# data[].attributes.attachment_caption
La diversidad ecológica del microambiente periodontal puede proporcionar condiciones adecuadas para la colonización de especies de la microbiota oral

# data[].attributes.headline
Biopelícula asociada a la enfermedad periodontal

# data[].attributes.subject
Biopelícula asociada a la enfermedad periodontal

# data[].attributes.body
Objetivo fue determinar la prevalencia y los niveles de especies patógenas de relevancia médica en la microbiota de individuos con distinto estado clínico periodontal.

# data[].attributes.body
La enfermedad periodontal se encuentra entre las enfermedades infecciosas orales más comunes asociadas con el establecimiento de una biopelícula altamente patógena que desencadena una respuesta inmunitaria/inflamatoria del huésped, lo que conduce a la destrucción de los tejidos periodontales de soporte y, finalmente, a la pérdida de dientes.

# data[].attributes.body
Se considera la enfermedad periodontal como un indicador de riesgo potencialmente para varias enfermedades sistémicas, afectando la calidad de vida del paciente; debido a la proximidad anatómica de la biiopelícula periodontal al torrente sanguíneo gingival, las bolsas periodontales pueden actuar como reservorios de patógenos microbianos y sus productos, así como mediadores inflamatorios e inmunocomplejos que pueden diseminarse a otros sitios del cuerpo humano

# data[].attributes.body
En condiciones normales de salud oral, no se debe esperar que los microorganismos superen en proporciones a las especies orales muy bien adaptadas. Por otro lado, estas especies patógenas pueden aumentar significativamente en frecuencia y conteo en individuos que presentan infecciones orales como periodontitis, mala higiene y/o inmunosupresión

# data[].attributes.body
Un total de 270 sujetos secuenciales que buscaron tratamiento odontológico entre 2007 y 2014 en la Facultad de Odontología de la Universidad Federal de Rio de Janeiro (UFRJ) con experimentación en humanos firmando consentimiento informado. Las mediciones clínicas periodontales de toda la boca incluyeron la presencia/ausencia de biopelícula supragingival visible (PL) y sangrado al sondaje (BOP), así como la profundidad de sondaje (PD) y el nivel de inserción clínica (CAL) registrados en milímetros utilizando una sonda Carolina del Norte

# data[].attributes.body
Los pacientes fueron sometidos a una anamnesis médica/dental y se obtuvo información sobre la edad, el género, el origen étnico/color y el tabaquismo. Se registró el tabaquismo como no fumador y fumador (fumadores actuales o exfumadores).Todos los sujetos tenían al menos 14 dientes y ≥18 años de edad.

# data[].attributes.body
Los criterios de exclusión incluyeron embarazo, lactancia, terapia periodontal y uso de antibióticos en los últimos seis meses, así como cualquier condición sistémica que pudiera afectar la progresión de la enfermedad.

# data[].attributes.body
Después del examen clínico, los sujetos fueron diagnosticados con salud periodontal (81), gingivitis(55), periodontitis agresiva generalizada (36) o periodontitis crónica (98)

# data[].attributes.body
Los análisis microbianos se realizaron mediante la técnica de hibridación ADN-ADN en tablero de ajedrez según Heller et al

# data[].attributes.body
En general, las especies más prevalentes (>40%) fueron Neisseria spp, Peptostreptococcus anaerobius, Candida albicans, enterobacteria, Pseudomonas aeruginosa, Eubacterium safenum, Clostridium difficile y Olsenella uli

# data[].attributes.body
Los pacientes con PC presentaron >10% de dientes con PD y/o CAL ≥ 5 mm y BOP; AgP presentó ≥30% de dientes con PD y/o CAL ≥5 mm con BOP, incluyendo al menos un incisivo y un primer molar , y ≤39 años de edad.

# data[].attributes.body
Brevemente, los pacientes H presentaban ≤10% de sitios con BOP, sin PD o CAL >3 mm, aunque se permitía PD o CAL = 4 mm sin BOP hasta en el 5% de los sitios.

# data[].attributes.body
Los pacientes G tenían >10% de sitios con BOP, sin PD o CAL >3 mm, aunque se permitía PD o CAL = 4 mm sin BOP en hasta el 5% de los sitios.

# data[].attributes.body
Se observó una mayor proporción de fumadores/exfumadores en los grupos G, CP y AgP en comparación con los pacientes H (p < 0,01; prueba de chi-cuadrado). Los sujetos blancos fueron más prevalentes en los grupos H que en los de periodontitis (p < 0,01;). Sin diferencias significativas entre la enfermedad periodontal los grupos fueron vistos por fumar o etnicidad. Los pacientes CP eran mayores que los pacientes de los otros grupos, mientras que los pacientes H eran significativamente más jóvenes (p < 0,001; prueba de Kruskal-Wallis). Como era de esperar, los pacientes con enfermedades periodontales presentaron destrucción periodontal, inflamación y pérdida de dientes significativamente mayores en comparación con los pacientes H (p < 0,001; prueba de Kruskal-Wallis).

