Predictive value of risk factors for periodontitis and assessment criteria of the flow of inflammation in periodontitis on the basis of molecular genetic tests

Abstract

The article analyzes the predictive value of risk factors for periodontitis, the data obtained from a prospective observation of 150 patients. Evaluation of the flow of the process of inflammation was carried out according to morphological study. Saving inflammatory infiltrate in the background of the anti-microbial treatment stage, accompanied by marked clinical effect was regarded as 'poor' outcome of therapy. Discriminant analysis of anamnestic, clinical, morphological and molecular genetic characteristics of patients allowed to calculate graduation factors predicting. The greatest predictive value is a predictor of 'carrier 2R allele of the gene IL-1 RN, IL-1 family1. Following graduation in molecular genetics predictor is ‘3R allele of the gene IL-4 and the last one -'allele-308A' gene TNFα». Of the predictors of having a digital expression, the greatest predictive value are: the 'age' and 'Limitation of the disease’. This combination of predictors can provide the level of correct prediction in 79.8%.В статье проведен анализ прогнозной ценности факторов риска пародонтита, данные получены в результате проспективного наблюдения 150 больных. Оценка характера течения процесса воспаления проводилась по данным морфологического исследования. Сохранение воспалительного инфильтрата на фоне проведенного противомикробного этапа лечения, сопровождавшегося выраженным клиническим эффектом, расценивали как «неблагоприятный» исход терапии. Дискриминантный анализ анамнестических, клинических, морфологических и молекулярно-генетических характеристик пациентов позволил рассчитать градацию факторов прогнозирования. Наибольшую прогнозную ценность имеет предиктор «носительство аллеля 2R гена IL-1RN, семейства IL-1». Следующими по градации молекулярно-генетическим предиктором является «аллель 3R гена IL-4» и последним - «аллель -308А* гена TNFα». Из предикторов, имеющих цифровое выражение, наибольшую прогнозную ценность имеют: «возраст» и «давность болезни». Данное сочетание предикторов позволяет обеспечить уровень корректного прогноза в 79,8%