Precisión y confiabilidad cefalométrica en el diagnóstico de la maloclusión clase III esquelética en angolanos

Yosvany Herrero Solano, Jorge Félix Corrales Figueredo, Pedro Luis Sánchez Sagué, Isis Amanda Vázquez Chibás, Daniela Elizabeth Vázquez Chibás

Texto completo:

PDF XML

Resumen

Introducción: el diagnóstico cefalométrico es una herramienta esencial debido al análisis de las maloclusiones dentales y divergencias esqueléticas. Objetivo: evaluar la precisión y confiabilidad de cinco parámetros cefalométricos en el diagnóstico de maloclusión clase III esquelética en angolanos. Métodos: se realizó un estudio observacional descriptivo transversal en 30 telerradiografías laterales de pacientes angolanos atendidos en el Consultorio de Ortodoncia de la Clínica Meditex entre julio de 2021 a octubre de 2022. Se midieron el ángulo ANB, la evaluación de Wits, el ángulo Beta, el ángulo W y el ángulo Yen. Se calcularon la validez, confiabilidad, sensibilidad y valores predictivos positivos. Resultados: resultó que el error de Dahlberg varió de 0,576 a 0,890 y el coeficiente de correlación entre clases encontró una alta correlación entre los dos conjuntos de lecturas. Se arrojó una fuerte correlación entre los valores del ángulo ANB y la evaluación de Wits (r= 0,899, P < 0,05), el ángulo Beta y la evaluación de Wits (r = 0,822, P < 0,05), y el ángulo Yen y W (r = 0,876, P < 0,05); el ángulo ANB y el ángulo Beta mostraron la sensibilidad más alta (0,934), mientras que el ángulo ANB mostró el VPP más alto (0,966). Conclusiones: la combinación del ángulo ANB y la evaluación de Wits, el ángulo Beta y la evaluación de Wits, y el ángulo Yen y el ángulo W, son indicadores confiables para evaluar con precisión la maloclusión de clase III en pacientes angolanos.

Palabras clave

Ortodoncia, Maloclusión, Cefalometría

Referencias

Liu Y, Yang K. Three-dimensional changes in the upper airway and craniomaxillofacial morphology of patients with Angle Class III malocclusion treated with a Frankel III appliance. BMC Oral Health [Internet]. 2021[citado 25 Nov 2022]; 21 (1): 634. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8662879/

Delgado Muñoz JA. Diagnóstico cefalométrico del prognatismo mandibular. Universidad de Guayaquil [Tesis]. 2022 [citado 25 Nov 2022]. Disponible en: http://repositorio.ug.edu.ec/bitstream/redug/63951/1/4217DELGADOjoel.pdf

Schwendicke F, Chaurasia A, Arsiwala L, Lee JH, Elhennawy K, Jost-Brinkmann PG, et al. Deep learning for cephalometric landmark detection: systematic review and meta-analysis. Clin Oral Investig [Internet]. 2021 [citado 25 Nov 2022]; 25 (7): 4299-4309. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8310492/

Subramanian AK, Chen Y, Almalki A, Sivamurthy G, Kafle D. Cephalometric Analysis in Orthodontics Using Artificial Intelligence-A Comprehensive Review. Biomed Res Int [Internet]. 2022 [citado 25 Nov 2022]:1880113. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9225851/

Dinesh A, Mutalik S, Feldman J, Tadinada A. Value-addition of lateral cephalometric radiographs in orthodontic diagnosis and treatment planning. Angle Orthod [Internet]. 2020 [citado 25 Nov 2022]; 90 (5): 665-671. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8032255/

Govinakovi PS, Al-Busaidi I, Senguttuvan V. Cephalometric Norms in an Omani Adult Population of Arab Descent. Sultan Qaboos Univ Med J [Internet]. 2018 [citado 25 Nov 2022];18(2):e182-e189. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6132525/

Al-Taai N, Levring Jäghagen E, Persson M, Ransjö M, Westerlund A. A Superimposition-Based Cephalometric Method to Quantitate Craniofacial Changes. Int J Environ Res Public Health [Internet]. 2021[citado 25 Nov 2022];18(10):5260. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8156959/

Denegri MA, Silva PP, Pegoraro-Krook MI, Ozawa TO, Yaedu RYF, Dutka JCR. Cephalometric predictors of hypernasality and nasal air emission. J Appl Oral Sci [Internet]. 2021 [citado 25 Nov 2022]; 29:e20210320. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8523092/

Paoloni V, De Razza FC, Franchi L, Cozza P. Stability prediction of early orthopedic treatment in Class III malocclusion: morphologic discriminant analysis. Prog Orthod [Internet]. 2021 [citado 25 Nov 2022];22(1):34. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8450206/

Ardani IGAW, Wicaksono A, Hamid T. The Occlusal Plane Inclination Analysis for Determining Skeletal Class III Malocclusion Diagnosis. Clin Cosmet Investig Dent [Internet]. 2020 [citado 25 Nov 2022];12:163-171. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7187933/

Storniolo Souza JM, Seminario MP, Pinzan Vercelino CRM, Pinzan A, Janson G. McNamara analysis cephalometric parameters in White-Brazilians, Japanese and Japanese-Brazilians with normal occlusion. Dental Press J Orthod [Internet]. 2021[citado 25 Nov 2022]; 26 (1) :e2119133. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8018756/

Maharjan S, Lili C. Comparación del ángulo ANB, el ángulo Yen y el ángulo W en la población china. Ortodoncia J Nepal [Internet]. 2019 [citado 25 Nov 2022]; 9 :35–8. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7749450/

Gupta AK, Kumar A, Ashraf K, Hussain K, Kumar A, Kulshrestha R. Establecimiento de normas cefalométricas del ángulo Yen, W y Beta con evaluación de la relación de la mandíbula sagital en la población de la India oriental. Indian J Orthod Dentofacial Res [Internet]. 2019 [citado 25 Nov 2022]; 5 :63–6. Disponible en: https://www.ijodr.com/article-details/9369

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.


Copyright (c) 2023 Yosvany Herrero Solano, Jorge Félix Corrales Figueredo, Pedro Luis Sánchez Sagué, Isis Amanda Vázquez Chibás, Daniela Elizabeth Vázquez Chibás

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional.