在龋齿治疗比在龋齿经验更大的不平等:一个集中指数分解方法

背景

本研究的目的是(a)衡量口腔健康的社会经济不平等，并研究这种不平等是在疾病经历中更大还是在治疗中更大;(b)分解影响广东省成年人口腔健康不平等的因素。

方法

横断面研究是在广东省35- 44岁和65- 74岁的成年人中进行的。所有参与者都进行了口腔健康检查，并回答了关于口腔健康的问卷。我们测定了DMFT及其独立组分，即蛀牙(DT)、缺牙(MT)和补牙(FT)的浓度指数，以探讨口腔健康状况的不平衡性;然后，我们分析了它的分解，以解释影响不平等的因素。

结果

结果表明，FT差异显著(CI = 0.24, 95% CI = 0.14/0.33, SE = 0.05)。DMFT (CI = 0.02, 95% CI = 0.02/0.06, SE = 0.02)和MT (CI = 0.02, 95% CI = 0.03/0.08, SE = 0.03)的浓度指数较小，接近于零，而DT (CI =−0.04,95% CI =−0.01/0.02,SE = 0.03)的浓度指数无统计学意义。分解分析结果表明，家庭收入、高教育水平、定期口腔检查和保险类型(分别为5.1%、12.4%、43.2%、- 39.6%(城镇职工基本医疗保险制度)和34.5%(新型农村医疗合作制度)是不平等的重要原因。

结论

结果表明，龋齿的不平等程度高于龋齿经历。在纳入因素中，家庭收入、受教育程度高和定期口腔健康检查对FT数量不平等的影响最大。此外，现行的医疗保险制度，包括城镇职工基本医疗保险制度、城镇居民基本医疗保险制度和新型农村医疗合作制度，并没有在口腔治疗中得到有效运用。为解决社会经济口腔健康不平等问题而制定政策和实施干预措施的重点应放在减轻治疗负担和为低收入群体提供更多的牙科保健机会上。福利政策向农村地区和低收入人群倾斜。

与社会经济相关的口腔健康不平等是一个主要问题[1]并在发达国家和发展中国家都存在[2，3.，4，5］．一项来自美国的研究[6]报告说，牙周病不平等现象普遍存在，与教育、收入和种族/民族有关。在英国[7]，有关龋齿的社会梯度在儿童和成人中都很常见。口腔卫生保健方面的社会经济差异是不必要的，也是可以避免的，更重要的是，它们被认为是不公平和不公正的[8］．因此，口腔健康的社会经济不平等问题引起了广泛关注。例如，国际口腔健康不平等研究和政策中心(ICOHIRP)于2013年成立，《伦敦口腔健康不平等宪章》随后于2015年出版[4］．

2015年，中国常住人口为1.0849亿(数据来自STATS.GD.GOV。CN:http://stats.gd.gov.cn/gdtjnj/content/post_1424895.html)，广东省位于中国南部，面积174,246公里²(数据来自中华人民共和国民政部:http://xzqh.mca.gov.cn/defaultQuery?shengji=%B9%E3%B6%AB%CA%A1%28%D4%C1%29&diji=-1&xianji=-1)．1989年以来，广东经济总量在全国31个省份中一直居首位(国家统计局数据:http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2015/indexch.htm)．该省经济发展水平不平等[9]，而社会经济梯度与口腔疾病分布密切相关[10，11，12］．广东省作为中国的发达地区，其现状可以预测其他地区的未来发展。然而，对中国该地区与社会经济相关的口腔健康不平等的研究尚缺乏。这种情况不利于促进口腔健康平等政策的制定。

国际和国家都报道了口腔卫生方面的社会经济不平等，以探索减少口腔卫生不平等的措施。Tselmuun Chinzorig [13报告了蒙古儿童龋齿经历的不平等。Mengru徐(14]对中国成年人使用口腔卫生服务的社会经济相关不平等进行了测量和分解，发现口腔卫生服务的使用不成比例地集中在较富裕的中国成年人中。这些研究或侧重于口腔疾病的单一方面，或侧重于口腔保健服务的利用。然而，口腔疾病和口腔保健服务共同影响口腔健康结果，在研究口腔健康不平等时应考虑到这一点。龋齿是一种长期的慢性疾病，其影响和治疗可以直接观察和衡量。龋齿通常由DMFT指数及其组成部分来衡量，即DT(蛀牙)、MT(缺牙)和FT(补牙)。DMFT是DT、MT和FT的总和，反映了一个人的实际疾病经历(过去和现在)，DT、MT、FT分别表示该疾病的管理情况[15］．要解决口腔健康方面的社会不平等，了解口腔健康不平等是由于疾病的经历还是由于疾病的治疗是非常重要的。

