保険治療では、多くの場合、銀(正確には、金銀パラジウム合金)の詰め物、被せ物が使われています。 これらは、一般的に、セラミックよりも歯の持ちが悪いと言われています。 また、治療の必要により、銀歯を外した後、銀歯と歯の間が、虫歯や、劣化したセメントや金属によって、真っ黒になっていることをよく見ます。 小室歯科では、黒くなった歯を、必ず患者さんに見ていただくようにしておりますが、この状況見ると、多くの患者さんが、金属ではなく、セラミックを選ばれるほどです。 それでは、なぜ、銀歯は虫歯になりやすいのでしょうか? 銀歯は、歯と合着と言って、セメントと言う、いわゆる接着剤のようなもので、引っ付け維持していきます。 虫歯になる原因① 銀歯が解けてしまい、歯と詰め物の間に隙間が空く 隙間に唾液が侵入すると、もちろん、唾液中の虫歯菌がその間に侵入し、増殖し、虫歯となります。 虫歯になる原因② 銀歯は金属のため、熱い物を食べたなどの温度変化で微小ですが膨張したり、収縮する 微小ですが膨張したり、収縮したりするようなことがあると、これも隙間ができる原因となり、虫歯になりやすくなります。 虫歯になる原因③ 金属と歯の境目はどうしても段差になりやすく、汚れや細菌がたまりやすい 金属と歯の境目は、作成した当初は、ぴったりついていても、歯と金属の硬さの違いや、金属の劣化、歯が虫歯になるなど、様々な理由で段差が大きくなりがちです。その部分は当然汚れや細菌がたまりやすく、虫歯になりやすくなります。 虫歯になる原因④ 銀歯自体が細菌がつきやすい 金属は、セラミックに比べて歯の汚れやプラークがつきやすいと言う研究結果があります。プラークは、細菌の塊ですから、その細菌によって、虫歯が起こりやすくなると言えます。 銀歯は虫歯になりやすいだけでなく、身体への影響も? 咬み合っている歯を痛めてしまったり、歯茎が黒くなる原因になる、金属アレルギーを発症する原因になるなど、虫歯になる以外に考えられる要因のコンテンツを作成頂けますと幸いでございます。 銀歯は、歯茎との相性が悪いため虫歯だけでなく歯周病にもなりやすく、その結果、高血圧や糖尿病など、生活習慣病との関連性も考えられます。また、金属アレルギーの原因となり、お口だけでなく、手足にまで皮膚の炎症が及ぶこともよく見ます。 当然、歯茎が痩せて歯がぐらつくと、しっかり噛むことができない、と言うことにもなりえますので、全身の健康の第一歩として、セラミックによる治療をお勧めしています。 一方、セラッミックは、接着と言って、歯と化学的に一体化するので、このようなことが少ないので、虫歯になりにくく、身体への負担もほぼないと言われています。 こういった理由からも当院では、積極的にセラミックを推奨しているのです!
こんにちは!院長の関口です。 2021年もスタートし、今年も皆様により良い歯科治療をご提供できるように日々精進してまいりますので本年もどうぞ宜しくお願い致します。 では早速今回のトピックについてお話ししていきます。 <虫歯菌の大きさと銀歯の隙間との関係> かねてよりブログやHPにも記載させていただいているのですが、 被せ物や詰め物の適合は歯の寿命に直結 します! そもそも虫歯や歯周病は、それぞれの菌(虫歯菌・歯周病菌)が主な原因になります。 それらの菌の大きさは菌株にもよりますが1~5μm(1/1000mm)くらいです。勿論、目に見えませんよね?
