Das Ziel der Studie war die Evaluierung der Erfassung von Zahngesundheitsdaten im Rahmen der Prätests der Nationalen Kohorte in Berlin. Es wurde untersucht, ob eine Studienassistentin ohne zahnmedizinischen Hintergrund zahnmedizinische Untersuchungen verlässlich durchführen kann, um ärztliches Personal in diesem Studienabschnitt zu entlasten. Außerdem wurde erprobt, ob eine digitale Erfassung von Daten Vorteile für die Studiendurchführung bringt. Material und Methode Eine medizinische Studienassistentin des Studienzentrums MDC Berlin Buch wurde über zahnmedizinische Grundlagen und deren Erfassungsmethoden in zwei Schulungstagen geschult. 51 Probanden im Alter von 22 bis 68 Jahren wurden in Doppeluntersuchungen durch die Studienassistentin und zahnmedizinisch trainiertes Personal (Zahnmedizinstudenten) als Kontrolle anhand eines Standard Operation Protocols auf deren Zahnstatus, zahnärztliche Versorgungen, Karies und Parodontitis im Split-Mouth-Verfahren untersucht. Die Erfassung von Parodontaldaten erfolgte manuell, metrisch im SOP und digital in Kategorien mittels Parodontalem-Screening-Index in die Software Parostatus.de. Die metrischen Daten wurden zur weiteren Auswertung in die Kategorien der digitalen Erhebung überführt. Aus den Daten wurde die prozentuale Übereinstimmung zwischen Studienassistentin und zahnmedizinisch trainiertem Personal errechnet. Zur Bewertung der Übereinstimmungen wurde ein Kappa (k) und Konfidenzintervall errechnet. Ergebnisse Die Studienassistentin erkannte den Zahnstatus (vorhandene Zähne, fehlende Zähne, ersetzte Zähne, Wurzelreste, Implantate) mit moderater Genauigkeit, Übereinstimmungsgrad 93,1% (k=0,534 (95%CI 0,421 - 0,646)). Ebenfalls wurde der Versorgungszustand der Zähne mit Füllung/Inlay/Teilkrone, Krone, Brücke und Prothese moderat erkannt, Übereinstimmungsgrad 76,7% (k=0,605 (95%CI 0,554 - 0,656)). Karies trat in 33,3% der Probanden auf. Karies wurde größtenteils nicht richtig erkannt, so dass die Übereinstimmung als unzureichend einzustufen war, Übereinstimmungsgrad 91,1% (k=0,0268 (95%CI -0,0589 – 0,112)). Die Parodontalmessungen unterschieden sich stark. Dabei waren die Abweichungen buccal +-1-2 mm und mesial +-2-3 mm. Die Übereinstimmung der erhobenen Parodontaldaten waren sowohl bei der manuellen Erfassung (74,8%; k = 0,194 (95%CI 0,116- 0,272)), als auch bei der digitalen Erfassung (82,8%; k = 0,161(CI 95% 0,0669 – 0,255)) als unzureichend einzustufen. Die Übereinstimmungen der Erfassung des Parodontalzustands der Probanden durch die Studienassistentin war insgesamt 79,9%; k = 0,171 (95%CI 0,107- 0,235). Ein zeitlicher Übungseffekt war zu erkennen. Die digitale Erfassung war schneller. Zusammenfassung Der Schulungsaufwand genügte nicht, um die Studienassistentin ausreichend auf die Untersuchungen vorzubereiten. Eine vereinfachte Erfassung des Zahnstatus und der Versorgung wäre mit intensivem Training denkbar. Karieserkennung und Parodontitismessung durch die Studienassistentin bedürfen intensive Schulung und Training. Ob eine Studienassistentin mit zahnmedizinischem Hintergrund verlässlich diese Daten erheben kann, muss weiter untersucht werden. Die Digitalisierung der Datenerhebung bringt Vorteile und sollte daher implementiert werden.
Objective of this study was to evaluate the recording of oral health data in the pretest of the national cohort in Berlin, Germany. It specifically examined, whether a clinical study assistant without dental background is sufficiently for collecting oral health data, to preclude the need for dentists in this phase of a study. Additionally, it was investigated, if there are any advantages to digitalizing data collection processes. Material and methods A medical study nurse from the study center MDC Berlin Buch was trained in dental basics and oral health data collection for two days. 51 probands with ages between 22 and 68 were double examined by a study nurse and dentally trained personnel (dentistry students) as control examiners. The split mouth data collection of tooth status, treatment, caries, and periodontitis was tracked according to a standard operating protocol. Metric periodontal data (i.e. probing depths) was tracked manually in the SOP, while categorical data (i.e. community periodontal index) was digitally recorded via Parostatus.de software. Metric data was transformed into categories of digitally collected data. A kappa (k) and confidence interval were generated to assess the percentage degree of correspondence. Results The study nurse recorded tooth status (i.e. tooth number, missing teeth, replaced teeth, roots, implants) with moderate accuracy of 93.1% (k=0.534 (95%CI 0.421 - 0.646)). Detection of treatments like fillings, crowns, bridges, and prostheses was moderately correct at 76.7% (k=0.605 (95%CI 0.554 - 0.656)). However, caries detection was very poor with 91.1% (k=0.0268 (95%CI -0.0589 - 0.112)). Collected periodontal data differed strongly. Discrepancies ranged buccal +-1-2 mm and +-2-3 mm in mesial measurements. Congruence of manually recorded probing depths (74.8%; k = 0.194 (95%CI 0.116 - 0.272)) and digitally recorded depths (82.8%; k = 0.161(CI 95% 0.0669 - 0.255)) was poor. The study nurse’s aggregate accuracy in collecting exact periodontal data was low at 79.9%; k = 0.171 (95%CI 0.107 - 0.235). The study nurse became quicker over time. Digital recording of data was faster. Conclusion The training was insufficient to prepare the study nurse adequately and resulted in inaccurate data. Intensified training could make a reliable collection of tooth status and treatments possible. Caries and periodontitis detection by the study nurse needs more training. Whether a study nurse with dental background can perform the examination more acceptably, has to be reviewed in further research. Digitalization of data collection is favorable and should be implemented.