以往的研究通常通过基于回归的方法评估口腔健康不平等[16或口腔健康指数五分位数的平均健康变化情况[17］．尽管这样的分组分析方便且容易解释，但它只提供了口腔健康指数完整分布中健康变化的部分图像。通过集中度指数可以提供完整的情况，该指数显示了按从最贫穷到最富有的人口中个人的累积比例所占的健康份额[17］．此外，对浓度指数的分解有助于分析导致不平等的变量[17］．在这种情况下，使用浓度指数及其分解方法可以了解口腔健康方面社会经济不平等的原因。

本研究旨在探讨广东省口腔健康的社会经济不平等，主要存在于疾病体验或治疗方面，并采用浓度指数分解方法分析影响不平等的因素。

研究设计与样本

本研究对2015年12月- 2016年4月广东省口腔健康状况流行病学调查数据进行分析。

横断面研究在广东省两个年龄组(35 - 44岁和65 - 74岁)的成年人中进行。在本研究中，我们使用选择概率与规模成正比的多级分层聚类抽样方法(PPS)获得了一个具有代表性的样本[18］．第一阶段采用分层抽样的方法，采用概率-规模比例(PPS)法随机选取4个区和4个县。第二阶段，采用PPS方法，在每个区选出3个居委会，在每个县选出3个村委会。在第三阶段，在选定的社区中使用配额抽样方法选择接受采访的个人[19排除了那些有严重身体或心理疾病或劣势的人，以及那些无法或不愿完成调查的人。每个年龄组的样本量由以下公式估计:

N表示样本容量。考虑城乡分层和男女分层，将抽样设计效率“deff”设为3.0。p为第三次全国口腔健康调查广东35 - 44岁成人龋病患病率[20.]，为63.9%。置信度为μ = 1.96，误差范围为δ = 10%。根据公式，每个年龄组所需样本量为266。最终，576名参与者响应邀请完成了调查，每个年龄组288名参与者。

本研究于2014年7月9日通过中华口腔医学会口腔伦理委员会批准。: 2014 - 003)。在研究开始前，所有参与者都被提供了调查的所有细节，并获得了签署的知情同意。

数据收集

数据是通过结构式问卷和在相应社区的口头测试收集的。结构化问卷[21，22]收集有关家庭收入、教育、口腔健康知识、态度、口腔健康做法和主要社会人口变量的信息。在数据收集之前，为了评估信度和效度，这些问题在可比的成年人群体中进行了预先测试。在完成初始问卷20-30天后，给予相同问卷的参与者的次样本达到了至少70%的一致性[23］．训练有素的牙医用中文完成了一对一的调查问卷，这有助于克服文盲障碍。此外，在方言难以理解的地区，一名当地人充当助手。在调查开始前，中国口腔医学会和北京大学口腔医院为这些牙医举办了培训课程。对调查人员进行了问卷内容、问卷方法、问卷技能、需要注意的细节等方面的培训。培训结束后，在最初问卷完成20-30天后，由同一调查人员监督完成问卷的参与者的子样本进行问卷一致性评估，一致性率在90%以上。根据世界卫生组织(世卫组织)的标准，由三名经校准和认可的牙医在训练有素的记录员协助下，利用镜子和球形的世卫组织社区牙周病指数探针，对参与者的龋齿状况进行口腔检查[24］．kappa统计结果为0.83 ~ 0.92。根据世界卫生组织建议的标准，记录蛀牙、缺牙和补牙的数目[24］．

变量

研究中的变量包括以下内容。

口腔健康状况

通过分析DMFT指数来评估参与者的龋齿状况，DMFT指数通常用于牙科研究中的流行病学研究。如果牙冠或牙根上有空化的迹象，则被归类为蛀牙。30岁以上不长牙的人被归类为缺牙(MT)。无继发性龋的补牙被归为补牙。DTs、MTs和FTs的总数被记录为DMFT评分，该评分用于评估参与者的龋病经历[25］．

