A clinical risk prediction model of orthodontic-induced external apical root resorption

PurposeThis paper aims to study the role of nine variables in the susceptibility to External apical root resorption (EARR), in order to obtain an integrative model to predict the occurrence of this orthodontic-induced complication.Materials and methods212 patients treated with multi-bracket appliances were studied. Root resorption was measured in the four maxillary incisors and maxillary canines using before and after treatment radiographs (2544 measured teeth). A design-to-purpose software was developed to optimize image processing and data collection. For each patient, the tooth with maximum percentage of root resortion (%EARRmax) was evaluated. A multiple linear regression model was used to assess the role of nine clinical and treatment variables to the susceptibility of EARR.ResultsThe analysis of intra-observer mean error confirmed the reliability of the method (Student's t test for paired samples and Dahlberg test). Five clinical and treatment variables explained 28% of the %EARRmax variance: gender, treatment duration, anterior open bite, premolar extractions and Hyrax appliance. Other variables, such as age, tongue thrust, overjet and skeletal pattern, had less significant effect on %EARRmax.ConclusionAmong the clinical and treatment variables studied that are potential contributors for EARR, five variables associated with root resorption were identified.

ResumoObjetivosEstudar a influência de nove variáveis na suscetibilidade à reabsorção radicular apical externa (RRAE), com o propósito de obter um modelo integrado que preveja a ocorrência desta complicação induzida pelo tratamento ortodôntico.MétodosForam estudados 212 pacientes tratados com aparelhos ortodônticos multi-bracket. A RRAE foi avaliada através de radiografias realizadas antes e após o tratamento ortodôntico, tendo-se analisado os 4 incisivos e os 2 caninos do maxilar superior. Para tal, foi desenvolvido um protótipo de software que permite optimizar o processamento de imagem e registar de forma automática a percentagem de reabsorção radicular. Para cada paciente, foi considerado o dente com percentual máximo de reabsorção radicular (%RRAEmax). Usando um modelo de regressão linear múltipla, a contribuição das nove variáveis clínicas e relacionadas com o tratamento foi analisada.ResultadosA análise do erro médio intra-observador confirmou a fiabilidade do método (teste t de Student para amostras emparelhadas e fórmula de Dahlberg). Verificou-se que 28% da variância da %RRAEmax era explicada por cinco variáveis: sexo, duração do tratamento, aparelho Hyrax, mordida aberta anterior e extração de pré-molares. Outras variáveis, como idade, interposição lingual, overjet e padrão esquelético, não tiveram uma contribuição significativa.ConclusõesDas variáveis clínicas e relacionadas com o tratamento estudadas, que podem contribuir potencialmente para a RRAE, cinco foram associadas ao fenómeno de reabsorção radicular.