Detectar precozmente la presencia de periodontitis no siempre es fácil, sobre todo porque aún hay un elevado número de personas que no acuden regularmente a la consulta dental. Un equipo internacional, con destacada participación española, ha desarrollado y validado un sencillo modelo que podría ayudar a detectar la presencia de este trastorno, incluso desde la consulta de Atención Primaria.

A pesar de su frecuencia e importante impacto en la salud oral y general, subsisten importantes déficits en la detección de la periodontitis. La causa fundamental de este problema radica en la falta de controles periódicos de la salud de las encías por parte de profesionales. Por ello, se ha desarrollado un método, sencillo y práctico, con el objetivo de facilitar una rápida evaluación del riesgo de tener periodontitis, que puede ser aplicado por médicos de Atención Primaria y que facilitaría, en caso de ser positivo, la derivación al profesional odontológico.

Un modelo validado

El estudio, publicado en el ‘Journal of Clinical Periodontology’, la publicación oficial de la Federación Europea de Periodoncia (EFP), es fruto de una colaboración entre la Universidad Complutense de Madrid, el Instituto Forsyth y la Escuela de Medicina Dental de Harvard, y tiene como primer firmante al Dr. Eduardo Montero, socio destacado de SEPA.

Las personas que no visitan a un dentista regularmente deben ser examinadas por su médico de Familia para detectar una enfermedad de las encías

El modelo ha sido desarrollado y probado en 3,017 adultos mayores de 30 años con más de 14 dientes; sus datos han sido extraídos de la Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición de 2011-2012 (NHANES, por sus siglas en inglés). La herramienta de detección desarrollada utiliza como parámetros la edad, el sexo, el origen étnico, el hábito de fumar y el nivel de azúcar en la sangre. Detectó periodontitis de moderada a grave en una muestra representativa de adultos de EE. UU., alcanzando una sensibilidad del 70%, una especificidad del 68% y un área bajo la curva (AUC) de 0,77 (donde 1 es la predicción perfecta y 0,5 es aleatoria).

La herramienta de detección utiliza datos recolectados rutinariamente por los médicos

Usando la clasificación CDC/AAP, alrededor de la mitad tenía periodontitis de moderada a grave (un 13% grave y un 37% con periodontitis moderada). Según el modelo, el riesgo relativo más bajo (RR) de periodontitis de moderada a grave corresponde a una mujer blanca no hispana, no fumadora, de 30 a 40 años de edad, con azúcar en la sangre normal (RR = 1). El riesgo más alto, casi diez veces mayor, corresponde a un hombre hispano, fumador, de 70 a 80 años de edad, con alto nivel de glucosa en la sangre (RR = 9.91). Los autores de este modelo consideran que debe validarse en otros países, idealmente en estudios con seguimiento a largo plazo.

Impacto en la práctica clínica

Como destaca el Dr. Eduardo Montero, de la Universidad Complutense de Madrid, y primer autor del estudio, “la periodontitis es una de las enfermedades no transmisibles más prevalentes, con impactos directos en la salud oral y general. Muchos pacientes no son diagnosticados porque no ven a un dentista; en nuestro estudio, más del 40% de los adultos no habían visto a un dentista en el último año”. Partiendo de esta realidad, resalta que “las citas con el médico de cabecera son más comunes en algunos países, por lo que hemos creado una herramienta de detección con cinco parámetros de información recopilada de forma rutinaria para identificar a las personas con riesgo de periodontitis que deben ser derivadas a un dentista para un diagnóstico y tratamiento si es necesario”. Para el Dr. Montero no cabe duda que “la detección de la periodontitis en Atención Primaria podría tener un gran impacto en la salud pública”.

El riesgo relativo más bajo de periodontitis de moderada a grave corresponde a una mujer blanca no hispana, no fumadora, de 30 a 40 años de edad, con normoglucemia

En la misma línea, el Dr. Corneliu Sima, profesor del Harvard School of Dental Medicine (Boston, EE. UU.) y director del estudio, admite que “existe la necesidad de herramientas de apoyo a la decisión clínica para integrar mejor la atención oral y médica en todo el mundo, mejorar la calidad de vida, y reducir los costes sanitarios”. Teniendo esto en cuenta, “hemos desarrollado una herramienta de detección de periodontitis que utiliza factores de riesgo cardiometabólico comúnmente registrados para ayudar a los médicos de Atención Primaria a iniciar una atención coordinada con los periodoncistas”.

Para más información

Referencia bibliográfica: Montero E, Herrera D, Sanz M, Dhir S, Van Dyke T, Sima C. Desarrollo y validación de un modelo predictivo de periodontitis utilizando datos de NHANES 2011–2012. J Clin Periodontol. 2019. doi: 10.1111 / jcpe.13098.

Link de referencia: https://www.sepa.es/web_update/expertos-espanoles-desarrollan-un-modelo-predictivo-de-periodontitis-moderada-grave/

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