家庭收入

每年的家庭收入是通过这个问题得到的:“你在过去12个月的家庭总收入大约是多少?”参与者被要求用10000日元的整数来回答一个确切的数字。为了便于统计，我们将家庭收入分为以下几类:低(≤¥20,000 /年，约US$2903.5/年)、中等(¥30,000 /年-¥40,000/年，约US$4353.8/年- US$5805.0/年)、中等高(¥50,000 /年-¥70,000/年，约US$7256.3/年- US$10,158.8/年)和高(≥¥80,000 /年，约US$11,610.0/年)[26，27进行双变量分析和多变量分析。由于收入是一个敏感的问题，因此与会者可以不回答这个问题。

教育

教育程度分为无正规教育、小学、中学、高中、中专、大专、大学毕业或研究生以上学历。

健康相关行为变量

这些变量包括甜品的消费(是/否)，含糖饮料的消费(是/否)，刷牙(是/否)，牙签的使用(是/否)，牙线的使用(是/否)，最近一次看牙医(从不看牙医，一年前看过牙医，6 - 12个月前看过牙医，最近6个月内看过牙医)。

口腔卫生知识

口腔健康知识由八个问题衡量[23]，如表所示1，测量质量见表2．每个问题的正确答案被编码为1，错误答案或“不知道”的答案被编码为0。8个答案的总和形成了一个从0到8的单一口腔健康知识变量。分数小于或等于4分被归为“低”，大于4分被归为“高”。

口腔健康的态度

四个问题[23]，如表所示1，被纳入口腔健康态度总结性评分，测量质量见表2；每个问题的答案都是“同意”、“不同意”或“都不同意”。回答被编码为1表示积极态度，0表示消极态度，或者两者都不。最终口腔健康态度评分为0 - 4分;得分分为“低”(0-2)和“高”(3-4)。

主观健康状况

其中包括自我评价的口腔健康(良好、一般或较差)，慢性疾病(是/否)。

Socio-demographic变量

这些因素包括性别(男性或女性)、年龄、家庭类型(非农业家庭或农业家庭)。

保险信息变量

中国有三种公民医疗保险制度:城镇就业的城镇职工基本医疗保险、农村居民新型农村合作医疗和城镇非正式就业居民基本医疗保险。公民在自愿的基础上投保。我们通过问以下问题得到保险信息变量:

牙科治疗的报销:“你得到牙科治疗的报销吗?”“是/否”。

城镇职工基本医疗保险制度:“你们有城镇职工基本医疗保险制度吗?”“是/否”。

城镇居民基本医疗保险制度:“你们有城镇居民医疗保险制度吗?”“是/否”。

新型农村合作医疗制度:“你们有新型农村合作医疗制度吗?”“是/否”。

分析

集中指数

对复杂样本进行了调整的统计分析。每个抽样阶段的样本权重为选择概率的倒数。每个评估案例的样本权重是各阶段样本权重的乘积。

口腔健康状况的不平等，包括DMFT、DT、MT和FT，在研究中通过浓度指数(CI)确定。集中度指数提供了一种评估与健康有关的经济不平等程度的方法[28，29，30.]并越来越多地用于牙科文献[31］．CI由浓度曲线(CC)构成。CC说明了健康变量(Y轴)相对于经济变量(X轴)的分布情况。经济变量(家庭收入)是累积排序的，从最穷的人/家庭到最富有的人/家庭。事实上，这条曲线表明，健康问题在哪些经济群体中最为集中。如果健康在经济群体中平均分配，曲线将是一条45度的线，称为“平等线”。否则，曲线将位于等高线之上或之下，从而表明健康分布存在不平等。CI值是等号线和等号线之间的面积，在等号情况下，CC和等号线重合，CI为零。如果CC位于等号线以上，这表明健康高度集中在经济地位较低的人群中，CI将取负值。如果CC位于等号线以下，说明健康高度集中于经济地位较高的人群，CI将取正值[29］．CI可表示为[32，33]:

在y_我和R_我分别是健康状况的我个体和的分数阶我以家庭经济状况指数衡量的个体;μ为样本健康度的平均值;cov表示协方差。

分解浓度指数

在测量CI之后，我们可以进一步分解CI，以了解哪些变量导致了不平等[30.］．为此，我们选择了负二项模型，因为计数数据显示出过度分散的迹象[34，35］．瓦格斯塔夫及同事[17]编写了一个健康变量y(可能是计数数据)与因子(x)之间关系的非线性模型，该模型以一般函数形式G表示:

G是负二项模型的一种特殊形式。y, CI的浓度指数可写成:

