치주염에서 미생물감염의 가족력 평가

소개글

치주염에서 미생물감염의 가족력 평가에 대한 보고서 자료입니다.

목차

초록

본문
치주질환 병원균
미생물 전파
부모로부터 아이로의 박테리아 이동
형제간 세균의 전염
가족적 자료의 통계적 분석

결론

본문내용

ity(가족구성원?)의 분석을 특이적 기초가 되는 생물학적 기전과 관련없는 위험 요소로써 용납하며, 조상으로 거슬러 올라가 가족 구성원들 사이의 통계적 의존성을 설명한다. 동시에, 이들은 알려진 covariate 효과로 조절될 수 있다; 다른 방법들에서처럼, 차이 비(odds ratio)가 집단 또는 association의 주요 measure이다. Regressive 모델은 causal scheme을 필수적으로 취할 필요가 없고, 일반적인 방법으로 가족 집단의 존재를 평가한다; 그러나 causal scheme(주요 효과의 취약한 유전자를 가리키는 모델과 같은)은 regressive 모델의 특별한 경우를 낳거나 받아들일 수도 있다.
조사자는 이런 종류의 모델링 기법으로, 개인의 세균 감염 존재 유무와 covariate profile로 주어진 가족 구성원들 개개인의 감염 상태 사이의 관계를 평가할 수 있다; 즉, 알려진 모든 위험 요소들을 제어한 후 가족 효과가 있는지 여부를 평가 가능하다. 예를 들면, 다음과 같은 모델을 이용할 수 있을 것이다.
θi = α + ΓFΖF + ΓMΖM + βΧi
아버지의 감염 상태 ΖF, 어머니의 감염 상태 ΖM, 나이, 성, 인종, 교육, 수입, 치아 수, 치아 위생 습관, 항생제의 이용, comorbidity(이환율?)와 같은 개인 또는 가족의 covariate가 Χi라면, θi는 i번째 개인에서 감염의 log odds이다. 이 기법의 결과는 개인의 감염 상태가, 가족 구성원들 사이의 근원적인 감염과 covariates의 조합에 의존하는지 여부를 설명할 것이다. 달리 말하면, regressive 모델은 개인 감염의 log odds를 이용하여 odds 비를 모델링하는 것과 같다.
가족 의존성의 서로 다른 양상들은 regressive 모델을 이용해 나타낼 수 있다. 한 class의 모델들은, 자녀들이 일반적인 태생 때문에 의존적이라고 추정한다. 이를 class A regressive 모델이라 한다. 다른 class는 자녀들 사이의 의존성을 허용하는데, 이는 일반적인 태생이 미치지 않는다. class D regressive 모델과 같은 종류는 부모들이 주어졌을 경우, 자녀들은 상호교환성이라는 특성인 측정 parameter(즉, 똑같이 상관되어 있다)에 똑같이 예측적이다. regressive 모델링은 샘플링 과정을 적절히 고려하기만 한다면, proband를 통한 샘플화된 가족들은 물론이고, 무작위적 가족 샘플에도 적용할 수 있다.
다른 접근법
특정 가족이 관련 집단에서 위험 평가에 기초한 이분법적 특성에 대해 과다한 집단을 나타내는지를 결정하는데 접근법들이 유용하다. 이런 접근법들은 더 나은 연구를 위한, 높은- 그리고/또는 낮은-위험 가족들을 규명하는 방법을 제공한다. 다양한 병인 종들에 대한 감염 상태의 multivariate consideration 또한 관심이 간다. 대체적인 방법론에 대한 이런 논의들에서 볼 수 있듯이, 설계의 특이사항들은 물론이고, 가족들이 질병, 감염이 있기 때문에 선택됐는지를 포함하는 샘플을 얻는 방법에 특별히 주의를 해야 한다. 분석의 특이적 형식은 샘플링의 이런 관점들을 반영하고, 정확한 추론이 이루어졌는지, 집단이나 association의 측정과 같은 양적 평가가 한쪽으로 치우치지 않게 설계해야 한다. 불행히도, 모든 연구들이 연구 설계, 조사 목적, 통계적 분석 사이의 긴밀한 관계에 대한 인식을 보여주진 않는다.
결국, 기존의 방법론적 개략의 주요 초점은, 치주적 병인 감염의 가족 양상의 평가와 대부분 관련된 2분법적 결과들의 분석에 있다. 그러나, 양적 특성들을 위한 유사한 방법론은 흥미를 끌 수 있고, 세균 감염의 양적 측정에 적용할 수 있다. 그러한 특성들은 결혼, 부모자식간, 자녀들 사이의 유사성이라 할 수 있는 표준 상호 접근법의 상황에서 연구될 수 있다.
이런 다양한 종류의 상호관계들은 성 특이적일 수 있고, 다양한 층별(종교, 지질학적 아집단)로 측정되고 대비될 수도 있을 것이다. 다른 접근법들은 무작위적 가족 샘플에 대한 무작위 혼합 효과 모델링, case-control 가족 설계, 일반적인 평가 equation 방법을 포함한다. 후자의 경우, 가족은 가족 구조를 반영하도록 한정된 covariance 구조와 함께, 상호적인 데이터 측정치 묶음과 연관 있는 것으로 간주된다; 그리고 covariate 효과를 나타내는 familial correlation(가족 상호관계)과 regression coefficients는 동시에 측정된다. 변이의 유전적, 비유전적 구성물을 평가하기 위한 방법들은 Beaty and colleagues에 의해 개발되었는데, 무작위로 샘플링된 가족들과 영향 받은 구성원들을 통해 조사된 가족들에게 이용된다. 마지막으로, 양적 데이터의 분석에 대한 regressive 모델링 접근법들 또한 이용될 수 있다. class A와 class D 모델의 양적 유사성을 포함하는 다양한 특정 모델들이 고려될 수 있다. 후자는 자녀들의 상호교환성의 경우를 포함하는데, 즉, 나이가 비슷한 자녀들의 결과는 더욱 크게 상관되었다는 추정과 같은 다양한 추정은 물론이고, 동등한(나이가 같은?) 자녀들의 상호관계를 나타낸다. regressive 모델링은 치주 지표의 평가에 이미 성공적으로 적용되고 있다.
결론
치주염과 관련된 세균 감염의 가족 양상의 연구로부터 얻은 축적된 결과들은 그런 감염들의 가족 집단이 있다는 사실을 뒷받침한다. 그러나, 이런 조사들은 필수적인 비실험적 패러다임, 제한적인 횡단연구법, 작은 샘플 크기, 고려사항을 설계하는데 불충분한 주의, 유용한 통계적 기법의 전체 설비가 가족 집단 문제를 주의깊게 검사하지 못했다는 사실로 인한 명확한 어려움들로 방해를 받았다. 조사자들은 견고한 분석적 방법론과 주의 깊은 역학적 설계의 이용으로 가족 데이터(가족을 집단화 시킬 수 있는 위험 요소들의 조절 가능성을 포함하는)에 나타난 의존성을 적당히 다룰 수 있고, 치주 감염과 질병의 가족 양상과 관련된 중요한 문제점들을 규명하는데 유용한 모든 정보를 완전히 이용하게 해준다.

키워드

치주질환,   병원균,   박테리아,   전염,   미생물,   전파,   세균,   감수성