Improving the efficiency of orthodontic treatment of dentofacial anomalies using information systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The review of the general literature devoted to the prediction of the results of dental anomaly orthodontic treatment was carried out. An effective tool for reliable stage and result planning of orthodontic treatment is the creation of a software system contributing to individual approach as well as taking into account many factors that influence the etiopathogenesis of dental anomalies. On the background of studying the dynamics of changes in chronic gingivitis during orthodontic treatment, a protocol was developed for constructing a mathematical model for creating software which can be used for implementing personalized treatment approach.

About the authors

Natalia E. Malahova

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Author for correspondence.
Email: 9979279@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6643-2979

assistant of department of general practice dentistry

Russian Federation, 41, Kirochnaya street, Saint-Petersburg, 191015

Aleksej V. Silin

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: silin@mac.com

doctor of medicine, head of department of general practice dentistry

Russian Federation, 41, Kirochnaya street, Saint-Petersburg, 191015

Aleksej D. Shmatko

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: Aleksei.Shmatko@szgmu.ru

doctor of economics, head of department of medical informatics and physics

Russian Federation, 41, Kirochnaya street, Saint-Petersburg, 191015

Boris S. Padun

Saint Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics, ITMO University

Email: bsp.tps.ifmo@mail.ru

Doctor of technical science, associate proffessor of the department of technology of instrument making