其中μ为y的均值，\(\眉题{x} _ {k} \)的均值\(间{k} \)C_k浓度指标是\(间{k} \)， GCε为误差项(ε)的广义浓度指数。

方程(b)由两部分组成:(1)解释部分和(2)未解释部分。第一个成分由两个成分组成:弹性和回归量的CI。第二部分，也就是无法解释的部分，是不平等中无法用不同经济群体决定因素的系统性差异来解释的部分。为了进行分解，Eq.(中所有变量的值b)应该计算。首先，系数(β_k)的解释变量进行计算。为此，必须使用适当的回归模型进行回归分析。本研究考虑FT为连续变量且非正态分布，采用非参数检验，即Mann-Whitney u检验和Kruskal-Wallis H(K)检验来评价各解释变量与FT之间的双变量相关性，然后采用线性回归计算解释变量系数。在第二步中，健康状况变量(μ)和每个行列式(\(\眉题{x} _ {k} \))计算。方程式中的所有变量。（一个)和(b)，我们可以通过将每个行列式的弹性乘以，来揭示每个行列式对不等式的贡献\ \(左({\压裂{{\ beta_ {k} \眉题{x} _ {k}}}{\μ}}\右)C_ {k} \)．这是每个行列式对测量不等式的绝对贡献。在最后一步中，为了计算贡献百分比，每个决定因素的绝对贡献除以健康变量的CI\ \(左({\压裂{{\ beta_ {k} \眉题{x} _ {k}}}{\μ}}\右)C_ {k} \)/ CI。X变量对测量的健康不平等的贡献可以是正的，也可以是负的。正贡献表明该变量将增加健康变量的不平等，反之亦然。

使用Stata MP 13进行统计分析。上述检验的统计显著性水平定为p< 0.05。

样本特征

最终的样本包括576名年龄在35-44岁和65-74岁的参与者。研究对象患龋的基本特征见表3.．几乎所有(95.6%)受试者报告有龋齿经历(DMFT≥1)，平均DMFT评分为8.51 (95% CI 7.85/9.18)。DT≥1的患病率为66.1%，平均DT数为2.30例(95% CI 1.94/2.66)。MTs的平均数量为5.35个(95% CI 4.68/6.01)， 84.6%的受试者存在缺牙。令人惊讶的是，只有31.1%的参与者接受了龋齿治疗，平均FTs数为0.87 (95% CI 0.51/1.22)。

浓度曲线和浓度指数

数字1为受试者口腔健康结局浓度曲线，对应浓度指标见表4．结果表明，显著的差异集中在FTs (CI 0.24, 95% CI 0.14/0.33, SE = 0.05)。MT (CI 0.02, 95% CI = 0.03/0.08, SE = 0.03)和DMFT (CI = 0.02, 95% CI = 0.02/0.06, SE = 0.02)的浓度指数较小且接近于零，而DT (CI =−0.04,95% CI =−0.01/0.02,SE = 0.03)的浓度指数无统计学意义。

浓度指数分解

双变量分析

表格5提出了双变量分析结果，探索参与者中FT的潜在决定因素。FTs数量与家庭类型、文化程度、甜品消费、最后一次看牙时间、牙签使用情况、牙科治疗报销情况、城镇职工基本医疗保险制度、新型农村医疗合作制度和家庭收入有关。

多变量分析

表格6从负二项模型中得到β值，探索研究参与者中FTs数量的决定因素。

表的结果6强调研究参与者中FTs数量的几个重要预测因素。其中，家庭收入、性别、家庭类型、年龄、牙签使用情况、最后一次看牙时间和城镇居民医疗保险制度与就诊人数呈显著正相关。在单独的单因素分析中，教育程度、甜品消费、牙科报销、城镇职工基本医疗保险制度、新型农村合作医疗制度等变量均显著;然而，在表中所示的多变量分析中，情况并非如此6．这可能是因为变量之间的共线性。尽管如此，我们认为，在多元模型中包含所有这些变量对于捕捉社会经济地位对FT不平等的全面影响非常重要。

浓度指标分解分析

表格7给出了导致FT不等式的变量的分解分析结果。结果以每个变量对浓度指数总体不平等的贡献和百分比贡献的形式表示。正向贡献意味着该变量增加了FT的不平等，反之亦然。对于与社会经济相关的FT不平等，高收入人群补牙量多或低收入人群补牙量少会促进FTs不平等，变量的贡献为正。但是，要想减少不平等，只需要调整补牙次数较少的低收入阶层。因此，我们应该结合β值的符号从负二项模型(表6)，当我们看贡献(表7)。

