AI Summary & Key Takeaways
AI InsightSağ alttaki üçüncü molar dişler için (48), en yaygın sınıfın cinsiyete bakılmaksızın 1A (% 45) olduğu tespit edilmiştir.Sonuç:Bu sınıflamanın kullanımı, KIBT görüntülerinde üçüncü molar ve mandibular kanal arasındaki olası ilişkileri tanımlamada klinisyenler arasında ortak bir dil elde etmek için klinik uygulamada geçerli bir yöntem olmaktadır.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Amaç:Bu çalışmanın amacı, Konik Işınlı Bilgisayarlı Tomografi (KIBT) görüntülerinde gömük üçüncü molar ve mandibular kanal arasındaki ilişkinin radyolojik bir sınıflama kullanılarak değerlendirilmesidir.Gereç ve Yöntemler: Çalışmada üçüncü molar dişlerin mandibular kanal ile olan ilişkileri, üçüncü molar dişin inferior alveolar kanala olan uzaklığı, kanalın dişe göre bukkal-apikal-lingual pozisyonu, kanal ile üçüncü molar dişlerin arasında temas olup olmaması gibi kriterler göz önünde bulundurularak yapılan sınıflamaya göre değerlendirilmiştir. Bu kriterlere göre 0 (sıfır) ile 7 arasında toplam sekiz adet ve“A ve B” olmak üzere iki adet alt grup ile sınıflandırma yapılmıştır. 50 hastanın KIBT görüntüleri kesitsel görüntülerde üçüncü molar ile madibular kanal arasındaki muhtemel tüm ilişkiler bağımsız bir şekilde incelenmiştir. Daha sonra, çalışma populasyonu bu sınıflamaya göre alt bölümlere ayrılmıştır. İstatistiksel analiz için IBM SPSS 22.0 programı kullanılmıştır.Bulgular:Alt sol üçüncü molar dişlerde (38) cinsiyete dayalı değerlendirmede en sık görülen sınıfın 1A (% 48,6) olduğu bulgulanmıştır. Her iki cinsiyette en sık görülen 1A sınıfı kadınlarda % 23 ve erkeklerde % 23,4 olmuştur. Sağ alttaki üçüncü molar dişler için (48), en yaygın sınıfın cinsiyete bakılmaksızın 1A (% 45) olduğu tespit edilmiştir.Sonuç:Bu sınıflamanın kullanımı, KIBT görüntülerinde üçüncü molar ve mandibular kanal arasındaki olası ilişkileri tanımlamada klinisyenler arasında ortak bir dil elde etmek için klinik uygulamada geçerli bir yöntem olmaktadır.
Özet
Background:The aim of this study was to assess the relationship between an impacted third molar and mandibular canal on cone beam CT (CBCT) images using a radiological classification.Methods: The relationship between the third molar teeth and the mandibular canal, the distance of the third molar to the inferior alveolar canal, buccal-apical-lingual position of the canal relative to the tooth, and the presence of contact between thecanal and the third molar teeth were evaluated according to the classification. According to these criteria, a total of eight classifications and two subtypes, class A and B, were made. CBCT images of 50 patients were independently studied all the possible relationships between third molar and IAN (Inferior Alveolar Nerve) on the cross-sectional images. IBM SPSS 22.0 was used for the statistical analysis.Results: For the lower left third molar teeth (38), it was found that the most common class was 1A (48,6%) in gender-free examination. For the third molar teeth (48) in the lower right mandibula, the most common class was 1A (45%) regardless of the gender.Conclusion:The use of this classification could be a valid support in clinical practice to obtain acommon language among clinicians in order to define the possible relationships between an impacted third molar and the mandibular canal on CBCT images.