Russian Federation, 49, Kronverksky pr., Saint-Petersburg , 197101

References

  1. Горюнова В.В., Истомина Т.В., Молодцова Ю.В., Аленин С.А. Декларативное моделирование информационного обеспечения автоматизированных комплексов медицинского назначения // Сборник статей IV всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии». – Пенза: ПДЗ, 2010. – С. 30–33. [Goryunova VV, Istomina TV, Molodcova YV, Alenin SA. Deklarativnoe modelirovanie informacionnogo obespecheniya avtomatizirovannyh kompleksov medicinskogo naznacheniya. In: Informacionnye i upravlencheskie tekhnologii v medicine i ehkologii: Sbornik statej IV vserossijskoj nauchno-tekhnicheskoj konferencii. (Conference proceedings) Penza: PDZ; 2010. P. 30-33. (In Russ.)]
  2. Егоров А.А., Микшина В.С. Модель принятия решения хирурга // Вестник новых медицинских технологий. – 2011. – Т. 7. – № 4. – С. 178–181. [Egorov AA, Mikshina VS. Model’ prinyatiya resheniya hirurga. Journal of New Medical Technology. 2011;7(4):178-81. (In Russ.)]
  3. Симанков В.С., Халафян А.А. Системный подход к разработке медицинских систем поддержки принятия решений // Технические науки. – 2010. – № 1. – С. 29–36. [Simankov VS, Halafyan AA. Sistemnyj podhod k razrabotke medicinskih sistem podderzhki prinyatiya reshenij. Tekhnicheskie nauki. 2010;(1):29-36. (In Russ.)]
  4. Дувалкина А.В. Медицинские технологии (СППР в медицине) // Современные научные исследования и инновации. – 2017. – № 3 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/03/78783 (дата обращения: 07.06.2018). [Duvalkina AV. Medicinskie tekhnologii (SPPR v medicine). Sovremennye nauchnye issledovaniya i innovacii. 2017;3 [Electronic resource]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/03/78783 (data obrashcheniya: 07.06.2018). (In Russ.)]
  5. Сепетлиев Д. Статические методы в научных медицинских исследованиях / Авториз. пер. с болг.; под ред. проф. А.М. Меркова. – М.: Медицина, 1968. – 419 с. [Sepetliev D. Staticheskie metody v nauchnyh medicinskih issledovaniyah. Ed. by A.M. Merkova. Moscow: Medicina; 1968. 419 p. (In Russ.)]
  6. Осипова М.В. Прогнозирование эффективности сложных лечебно-профилактических программ при воспалительных заболеваниях пародонта // Материалы конференции «Актуальные вопросы клинической и экспериментальной медицины». – СПб., 2007. – С. 345. [Osipova MV. Prognozirovanie ehffektivnosti slozhnyh lechebno-profilakticheskih programm pri vospalitel’nyh zabolevaniyah parodonta. In: Materialy konferencii “Aktual’nye voprosy klinicheskoj i ehksperimental’noj mediciny”. Saint Petesburg; 2007. P. 345. (In Russ.)]
  7. Ишмурзин П.В., Данилова М.А., Убирия Ю.И. Компенсация зубочелюстных аномалий, сочетанных с дисфункцией височно-нижнечелюстного сустава: оценка результатов лечения во временном аспекте // Институт стоматологии. – 2012. – № 2 (55). – С. 40. [Ishmurzin PV, Danilova MA, Ubiriya YI. Kompensaciya zubochelyustnyh anomalij, sochetannyh s disfunkciej visochno-nizhnechelyustnogo sustava: ocenka rezul’tatov lecheniya vo vremennom aspekte. Institut stomatologii. 2012;2(55):40. (In Russ.)]
  8. Гордеева Е.Г. Разработка моделей и алгоритмов управления процессами диагностики и лечения ортодонтических патологий на основе многоальтернативного и имитационного подхода: дис. … канд. техн. наук. – Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2014. – 145 с. [Gordeeva EG. Razrabotka modelej i algoritmov upravleniya processami diagnostiki i lecheniya ortodonticheskih patologij na osnove mnogoal’ternativnogo i imitacionnogo podhoda. [dissertation] Voronezh: Voronezhskij gosudarstvennyj tekhnicheskij universitet; 2014. 145 p. (In Russ.)]
  9. Щекина Е.Н. Использование системного подхода для создания систем поддержки принятия решений в медицине (обзор литературы) // Вестник новых медицинских технологий. Электронный журнал. – 2017. – № 2. – Публикация 8-3 URL: http://www.medtsu.tula.7ru/VNMT/Bulletin/E2017-2/8-3.pdf (дата обращения: 06.04.2017). [Schekina EN. System analysis for creation of program complexes of medical support systems (literature report). Journal of new medical technologies edition. 2017;(2). http://www.medtsu.tula.7ru/VNMT/Bulletin/E2017-2/8-3.pdf. (In Russ.)]
  10. Койчубеков Б.К., Омарбекова Н.К., Абдуллина З.Т., Мухаметова Е.Л. Информационные технологии в медицинском образовании // Карагандинский государственный медицинский университет // Международный журнал экспериментального образования. – 2014. – № 3. – С. 58. [Kojchubekov BK, Omarbekova NK, Abdullina ZT, Muhametova EL. Informacionnye tekhnologii v medicinskom obrazovanii. Karagandinskij gosudarstvennyj medicinskij universitet. Mezhdunarodnyj zhurnal ehksperimental’nogo obrazovaniya. 2014;(3):58. (In Russ.)]
  11. Постников М.А., Трунин Д.А., Ишмуратова А.Ф., Фишер И.И. Междисциплинарная психологическая подготовка пациентов к ортодонтическому лечению // Стоматология детского возраста и профилактика. – 2014. – Т. XIII. – № 1(48). – С. 43–47. [Postnikov MA, Trunin DA, Ishmuratova AF, Fisher II. Mezhdistsiplinarnaya psihologicheskaya podgotovka patsientov k ortodonticheskomu lecheniyu. Stomatologiya detskogo vozrasta i profilaktika. 2014;XIII(1(48)):43-47. (In Russ.)]
  12. Доменюк Д.А., Карслиева А.Г., Зеленский В.А., и др. Использование метода полимеразной цепной реакции для идентификации маркерных пародонтопатогенов при оценке выраженности зубочелюстных аномалий у детского населения // Стоматология детского возраста и профилактика. – 2014. – Т. XIII. – № 3(50). – С. 26–33. [Domenyuk DA, Karslieva AG, Zelenskiy VA, et al. Ispolzovanie metoda polimeraznotsepnoy reaktsii dlya identifikatsii markernyih parodontopatogenov pri otsenke vyirazhennosti zubochelyustnyih anomaliy u detskogo naseleniya. Stomatologiya detskogo vozrasta i profilaktika. 2014;XIII(3(50)):26-33. (In Russ.)]
  13. Леонтьев В.К., Кисельникова Л.П. Детская терапевтическая стоматология. Национальное руководство. – М.: ГЭОТАР-Медиа, 2017. – 952 с. [Leont’ev VK, Kisel’nikova LP. Detskaya terapevticheskaya stomatologiya. Nacional’noe rukovodstvo. Moscow: GEHOTAR-Media; 2017. 952 p. (In Russ.)]

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Dependence indicators of gingivitis index in examined children at the stage of orthodontic treatment

Download (65KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Patients in the group of 9–10 years. Plotting from the original data and restoring the function. There are discrepancies in the point x = 9

Download (59KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Patients in the group of 12–14 years. Plotting from the original data and restoring the function. There are discrepancies in the points х = 11 and х = 12

Download (41KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. The scheme of interaction between an orthodontist and automated systems

Download (50KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Factors influencing the choice of an orthodontic appliance design

Download (58KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. The structuring of the treatment process

Download (69KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2019 Malahova N.E., Silin A.V., Shmatko A.D., Padun B.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».