# data[].attributes.body
Entre los pacientes con periodontitis, el grupo AgP mostró una gravedad de la enfermedad significativamente mayor que los pacientes con CP (p < 0,001; prueba de Kruskal-Wallis), aunque no se observaron diferencias en el número de dientes faltantes. Los sujetos con CP presentaron una destrucción periodontal de moderada a grave, como se ve en el % medio de sitios con PD y CAL ≥6 mm. Los individuos con G tenían menos inflamación periodontal que los pacientes con periodontitis (p < 0,001; prueba de Kruskal-Wallis)

# data[].attributes.body
En pacientes infectados por el VIH, varios estudios también han indicado altas frecuencias y niveles de enterobacterias, pseudomonas, Acinetobacter baumannii , C. albicans yE. faecalis en la microbiota subgingival asociada a periodontitis necrosante, periodontitis crónica o salud periodontal.

# data[].attributes.body
Se reportaron altas tasas de prevalencia de estafilococos (81,5%), pseudomonas (83%) y Acinetobacter spp. (63,3%) en muestras de saliva de pacientes hospitalizados

# data[].attributes.body
C. albicans , S. aureus y P. aeruginosase detectaron en la cavidad oral del 68,4 %, 43,7 % y 57,1 % de los adultos mayores, respectivamente, después del tratamiento primario del cáncer oral

# data[].attributes.body
En este estudio se evaluó la prevalencia y los recuentos de patógenos oportunistas en la biopelícula subgingival de personas con diversas afecciones periodontales, aunque la mayoria de los microorganismos probados no fueron considerados miembros residentes de la microbiota oral como C. albicans y H. aphrophilus o incluso nuevos patógenos periodontales/endodónticos potenciales. incluyendo D. pneumosintes , F. alocis , E. safenum y E. faecalis

# data[].attributes.body
La frecuencia de detección de la mayoría de estos microorganismos en la cavidad oral varía ampliamente entre los estudios debido principalmente a diferencias metodológicas como el tipo de muestra oral evaluada (saliva o biopelícula dental), la método de identificación bacteriana (cultivo versusmétodos independientes del cultivo), el análisis de datos, la población de estudio y las condiciones clínicas orales/generales de los sujetos

# data[].attributes.body
De las especies analizadas, pocas se detectaron con una prevalencia y recuentos muy altos, incluidas Neisseria spp., P. anaerobius , C. albicans , enterobacterias, P. aeruginosa , O. uli , C. difficile y E. safenum . De acuerdo con estos hallazgos, las enterobacterias Gram negativas y Pseudomonas spp. se han aislado muy a menudo de diferentes hábitats de la cavidad oral, incluido el biofilm dental y las mucosas.

# data[].attributes.body
Estos microorganismos patógenos presentan un amplio arsenal de factores de virulencia que pueden actuar directa o indirectamente para causar inflamación periodontal y destrucción tisular. Por el contrario, muchos de ellos pueden aumentar de proporciones en la bolsa periodontal como consecuencia de una disbiosis en la microbiota subgingival.

# data[].attributes.body
Además del biofilm subgingival, las células epiteliales orales también han demostrado ser un entorno seguro y una fuente de recolonización bacteriana de los surcos o bolsas periodontales por parte de patógenos oportunistas (Colombo et al).

# data[].attributes.headline
Detección de placa dental basada en aprendizaje profundo en dientes primarios

# data[].attributes.subject
Detección de placa dental basada en aprendizaje profundo en dientes primarios

# data[].attributes.body
La placa dental es un precursor de muchas enfermedades orales (p. ej., caries, gingivitis y periodontitis) por lo tanto, su detección es importante para mantener la salud oral de los niños.

# data[].attributes.body
La placa dental consiste en masas bacterianas en las superficies de los dientes; estas masas generalmente ocurren en el margen gingival y en las áreas interproximales. Sin embargo, identificar la placa dental es difícil para los niños y sus padres porque los dientes y la placa dental a menudo son difíciles de distinguir, especialmente cuando la placa está presente en cantidades limitadas.

# data[].attributes.body
La placa dental se detecta con un explorador o con la ayuda de una solución reveladora y la cuantifican mediante índices basados ​​en el área del diente cubierta o el grosor de la placa.

# data[].attributes.body
Las técnicas que usan espectroscopia de autofluorescencia inducida por láser y análisis de imágenes digitales usando el espacio de color HIS también se han descrito en la literatura, pero el costo del equipo y la estandarización de la técnica son los principales inconvenientes para la popularización de tales métodos. Por lo tanto, existe la necesidad de desarrollar una técnica rentable y conveniente para detectar y cuantificar objetivamente la placa dental.

