:研究组的护理满意度计量指征高于参照组(P<0.05)。护理前,研究组的SAS计量指征、SDS计量指征、菌斑指数计量指征、牙周袋探诊深度计量指征、牙龈指数计量指征和牙龈出血指数计量指征均与参照组大致相当(P>0.05)。护理后,研究组的SAS计量指征、SDS计量指征、菌斑指数计量指征、牙周袋探诊深度计量指征、牙龈指数计量指征和牙龈出血指数计量指征均优于参照组(P<0.05)。结论:指向牙周病患者实施牙周综合护理,效能优质,值得推广。
简介:摘要 目的 探讨系统口腔护理干预对固定义齿修复体牙菌斑的控制作用效果 方法 选择2022年8月至2023年8月在我院接受治疗的固定牙齿修复体的牙菌斑患者86例,对所有患者进行系统口腔护理干预,后对比干预前后患者的牙菌斑指数以及牙周健康指数。结果 在对所有患者采取系统口腔护理干预后,患者牙菌斑均得到了明显的控制,牙周健康也有了明显的改善,且差异优统计学意义(P<0.05)。结论 对固定义齿修复体牙菌斑患者采用系统口腔护理干预能有效提高患者对口腔保健知识的认知,对牙菌斑的控制效果显著,提高患者的生活质量。
简介:摘要目的建立基于人工智能技术的牙菌斑智能判读系统,分析影响其判读结果的相关因素。方法2018年10月至2019年6月用家用口腔内镜(1 280×960像素,东莞立港医疗器材有限公司)拍摄北京大学口腔医学院的25名研究生志愿者[男性12名,女性13名,年龄(23±3)岁]口内牙齿唇颊侧照片,使用菌斑染色剂(Cimedical,日本)进行菌斑染色后,用同样拍摄方法再次拍摄照片,共收集符合纳入标准的549组恒牙牙菌斑染色前后的牙齿照片。将549组图像采用随机数字表法分为440组训练数据集和109组测试数据集。设计并实现基于DeepLab的深度学习模型,采用LabelMe软件(Windows版3.2.1,MIT,美国)进行标注,对标注后的440组训练数据集进行训练,并据此建立恒牙牙菌斑智能判读系统,使用平均交并比(mean intersection over union,MIoU)作为评估该算法识别准确性的量化指标,用建立的恒牙牙菌斑智能判读系统对109组测试照片进行判读。使用Matlab软件(Windows版R2017a,MathWorks,美国)提取109组照片的牙菌斑边缘线,计算菌斑边缘线像素点个数,以此衡量牙菌斑边缘的复杂性,并计算牙菌斑面积百分比。基于多元线性回归分析牙位、牙菌斑面积百分比、牙菌斑边缘线像素点个数、镜头光源光斑是否位于菌斑区域对于恒牙牙菌斑判读准确性的影响,通过方差检验比较模型调整后的决定系数R2选择拟合效果更优的模型。结果恒牙牙菌斑智能判读系统对测试组判读的MIoU值为0.700±0.191。当牙菌斑面积百分比、牙菌斑边缘线像素点个数进入回归模型时,R2值为0.491,高于只有牙菌斑百分比进入模型时的R2,牙菌斑面积百分比、牙菌斑边缘线像素点个数对恒牙牙菌斑判读准确性有显著影响(P<0.05)。牙菌斑边缘线像素点个数的标准化系数为-0.289,菌斑面积百分比的标准化系数为-0.551。结论本研究通过家用口腔内镜采集的恒牙牙面图像构建了恒牙牙菌斑智能判读系统,该系统可以较准确地判断牙菌斑的附着情况;牙菌斑边缘线越复杂,牙菌斑面积百分比越高,菌斑识别的准确性越低。