Найз в стоматологии: Найз — показания, противопоказания, способ применения — Startsmile — Торговый Дом «Аюрведа»

Разное

Найз в стоматологии: Найз — показания, противопоказания, способ применения — Startsmile

Содержание

Высокочастотный шум в стоматологии — PubMed

. 2002 март-апрель;63(2):231-3.

дои: 10.1080/15428110208984709.

Э Сорайнен ¹ , E Rytkönen

принадлежность

¹ Региональный институт гигиены труда Куопио, Финляндия. [email protected]

PMID: 11975661
DOI: 10.1080/15428110208984709

E Sorainen et al. AIHA J (Фэрфакс, Вирджиния). 2002 март-апрель.

. 2002 март-апрель;63(2):231-3.

дои: 10.1080/15428110208984709.

Авторы

Э Сорайнен ¹ , Э Ритконен

принадлежность

¹ Региональный институт гигиены труда Куопио, Финляндия. [email protected]

PMID: 11975661
DOI: 10.1080/15428110208984709

Абстрактный

Более ранние исследования показали, что пороги слышимости у стоматологов выше, чем ожидалось.

Цель этого исследования состояла в том, чтобы оценить уровень шума современного стоматологического оборудования в строго контролируемых условиях. Это исследование шума было проведено в Лаборатории акустики Регионального института гигиены труда Куопио, фоновый шум которого составляет около 0 дБ(А). Рабочий шум моделировался путем сверления пластины из полиацеталя. В процессе сверления и холостого хода измеряли шум рукояток над отражающей плоскостью на поверхности полусферы, радиус которой составлял 0,3 м, и для каждой рукоятки отбирали 10 отсчетов шума. Средний уровень звукового давления и уровень звуковой мощности устройств рассчитывались с использованием стандарта ISO 3744. Измерения и анализ проводились в третьоктавных полосах частот 25–80 000 Гц. В качестве измерительных приборов использовались микрофоны B&K 4135, предусилители B&K 2633, мультиплексор B&K 2811 и анализатор реального времени B&K 2133 с высокочастотным блоком расширения ZT 0318. Во время симуляции работы средний уровень звукового давления по шкале А нового и старого наконечников составил 76-82 дБ(А), мощной аспирационной трубки 77 дБ(А), слюноотсосной трубки 75 дБ(А).

, а ультразвуковой скейлер 83 дБ(А). Средний уровень ультразвука ультразвукового скейлера составил 107 дБ в третьоктавном диапазоне 25000 Гц.

Типы публикаций

термины MeSH

Снижение шума в стоматологии: роль искусственного интеллекта в улучшении интерпретации рентгенограмм

Пациентка отправила электронное письмо 20 разным стоматологам о своей недавно сделанной серии рентгеновских снимков всего рта, заявив: «Мой предыдущий стоматолог сделал их как раз перед тем, как я переехала в город. Переезд был внезапным (связанным с работой), поэтому у моего стоматолога не было возможности сказать мне, какую работу мне нужно сделать. Я здесь уже два года по заданию и ищу нового дантиста. Пожалуйста, просмотрите прилагаемые рентгеновские снимки и дайте мне знать, требуется ли какое-либо лечение и когда я могу записаться на прием». Предположим, что все двадцать стоматологов согласны предоставить предварительный план лечения, основанный только на диагностических изображениях (при условии, конечно, что они осмотрят пациента перед началом работы). Как вы думаете, насколько последовательными будут планы 20 стоматологов?

Если описанный выше сценарий кажется вам знакомым, возможно, вы помните секретное расследование CBC 2012 года. Их сегмент Marketplace, Money Where Your Mouth Is, обнаружил, что при представлении идентичной серии рентгенограмм всего рта стоматологи сильно различались по диагнозам. Действительно, 40 % планов лечения, предоставленных группой из 20 ничего не подозревающих стоматологов, значительно отличались от нанятых CBC экспертов, а в остальных 60 % присутствовали различные «безобидные несоответствия». Несмотря на диагностическую несостоятельность, не было никаких указаний на то, что серия с полным ртом была особенно сложной. «К сожалению, в стоматологии, — считает эксперт шоу, — диагноз пациента «очень сильно зависит от личного опыта стоматолога». Продюсеры шоу указали на факторы, которые могут объяснить противоречивые мнения, такие как место обучения, философия лечения (консервативное или агрессивное) и типы материалов, используемых поставщиками. В то время как CBC отметил, что некоторые стоматологи, вероятно, ставили свои «личные финансовые интересы выше интересов пациента», в шоу не упоминался один фактор: человеческая ошибка.