# data[].attributes.body
Se realiza la recolección de datos por medio de fotografías de dientes temporales . Además, evaluamos el rendimiento diagnóstico de un sistema de IA que utiliza aprendizaje profundo para detectar placa dental en las superficies de los dientes primarios.

# data[].attributes.body
Durante un período de recopilación de datos de 8 meses, participaron en este estudio 86 niños de 5 a 8 años que se sometían a un tratamiento dental en el Departamento de Odontología Pediátrica de la Escuela Universitaria de Pekín y el Hospital de Estomatología de Pekín, China.

# data[].attributes.body
Dientes temporales sin coronas metálicas ni restauraciones de amalgama para un total de recolección de 886 fotos, aprobados por el comité de ética de la junta de revisión institucional local y se obtuvo consentimiento informado de los tutores legales de los niños

# data[].attributes.body
Un investigador marcó las áreas de los dientes tanto en las fotos de los dientes originales como en las reveladas utilizando el software LabelMe (MIT, EE. UU.), que es una herramienta de anotación abierta para la investigación de la visión por computadora. Luego, las fotos de los dientes revelados se redimensionaron para garantizar que los perfiles de los contornos de los dientes de los dos grupos se superpusieran. Las áreas de la placa en las fotos reveladoras también se marcaron con LabelMe, y las áreas marcadas se transfirieron a las fotos de los dientes antes de realizar la operación de revelado utilizando el programa informático.

# data[].attributes.body
El modelo de IA adoptado luego aprendió las características de la placa dental a partir de estas fotos.

# data[].attributes.body
a Fotografía original de los dientes primarios tomada con una cámara intraoral; b foto original de los dientes expuestos; c , d , recortes de las fotos ayb ; e imagen redimensionada de la foto b ; se marca el área de la placa; f el área marcada en la foto e fue transferida a la foto c

# data[].attributes.body
La placa dental detectada por el modelo de IA se comparó con las áreas de placa dental reales para permitir que el modelo de IA compare los resultados y aprenda de sus errores.

# data[].attributes.body
El proceso de entrenamiento del modelo de IA. a Fotografía original del diente primario tomada con una cámara intraoral: b se aplicó agente revelador; luego, el modelo de IA aprendió las características de la placa dental en la foto original.

# data[].attributes.body
c la placa dental detectada por el modelo AI está marcada en amarillo; d el modelo de IA comparó los resultados intermedios y aprendió de sus errores (área roja)

# data[].attributes.body
c foto original del diente primario tomada con una cámara digital; d un dentista pediátrico delineó las áreas de placa

# data[].attributes.body
Un odontopediatra con mas de 20 años de experiencia fue el encargado de evaluar las fotos. Ejemplo de detección de placa dental utilizando el modelo de IA: una foto original del diente primario tomada por la cámara intraoral; b resultado del procesamiento de la máquina después de la detección y marcado de la placa dental, que se muestra en amarillo

# data[].attributes.body
Para evaluar la consistencia del diagnóstico manual, después de 1 semana, se le pidió al odontólogo que marcara las áreas de placa dental en las 98 fotos tomadas por la cámara digital por segunda vez.

# data[].attributes.body
En otra ronda de comparación, se marcaron 102 fotografías de dientes primarios tomadas por la cámara intraoral (1280 × 960 píxeles, TPC Ligang, Dongguan, China) para indicar las áreas de placa dental evaluadas tanto por el modelo de IA como por el dentista pediátrico para evaluar la precisión diagnóstica de cada enfoque basado en fotos con resoluciones más bajas (menos píxeles) que las imágenes adquiridas por la cámara digital.

# data[].attributes.body
El MIoU para la detección de placa dental en las fotos de los dientes de prueba fue de 0,726 ± 0,165 cuando se usaron 709 fotos para entrenamiento y 177 fotos para prueba. La placa dental se marcó en amarillo en cada foto de salida

# data[].attributes.body
La mayoría de las técnicas de medición in vivo se basan en evaluaciones subjetivas realizadas por expertos capacitados de la cantidad de placa en los dientes. Dos índices comunes utilizados para evaluar los niveles de placa son el índice de placa de Quigley-Hein modificado por Turesky (T-QHI) y la puntuación del índice de placa de Silness-Löe. Sin embargo, la placa dental es difícil de identificar para los niños y sus padres debido a la similitud de color entre la superficie del diente y la placa dental.

# data[].attributes.body
El modelo de IA desarrollado logró niveles de rendimiento clínicamente aceptables para la detección de placa dental en los dientes primarios en comparación con un dentista pediátrico experimentado. Este hallazgo ilustra el potencial de adoptar tecnologías de IA similares para ayudar a los niños a mejorar su salud bucal. La cámara intraoral utilizada en este estudio es asequible para la mayoría de las familias chinas; por lo tanto, es posible que los padres controlen la higiene bucal de sus hijos con la ayuda de este modelo de IA en la vida diaria.