このトピを見た人は、こんなトピも見ています こんなトピも 読まれています レス 19 (トピ主 0 ) 虫キラー 2005年7月27日 11:23 ヘルス 歯医者さんに言われました。 「あなたの歯はどんなに努力して磨いても歯の中(内)から虫歯になる人です。100人に1人くらいでいます。いずれすべての歯が虫歯になっていくことでしょう」と。 確かに、歯を見ると前歯の色が悪くなっていたり(神経抜いているのもある)、神経抜いていない歯もうっすらまわりが透明?みたいな色になっている歯があるのです。 対策方法を聞きましたが「現在は分かりません」と歯医者さんに言われるばかりで、なぜなるのか聞いても答えてくれず、恐怖でいっぱいです。その歯医者は、やたらと歯や神経を抜きたがる歯科医院だったのでもう通うのはやめています。 歯並びが悪いので、別の専門矯正の歯医者で矯正中ですが、こんなことでは無駄な治療なのでしょうか?どんなに必死に磨いても内から虫歯になるって…どういう事でしょう? 私は子供の頃から大変虫歯になりやすく、大人になっても歯科通いをする事が多いです。 同じ事を言われた事ある方いますか?何か対策ないでしょうか?ネットでいろいろ調べましたが、結局分かりませんでした。 トピ内ID: 0 面白い 0 びっくり 1 涙ぽろり エール なるほど レス レス数 19 レスする レス一覧 トピ主のみ (0) このトピックはレスの投稿受け付けを終了しました うん 2005年7月29日 07:13 歯科医でないけど、歯科医と歯科についてよく雑談します。 私も歯が弱くて、40前ですが、ほとんど銀歯だらけ。 歯の密度が少なく、歯成分(アパタイトだっけな。。。)が抜けやすいようです。(上手く説明できないのですが。。) 歯科医で買った「ホームジェリー」が効きます!!
(* ´艸`)クスクス
汚れが付着しにくく、劣化しにくい歯科材料を選ぶ セラミックなどの素材は、見た目だけではなく、2次カリエスになりにくいというメリットもあります。劣化しにくく、歯の詰め物、被せ物の間に隙間ができにくいため長持ちしやすく、10年生存率は93%と非常に高くなっています。 知らない間に銀歯の下で虫歯が進行しているかもしれません。私も先月銀歯をセラミックにやりかえてもらったのですが、銀歯の下に大きな虫歯が出来ていました。。痛みもなかったので、びっくりです。痛みが出た頃には、もう神経をとらないといけない状況になっていたかもしれないですね。。歯科医院で定期的なメインテナンスに行くことで、早い段階を発見することができます。ご自身の大切な歯を失わないために、しばらく歯医者に行かれてない方は歯科医院を受診されることをお勧めいたします。
今度は、ロジスティック回帰分析を実際に計算してみましょう。 確率については、以下の計算式で算出できます。 bi は偏回帰係数と呼ばれる数値です。 xi にはそれぞれの説明変数が代入されます。 bi は最尤法(さいゆうほう)という方法で求めることができます。統計ソフトの「 R 」を用いるのも一般的です。 「 R 」については「 【 R 言語入門】統計学に必須な "R 言語 " について 1 から解説! 」の記事を参照してください。 ロジスティック回帰分析の見方 式で求められるのは、事象が起こる確率を示す「判別スコア」です。 上述したモデルを例にすると、アルコール摂取量と喫煙本数からがんを発症している確率が算出されます。判別スコアの値は以下のようなイメージです。 A の被験者を例にすると、 87. 65 %の確率でがんを発症しているということになります。 オッズ比とは 上述した式において y は「事象が起こる確率」です。一方、「事象が起こらない確率」は( 1-y )で表されます。「起きる確率( y )」と「起こらない確率( 1-y )」の比を「オッズ」といい、確率と同様に事象が起こる確実性を表します。 その事象がめったに起こらない場合、 y が非常に小さくなると同時に( 1-y )も 1 に近似していきます。この場合、確率をオッズは極めて近い値になるのです。 オッズが活用されている代表的なシーンがギャンブルです。例として競馬では、オッズをもとに的中した場合の倍率が決定されています。 また、 オッズを利用すれば各説明変が目的変数に与える影響力を調べることが可能です。 ひとつの説明変数が異なる場合の 2 つのオッズの比は「オッズ比」と呼ばれており、目的変数の影響力を示す指標です。 オッズ比の値が大きいほど、その説明変数によって目的変数が大きく変動する ことを意味します。 ロジスティック回帰分析のやり方!エクセルでできる?