Шум в медицине

Даниэль Канеман, лауреат Нобелевской премии по экономике, автор, наиболее известный за книгу «Думай быстро и медленно», прошлой весной опубликовал новую книгу: «Шум: недостаток человеческого суждения».[i] В «Шуме» Канеман объясняет два широких феномена, описывающих системные ошибки в таких областях, как право, медицина и финансы: предвзятость и, как следует из названия книги, шум. Предвзятость включает в себя последовательную модель расхождения, которая может иметь или не иметь моральных последствий. Стоматолог, склонный к раннему вмешательству, когда сталкивается с начинающимся кариесом, может считаться приверженцем «агрессивной философии лечения». Стоматолог, который постоянно предлагает более комплексные планы лечения, когда у пациентов есть страховка, демонстрирует другой вид предвзятости. С другой стороны, если 10 стоматологов, у которых нет другого стимула, кроме как дать правильный ответ, и которым поручено диагностировать кариес на одном и том же наборе рентгенограмм, дадут 10 разных ответов без четкого направления, их ответы будут описаны как «зашумленные». Чем дальше расхождение их диагнозов, тем больше уровень шума.

Канеман описывает реальный мир как «скандально» шумный, а проявлением шумной системы является медицина:

Сталкиваясь с одним и тем же пациентом, разные врачи по-разному оценивают наличие у пациентов рака кожи, рака молочной железы, болезней сердца, туберкулез, пневмония, депрессия и множество других заболеваний. Шум особенно высок в психиатрии…[h]однако значительный шум также встречается в областях, где его нельзя было ожидать, например, при чтении рентгеновских снимков.

Действительно, рентгенологи называют диагностические вариации своей ахиллесовой пятой. Поскольку шум в рентгенографии легко продемонстрировать, исследования в этой области дали поразительные результаты. Например, частота ошибок для рентгенологов, участвовавших в исследовании по диагностике рака молочной железы, варьировалась от идеальной оценки (т. е. 0% ошибок) до ошеломляющих 50% ложноотрицательных результатов и 64% ложноположительных результатов.[ii]

Суждения врачей с течением времени также оказались зашумленными. Когда по незнанию представили одни и те же сложные диагностические изображения с интервалом в несколько месяцев, 22 врача не согласились со своими более ранними диагнозами в диапазоне от 63% до 9%.2% времени. [iii] Другие исследования показывают, что точность диагноза может варьироваться в зависимости от времени суток или загруженности дня. Одно исследование, в котором рассматривался очень большой набор данных, показало, что 63,7% тестов, проанализированных в 8:00, были направлены на дополнительный скрининг по сравнению с только 47,8% аналогичных тестов, проанализированных в 17:00.[iv] Было высказано предположение. что отделения радиологии, как правило, отстают в течение дня, и, следовательно, количество пропущенных диагнозов растет, поскольку клиницисты стремятся наверстать упущенное. Хотя это рациональное объяснение, оно не совсем обнадеживает.

Шум в стоматологии

Было бы несложно представить, какое отношение вышеприведенный свод результатов исследований имеет к стоматологии, но нам и не нужно. Шум при интерпретации стоматологической рентгенографии был тщательно изучен, и было обнаружено, что несколько факторов способствуют увеличению шума. Фактор, наиболее тщательно изученный, связан со сложностью диагностики по рентгенограммам полости рта и, во многих случаях, с отсутствием адекватной подготовки. Рассмотрим следующее из стоматологической школы в Соединенных Штатах:

Школа стоматологии Университета Миссури-Канзас-Сити (UMKC) включает оценку интерпретации рентгенограмм в комплексное объективное структурированное клиническое обследование (OSCE)… Студенты старших курсов стоматологов участвуют в многостанционном ОБСЕ в летнем семестре между третьим и четвертым курсами . Во время пилотного проекта успеваемость студентов на радиологической станции ОБСЕ привела к тому, что очень небольшой процент (2,9%) сдал экзамен с первой попытки, что является самым низким показателем среди всех станций ОБСЕ.

Тот факт, что 97% студентов-стоматологов не смогли сдать рентгенологический экзамен с первой попытки, ясно свидетельствует об отсутствии адекватной подготовки. Через несколько лет после того, как школа пересмотрела свой подход к обучению интерпретации рентгеновских снимков, это число уменьшилось до 73%.[v] Тем не менее, результаты показывают, что при диагностике патологий по двумерным изображениям легко ошибиться. Можно разумно утверждать, что опытные клиницисты будут работать лучше; однако в реальном мире возникает ряд проблем, с которыми студент, сдающий экзамен, не столкнется. Занятый стоматолог в условиях нехватки времени со стороны персонала и пациентов может тратить значительно меньше времени на получение и документирование результатов, полученных с помощью набора периапикальных и прикусных зубов. Стоматологи, сталкивающиеся со стрессами повседневной практики, могут не чувствовать, что у них есть время для изучения всего поля зрения; Опасности туннельного зрения хорошо известны. Другие могут прийти к правильному диагнозу, но забыть его до того, как успеют внести записи в карту.

