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Diagnostic performance of various cephalometric parameters for the assessment of vertical growth pattern

RESUMO

Introdução:

diferentes análises cefalométricas são utilizadas para se diagnosticar a discrepância esquelética vertical da face. Muitas vezes, essas análises revelam resultados conflitantes, tornado complicado obter um diagnóstico preciso.

Objetivo:

o objetivo do presente estudo foi identificar a melhor análise esquelética para identificação do padrão esquelético vertical em casos limítrofes.

Métodos:

a amostra consistiu em 161 indivíduos (71 homens e 90 mulheres, com idade média de 23,6 ± 4,6 anos). Para avaliar o padrão de crescimento vertical em telerradiografias de perfil, foram utilizados: o eixo Y, o ângulo formado entre a linha sela-násio e o plano mandibular (SN.MP), ângulo formado pelos planos maxilar e mandibular (MMA), ângulo formado pelas linhas sela-násio e gônio-gnátio (SN.GoGn), ângulo formado pelo plano de Frankfort e o plano mandibular (FMA), o ângulo R, e a proporção de altura facial (AFAI.AFAT). Os indivíduos foram divididos em três grupos (hipodivergente, neutro e hiperdivergente), em acordo com os resultados diagnósticos da maioria dessas medidas. A análise estatística Kappa foi empregada para comparar a precisão diagnóstica das diferentes análises. Para uma validação adicional dos resultados, também foram calculados, para cada medida, a sensibilidade e os valores preditivos positivos (VPP).

Resultados:

o SN.GoGn apresentou um valor alto de concordância interclasses (k = 0,850). No grupo hipodivergente, o MMA apresentou a maior sensibilidade (0,934), enquanto o FMA apresentou o VPP mais alto (0,964). No grupo neutro, o FMA apresentou a maior sensibilidade (0,909), enquanto o SN.GoGn apresentou o VPP mais alto (0,903). No grupo hiperdivergente, o SN.GoGn apresentou a maior sensibilidade (0,980) e o valor mais alto de VPP (0,87).

Conclusões:

constatou-se que, para avaliação do padrão de crescimento facial vertical, o SN.GoGn e o FMA foram os indicadores mais confiáveis, enquanto o AFAI.AFAT foi o indicador menos confiável. Sendo assim, a análise cefalométrica pode se limitar às análises com maior desempenho diagnóstico.

Palavras-chave:
Divergência; Cefalometria; Dimensão vertical.

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