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Title: Diagnostic performance of various cephalometric parameters for the assessment of vertical growth pattern.
Author: Ahmed M, Shaikh A, Fida M.
Journal: Dental Press J Orthod; 2016; 21(4):41-9. PubMed ID: 27653263.
Abstract:
INTRODUCTION: Multiple cephalometric analyses are used to diagnose vertical skeletal facial discrepancy. A multitude of times, these parameters show conflicting results, and a specific diagnosis is hard to reach. OBJECTIVE: Hence, this study aimed to identify the skeletal analysis that performs best for the identification of vertical skeletal pattern in borderline cases. METHODS: The sample consisted of 161 subjects (71 males and 90 females; mean age = 23.6 ± 4.6 years). Y-axis, Sella-Nasion to mandibular plane angle (SN.MP), maxillary plane to mandibular plane angle (MMA), Sella-Nasion to Gonion-Gnathion angle (SN.GoGn), Frankfort to mandibular plane angle (FMA), R-angle and facial height ratio (LAFH.TAFH) were used to evaluate vertical growth pattern on lateral cephalograms. The subjects were divided into three groups (hypodivergent, normodivergent and hyperdivergent groups), as indicated by the diagnostic results of the majority of parameters. Kappa statistics was applied to compare the diagnostic accuracy of various analyses. To further validate the results, sensitivity and positive predictive values (PPV) for each parameter were also calculated. RESULTS: SN.GoGn showed a substantial interclass agreement (k = 0.850). In the hypodivergent group, MMA showed the highest sensitivity (0.934), whereas FMA showed the highest PPV (0.964). In the normodivergent group, FMA showed the highest sensitivity (0.909) and SN.GoGn had the highest PPV (0.903). SN.GoGn showed the highest sensitivity (0.980) and PPV (0.87) in the hyperdivergent group. CONCLUSIONS: SN.GoGn and FMA were found to be the most reliable indicators, whereas LAFH.TAFH is the least reliable indicator in assessing facial vertical growth pattern. Hence, the cephalometric analyses may be limited to fewer analyses of higher diagnostic performance. 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.

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