Шум наблюдался как среди стоматологов, так и среди новичков. В одном исследовании клинических инструкторов другой стоматологической школы в США попросили «оценить процент потери костной массы для указанных зубов при просмотре оцифрованных рентгенографических изображений, выбрав одну из следующих категорий: <15 процентов, 15-30 процентов и >30 процентов». [vi] Ответы были откалиброваны в соответствии с рекомендациями Американской стоматологической ассоциации (ADA) и Американской академии пародонтологии (AAP). При первом просмотре тестовых изображений «согласие клинических инструкторов с правильным выбором составило 64,5 процента». Это означает, что в 35,5% случаев оценка преподавателей факультета была неверной. В исследовании отмечены «неточности и несоответствия интерпретации рентгенограмм клиническими инструкторами» и сделан вывод о том, что необходима дальнейшая «обучение и калибровка [] инструкторов, чтобы можно было повысить точность и согласованность их оценок».

Было показано, что помимо неадекватной подготовки, ошибки в интерпретации рентгенографии зубов могут быть вызваны и другими факторами, в том числе окружающим освещением (диагнозы были более точными, когда стоматолог изучал изображение в темной комнате после того, как глазам дали время на адаптацию). [vii] Исследования также установили, что качество рентгенографических изображений может варьироваться от одной системы визуализации к другой, что приводит к увеличению частоты ошибок, и что «проецируемая анатомия вносит существенный вклад в шум, особенно при обнаружении низкоконтрастных объектов на изображениях». [viii] В других дисциплинах усталость, голод и даже настроение влияют на качество сложных суждений.

Последствия шума

Какой бы ни была причина, мы знаем, что неправильная оценка рентгеновских снимков может привести к целому ряду субоптимальных результатов, таких как неправильный диагноз, пропущенный или отсроченный диагноз, чрезмерное или недостаточное лечение, неправильная оценка состояния пародонта пациента. состояния с течением времени и, в конечном счете, плохие результаты лечения, неудовлетворенность пациентов и ответственность. Вышеупомянутое, в свою очередь, может негативно сказаться на финансовом благополучии клиницистов, уровне стресса и удовлетворенности карьерой. Хотя точная частота ошибок (или шума) в реальной стоматологической практике неуловима, клиницисты, знакомые с исследованиями и не страдающие от эффекта Деннинга-Крюгера, должны быть заинтересованы в уменьшении ошибок при диагностике оральных патологий по рентгенографическим изображениям.

Снижение шума и улучшение качества интерпретации рентгенограмм

Эксперты по безопасности пациентов и практикующие врачи предложили несколько способов борьбы с шумом в здравоохранении. В двух из упомянутых выше исследований утверждается, что строго применяемые и хорошо структурированные программы обучения являются ключом к повышению качества. Усовершенствования процессов, такие как внедрение протоколов и контрольных списков, показали потенциал для уменьшения диагностических ошибок. Известно, что на организационном уровне культуры, ориентированные на пациента, с сильным акцентом на безопасность пациентов, со временем снижают неблагоприятные события и другие инциденты, связанные с безопасностью пациентов. Поставщики медицинских услуг никогда не должны отказываться от постепенных улучшений; однако стоматологическая радиология находится на пороге огромного и быстрого технологического прорыва.

Популярность программ искусственного интеллекта (ИИ) в медицине резко возросла за последнее десятилетие, а их применение в стоматологии развивается с головокружительной скоростью. До недавнего времени идея о том, что компьютер может просматривать всю базу данных рентгеновских снимков стоматологического кабинета, выявлять потенциальные пропущенные диагнозы и одним нажатием кнопки помогать в обнаружении широкого спектра оральных патологий, казалась фантастикой. Это уже происходит. На самом деле, на рынок вышло множество продуктов, и первые пользователи — стоматологи общего профиля и частнопрактикующие стоматологи — внедрили решения ИИ в свою повседневную жизнь. ИИ, алгоритмы глубокого обучения и компьютерная диагностика являются частью структуры стоматологии, и изощренность этой технологии совершенствуется с каждым часом. Скорость изменений в этой области можно описать пятью словами: моргни, и ты упустишь это.