家庭收入与FT值正相关，对FT不平等的贡献很大(5.1%)。受教育程度高的人更容易接受补牙治疗，FT不平等增加(12.4%)。最后一次看牙医的时间也加剧了FT不平等(96.8%)。新型农村医疗合作制度(34.5%)对FT不平等有正向贡献，城镇职工基本医疗保险制度(-39.6%)对FT不平等有正向贡献。性别、家庭类型、甜点和含糖饮料的消费量、牙线、牙签、口腔健康知识和态度等因素只能解释一小部分不平等。数字2以图形的形式进行分析。

本研究提供了有关龋齿的系统信息，并有力地证明广东省成人中与社会经济相关的口腔健康不平等。本研究首次提出广东省成人龋病浓度指标。研究结果表明，在反映疾病管理的措施中，口腔健康不平等比在疾病经验的结果措施中更明显。分析表明，将社会经济不平等分解为其具体的决定因素有助于对广东省成人龋齿状况进行更深入的分析。

该研究中DMFT、DT、MT、FT评估的高龋患病率与乌干达报告的相似[36，新德里[37]及2005年的中国调查[38］．MTs和DTs的高比例表明广东省成年人口腔健康状况较差。FTs的数量少表明未治疗的DTs的比例高。与这些参与者糟糕的口腔健康状况相一致的是，这项流行病学调查发现他们缺乏一般的口腔保健行为。例如，只有5.0%的参与者报告每天使用牙线。此外，35.1%的受访者从未看过牙医，这也解释了为什么蛀牙率较低。结果提醒我们有效的口腔卫生保健的重要性，如使用牙线和定期口腔健康检查。总之，在中国该地区成年人的口腔卫生行为方面仍有许多改进的机会。

社会不平等在广泛的口腔健康参数，包括临床和自我报告，已被记录在案。例如，一些研究发现，低收入和受教育程度低的人自我评价的口腔健康状况较差[3.］．Wamala及其同事报告称，在瑞典成年人中，社会经济劣势程度的增加与牙科服务使用量的减少和口腔健康状况较差有关[39］．长者的家庭收入及受教育程度与牙周炎及有牙状况有显著关系[40，41］．我们的研究结果支持了先前研究的观点。与DMFT、DT和MT相比，FTs的CI尤其显著，表明广东省龋病治疗的不平等程度高于龋病经验。较低的社会地位不一定转化为较高的疾病经历(即DMFT);然而，这与去年所报告的牙科治疗的性质有关。研究参与者中看牙医的低比率可能解释了这一现象。因此，有必要确定导致牙科治疗不平等的具体决定因素，并为低收入人群提供更多的牙科保健机会。

家庭收入和高教育水平等因素加剧了不平等，并在解释广东省成人FTs数量的不平等中发挥了重要作用。这一发现与之前的一项研究相似，该研究报告了儿童和成人未经治疗的牙科疾病的社会梯度[7］．值得注意的是，与低教育水平相比，高教育水平增加了对外贸易的不平等，而中等教育水平则减少了这种不平等。进一步分析表明，这是由于中等教育水平的集中指数往往集中在低收入群体(集中指数=−0.08)，中等教育水平的低收入群体可能获得更多的补牙。这一发现表明，普及基础义务教育似乎促进了龋齿填补方面的平等。教育水平是健康结果的预测因素，并影响个人和社会水平[42］．接受过基础义务教育或更高教育水平的成年人可能对自我健康、资源获取和如何利用卫生保健系统有更强的意识[43］．分析报告某个时间点的关联;然而，获取、使用和治疗的问题在生命过程中反复出现，导致晚年口腔健康结果的不平等。因此，口腔卫生资源的不平等是一个亟待解决的问题。这一发现提醒我们，提高国民整体经济水平和教育水平，使低收入群体获得更多和可获得的口腔卫生保健资源的重要性。