ロジスティック回帰って何? どんなときに使うと良いの? どんなソフトを使えば良いの? この記事ではそんな疑問にお答えします。 はじめまして。 IT企業でデータ分析をしています、ナバと申します。 データ分析業務でロジスティック回帰分析を実践している私が、ロジスティック回帰の基礎をわかりやすく解説します。 初心者の方にもわかりやすいように、専門用語や数式をなるべく使わずに説明していきます。 ロジスティック回帰分析とは? ロジスティック回帰分析とは、 さまざまな要因から、 ある事象が発生する確率 を予測(または説明)する式を作ることです。 ・重回帰分析との違い 重回帰分析の偏回帰係数と定数項を求めるという原理はロジスティック回帰分析でも同じです。 ※偏回帰係数と定数項について知りたい方は下記を参照ください。 重回帰分析と大きく違うのは目的変数の種類です 。 ※目的変数とは、予測したい値のことです。 ・重回帰 :目的変数が 連続値 ・ロジスティック回帰 :目的変数が 二値 二値とは文字通り、2つの値しかとらない値のことです。 二値データの例 ・患者が病気を発症する/しない ・顧客がローンを返済できる/できない ・顧客がDMに反応する/しない ロジスティック回帰分析では、目的変数に指定した事象が発生する確率pを予測する式を作成します。 下表は、ロジスティック回帰分析で、生活習慣データをもとに患者が発病する確率を予測する例です。 年齢 体重 喫煙有無 飲酒有無 予測値(発病する確率) 正解(発病:1/未発:0) 48 85 1 1 0. 統計分析を理解しよう-ロジスティック回帰分析の概要- |ニッセイ基礎研究所. 84 1 36 80 1 0 0. 78 1 52 72 0 1 0. 61 0 28 62 0 0 0. 18 0 39 76 1 0 0.
5倍住宅を所有していると推計することができる。 確率の値は0から1の間の数値であるが、この数値に基づいて計算されたオッズは0から∞の値を持つ。従って確率が0である場合、オッズは0であり、確率が1に近くなるとオッズは無限大(∞)になる。一方、発生する確率と発生しない確率が0. 5で同じである場合にはオッズは1になる。 但し、オッズ比が1より小さい(回帰係数が「-」)結果が出た場合は、求めた可能性が減少したことを意味するので解釈に注意が必要である。例えば、被説明変数として就業ダミー(就業を1、未就業を0)を用いて説明変数が「子供の数」が就業に与える影響を分析した結果、回帰係数が「-1. 0416」が出て、オッズ比は「0. 35289」が得られたと仮定しよう。この結果は子供の数が一人増えると、就業する可能性が0. 35289倍増加すると読み取ることができるものの、実際は子供の数が増えると就業する可能性が低くなることを意味する。しかしながら、初心者の場合は「0. ロジスティック回帰分析とは 初心者. 35289」という正の数値を誤って解釈することも多いだろう。そこで、このような誤りを最大限防止するためにエクセルの数式((式6))を利用して値を変換することも一つの方法である。例えば、回帰係数「-1. 0416」を(式6)に入れて計算すると「-64. 7」という負の数値が得られる。つまり、この結果は子供の数が一人増えると、就業する可能性が64. 7%減少することを意味するのであるが、負の数値であるため解釈による誤りを防ぐことができる。 ロジット変換 次はロジットについて簡単に説明したい。ロジットは上記で説明したオッズ比に対数を取ったものである。ロジット変換をすると、0と1という質的データを持つ被説明変数の値は「-∞」から「+∞」に代わることになる。そこで、まるで連続性のある量的データのように扱うことができる((式7))。 但し、ロジットの値は解釈が難しいので、(式9)のように確率の値に変換する。 (式9)は次のような式の展開で導出された。 このように変換されたロジットは、線形モデルとして推計することができる。但し、回帰係数を推定する際には最小二乗法ではなく最尤推定法を使う。尤度関数は(式10)の通りである。 ここで n はサンプル・サイズ、 h は成功する回数、 π は成功する確率を意味する。例えば、合格率が80%で10人が応募して、7人が合格する確率 π を求めると、約20.
1%になる。例えば、サンプル・サイズ( n )と成功する回数( h )が不変であれば、尤度( L(π│h, n) )を最大にする π を求めることが大事である。そこで、 π の値を0. 01から0. ロジスティック回帰分析とは？. 99まで入力した後に、その値を( L(π│h, n) )に代入し、尤度を最大にする値を求めてみた。すると、図表5のように π =0. 87の際に尤度が最大になる。従って回帰係数は尤度を最大化する値で推定され、(式10)に π の値を入れると求められる。但し、計算が複雑であるので一般的には対数を取った対数尤度(log likelihood)がよく使われる(図表6)。対数尤度は反復作業をして最大値を求める。 結びに代えて 一般的にロジット分析は回帰係数を求める分析であり、ロジスティック分析はオッズ比を求める分析として知られている。ロジット分析やロジスティック分析をする際に最も注意すべきことは、(1)質的データである被説明変数を量的データとして扱い、一般線形モデルによる回帰分析を行うことと、(2)分析から得られた値(例えば回帰係数やオッズ比)を間違って解釈しないことである 4 。本文で説明した基本概念を理解し、ロジスティック分析等を有効に活用して頂くことを願うところである。