Программы искусственного интеллекта помогают клиницистам отслеживать цефалометрические ориентиры; выявление кариеса, потери альвеолярной кости и периапикального патологии; маркировка нижнего альвеолярного нерва; анализ роста лица и выполнение других подобных задач. Активно разрабатывается использование ИИ для скрининга рака ротовой полости и метастазов в лимфатических узлах, а также диагностика и планирование лечения различных других распространенных орофациальных заболеваний. В недалеком будущем алгоритмы глубокого и метаобучения будут способны выявлять даже редкие заболевания. На переднем крае этой технологии исследователи работают над алгоритмом, который будет способен «универсально обнаруживать поражения» не только во рту, но и во всем теле (и даже в мозгу).

В основных областях стоматологии ИИ уже превосходит стоматологов; в одном исследовании «алгоритм глубокого [обучения] смог обнаружить кариозные поражения с точностью 75,5–93,3% и чувствительностью 74,5–97,1%. чувствительность варьируется от 19% до 94%». Используя другой алгоритм, «точность диагностики [зуба с пародонтитом] оказалась на уровне 76,7–81,0%, а точность прогнозирования необходимости удаления — 73,4–82,8%». тем не менее, тесты показали уровень ошибок 35,5 %, и с каждой дополнительной рентгенограммой, введенной в эти алгоритмы, их точность и полезность будут увеличиваться.

Несмотря на то, что искусственный интеллект является прорывной технологией, он еще не готов заменить стоматологов. «Скорее, использование ИИ следует рассматривать как дополнительный актив в помощь стоматологам и специалистам», чтобы свести к минимуму шум, который так долго преследовал область рентгенографической интерпретации. Мы знаем, что технологии могут сильно изменить практику стоматологии — просто посмотрите, какое влияние оказали алгоритм Invisalign и такие компании, как Smile Direct Club. Мы должны принять это.

Ссылки

[i] Канеман, Даниэль, Оливье Сибони и Касс Р. Санстейн. Шум: недостаток человеческого суждения. Little, Brown, 2021.

[ii] Вариабельность интерпретации скрининговых маммограмм радиологами США. Результаты национальной выборки, CA Beam, PM Layde, DC Sullivan, 1996: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8546556/ .

[iii] Различия между опытными наблюдателями в интерпретации аварийных и аварийных рентгенограмм P J Robinson 1, D Wilson, A Coral, A Murphy, P Verow, Br J Radiol.

, 1999: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10474490/ .

[iv] Связь времени приема в клинику первичной медико-санитарной помощи с назначением врача и прохождением пациентом скрининга рака груди и колоректального рака, Esther Y. Hsiang, BA1,2; Шиван Дж. Мехта, доктор медицины, MBA3; Дилан С. Смолл, PhD2; и др. Charles A.L. Rareshide, MS4; Кристофер К. Снайдер, MPh5; Сьюзен С. Дэй, доктор медицины, MPh4; Митеш С. Патель, доктор медицинских наук, магистр делового администрирования, MS2,3,4,5, сведения о членстве автора в статье, JAMA Netw Open. 2019;2(5):e193403. doi:10.1001/jamanetworkopen.2019.3403

[v] Преддипломная редакция учебной программы для компетентности в интерпретации рентгеновских снимков зубов на основе результатов ОБСЕ, Кумар, Вандана; Gadbury ‐ Amyot, Cynthia C, Journal of Dental Education, 2019-10, Vol.83 (10), p.1233-1239

[vi] Точность и согласованность рентгенографической интерпретации среди клинических инструкторов с использованием двух Viewing Systems, Лэннинг, Шарон К. ; Бест, Эл М ; Темпл, Генри Дж.; Ричардс, Филип С.; Кэри, Эллисон; Макколи, Лори К., Журнал стоматологического образования, 2006-02, Том 70 (2), стр. 149.-159

[vii] Каваи, Тайсуке, Кенджи Сато и Такаши Йосуэ. «Влияние условий просмотра на обнаружение контрастных деталей на внутриротовых рентгенограммах». Оральная радиология 21.1 (2005): 23-29.

[viii] Влияние анатомического шума на восприятие низкой контрастности на внутриротовых рентгенограммах: исследование in vitro Olsson, Lars; Нильссон, Матс ; Свенсон, Бьёрн ; Хеллен-Хальме, Кристина Денто-челюстно-лицевая рентгенология, 2016, том 45 (4), стр. 20150402-20150402

[ix] Бадер Д.Д., Шугарс Д.А., Бонито А.Дж. Систематические обзоры избранных методов диагностики и лечения кариеса зубов. Дж. Дент, образование. 2001;65(10):960-8.

[x] Lee JH, Kim DH, Jegon SN, Choi SH. Диагностика и прогнозирование пораженных пародонтом зубов с использованием алгоритма сверточной нейронной сети на основе глубокого обучения.

Торговый Дом «Аюрведа» — аюрведа оптом