为重构公共医疗保险制度，将保险覆盖范围扩大到全民，中国政府建立了以下公民医疗保障制度:1998年开始实行城镇职工基本医疗保险;2003年建立的新型农村合作医疗制度;城镇居民基本医疗保险，2007年开始试点，覆盖城镇非正式就业人员。44］．此外，2011年，中国实现了95%以上人口的全民健康覆盖，包括预防和综合治疗服务[45］．在本研究中，新型农村医疗合作制度对FT不平等的贡献为正百分比。结果表明，加入新型农村医疗合作制度的人群(低收入群体)不具备获得口腔必要治疗的条件，扩大了加入和不加入新型农村医疗合作制度人群的FT差距。城镇职工基本医疗保险对FT不平等的贡献率为负。因此，城镇职工基本医疗保险似乎是一种减少不平等的措施。然而，进一步的分析发现，城镇职工基本医疗保险与门诊就诊人数呈负相关，这意味着它减少了不平等，因为有这种保险的人(高收入群体)也不太可能获得牙科保健治疗。研究结果表明，目前中国所有的医疗保障制度都未能鼓励人们使用医疗资源，也未能减少口腔健康方面的收入差距。先前的一项研究[46]还报告说，中国的口腔保健服务由政府控制的大型公共部门提供，总费用的85%以上由患者自付。近年来，牙医和口腔健康服务提供者的人数有所增加，但口腔健康服务并没有得到有效利用[47］．研究表明，中国的医疗保险制度旨在改善所有人获得负担得起的医疗服务的机会，并缓解农村居民和低收入家庭在获得医疗服务方面的不平等。

目前的研究有几个局限性。首先，口腔健康结果和相关不平等是由多种因素造成的。然而，目前的研究只讨论了其中的一些因素。第二，由于参与者理解程度不同，问卷存在报告偏差。因此，我们的结果应该考虑到这些局限性。

本研究的优势如下。首先，分析区分了龋齿的发生和管理，发现龋齿不平等集中在日间治疗。其次，采用浓度指数和分解分析方法，建立了与FTs不平等相关的决定因素。最后，鉴于全国对龋齿不平等的争论，这些结果可以为讨论减少口腔健康不平等的措施提供基础。未来关于减少口腔健康不平等的研究应该专注于如何针对所有社会经济群体实施适当的、有针对性的教育项目，而不考虑财富和教育程度。与此同时，医疗改革的目标应该是改善所有居民，特别是农村居民和低收入家庭获得负担得起的医疗保健的机会。

研究结果表明，口腔健康不平等可能集中在牙科疾病的管理，而不是牙科疾病的经验，较低的社会地位不一定转化为更高的疾病经验。

FT不平等的分解分析结果表明，在研究因素中，家庭收入、受教育程度和定期口腔健康检查对FT不平等的贡献最大。更重要的是，现行的医疗保险制度并没有在口腔治疗中得到有效的运用。因此，医疗改革应着重加强对低收入群体的补贴，以提高治愈率，缩小口腔卫生不平等。这些结论可能对政策制定和干预措施的实施非常有用，以解决FTs数量方面的社会经济不平等问题。

本研究中所使用和分析的数据集可根据合理要求从通讯作者处获得。

答:

浓度曲线

置信区间:

集中指数

95%置信区间:

95%置信区间

SE:

标准错误

DMFT:

蛀牙、缺牙、补牙

DT:

蛀牙

MT:

缺失的牙齿

英国《金融时报》:

了牙齿

作者要感谢所有的参与者和所有协助调查的工作人员。

本研究获广东省教育厅高水平大学建设基金“南方医科大学临床研究启动计划”资助，资助号:LC2017PY001; CSA口腔健康教育创新研究基金资助号:CSA- ohe2021 -04。

从属关系

1. 中国广州市江南大道南366号南方医科大学口腔医院

   秦远东，陈林，李建波，黄少红

2. 重庆市疾病预防控制中心，重庆市长江二路8号，400042

   Yunyun吴

贡献

QYD:工作的概念和设计，执行计算机文献搜索，分析和解释数据。QYD, CL和HSH:对文章的重要知识内容进行严格的起草或修改。QYD, CL, LJB, WYY和HSH:同意对所有方面的工作负责。QYD与HSH:作品的构思与设计。CL、LJB和WYY:数据的收集。WYY:协助数据分析。所有作者都对本研究和/或稿件做出了实质性贡献，并在最终论文提交前都对其进行了审阅。所有作者阅读并批准了最终稿件。

相应的作者

对应到Shaohong黄．

伦理批准和同意参与

本研究于2014年7月9日通过中华口腔医学会口腔伦理委员会批准。: 2014 - 003)。在涉及人类参与者的研究中所执行的所有程序都符合赫尔辛基宣言。获得所有参与者和不识字参与者的法定监护人的知情同意。

同意出版

不适用。

相互竞争的利益

作者声明他们没有竞争利益。

出版商的注意

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