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7/30/2019 sant buccaux dentaire chez les femme enceinte
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Rsum
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Rsum
Titre :
pidmiologie des maladies bucco-dentaires chez la femme enceinte : facteurs derisque et association avec laccouchement prmatur
Rsum :
La grossesse et la sant bucco-dentaire sont lies par des rapports complexes
d'ordre biologiques, comportementaux et sociaux. La grossesse peut avoir desrpercussions sur la sant bucco-dentaire, et inversement certaines maladiesbucco-dentaires pourraient avoir des consquences nfastes sur lissue de lagrossesse. Dans une premire partie, nous montrons que la carie chez la femmeenceinte est frquente, et associe aux classes dges les plus basses et certaines caractristiques socio-conomiques dfavorables. Dans une deuximepartie, nous abordons lassociation entre les maladies bucco-dentaires(parodontite et maladie carieuse) et la survenue daccouchements prmaturs.Les potentielles rpercussions distance des pathologies bucco-dentairespourraient ne pas se limiter une origine parodontale exclusive. Les bactriesimpliques dans la physiopathologie de la carie pourraient jouer un rle actifdans la survenue ou laggravation du risque de complications obsttricales.Enfin, dans une troisime partie, nous montrons que le recours aux soins bucco-dentaires des femmes enceintes semble encore insuffisant, ce qui justifiedadapter les mesures actuelles de prvention et de prise en charge bucco-dentaires pendant la grossesse.
Mots-cls : Maladies Bucco-Dentaires, Carie, Parodontite, MaladiesParodontales, Grossesse, Accouchement Prmatur, Facteurs de risque,pidmiologie
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Remerciements
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Remerciements
Je voudrais tout dabord remercier grandement mes deux co-directeurs de thse,Mr Michel Sixou et Mme Cathy Nabet, pour mavoir apport une aide prcieusetout au long de ce travail. Votre complmentarit dans cette direction de thsea rendu possible ce long cheminement. Au-del de votre rle de direction, jevous remercie pour vos qualits humaines qui ont fait de ces trois annes dethse une priode propice la rflexion, dans un cadre de travail stimulant.
Je tiens remercier tout particulirement Mme Monique Kaminski, pour sonaccueil au sein de lquipe U953 de lINSERM, et pour avoir mis madisposition tout lenvironnement scientifique ncessaire pour raliser ce travail.Jai eu limmense privilge de bnficier de votre aide, et de limmersion dansune quipe de recherche. Tmoin de votre rigueur scientifique et admiratif de lapertinence de vos rflexions, je mesure le chemin quil me reste parcourir pourparfaire ma formation et mes comptences en pidmiologie.
Je remercie grandement Mme le Professeur M.L. Boy-Lefvre pour avoir acceptde porter un jugement expert sur ce travail en qualit de rapporteur. Je dsireexprimer ici ma sincre gratitude pour lintrt que vous avez port ce travail,
et vous tmoigner de mon plus profond respect.Je remercie aussi vivement Mr Paul Tramini pour avoir accept dtrerapporteur de ce travail. Jespre avoir t la hauteur de vos attentes,notamment dans le domaine des biostatistiques.
Mes remerciements vont aussi Mr le Professeur D. Bourgeois pour avoiraccept dtre membre de ce jury de thse. Je suis trs honor de lintrt quevous avez port ce travail.
Je remercie galement toute lquipe de lINSERM U953 Villejuif, pour sonaccueil chaleureux et les agrables moments de travail passs lhpital Paul-Brousse. En particulier, je remercie Mr le Professeur F. Goffinet et Mr leProfesseur G. Brart pour mavoir permis de travailler au sein de cette unit derecherche, me faisant vivre une exprience trs enrichissante sur le planprofessionnel. Merci aussi Mr P.Y Ancel pour ses prcieux commentaires, Mme Laetitia Marchand-Martin pour ses nombreux conseils sur le logiciel SAS,et Mme Nathalie Lelong pour son travail sur la base de donnes de ltudeEPIPAP. Un grand merci aussi Alice Germa pour nos discussions toujours
trs intressantes.
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Table des matires
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Table des matires
Rsum .......................................................................................................... 3
Abstract ......................................................................................................... 4
Remerciements .............................................................................................. 5
Table des matires ......................................................................................... 7
Avant-propos ............................................................................................... 10
Introduction ................................................................................................. 13
Chapitre 1 - Maladies bucco-dentaires pendant la grossesse ....................... 16
1.1. Rpercussions de la grossesse sur la cavit buccale ............................................. 16
1.1.1. Gingivite gravidique ..................................................................................... 17
1.1.2. Parodontite ................................................................................................... 18
1.1.3. pulis gravidique .......................................................................................... 20
1.1.4. rosion dentaire ........................................................................................... 21
1.1.5. Mobilit dentaire .......................................................................................... 21
1.1.6. Carie ............................................................................................................. 22
1.2. Frquence et indicateurs de risque de latteinte carieuse pendant la grossesse ... 25
1.2.1. Introduction ................................................................................................. 25
1.2.2. Matriel et mthodes .................................................................................... 26
1.2.2.1. Population ............................................................................................. 26
1.2.2.2. Recueil des donnes ............................................................................... 27
1.2.2.3. Analyse statistique ................................................................................. 30
1.2.3. Rsultats ...................................................................................................... 43
1.2.3.1. Analyse descriptive ................................................................................ 43
1.2.3.2. Indicateurs de risque associs latteinte carieuse ................................ 44
1.2.4. Discussion ..................................................................................................... 56
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Table des matires
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et
laccouchement prmatur ........................................................................... 62
2.1. Introduction ........................................................................................................ 62
2.1.1. L'accouchement prmatur ........................................................................... 62
2.1.2. Origine des hypothses sur le lien entre maladies bucco-dentaires et
accouchements prmaturs ..................................................................................... 63
2.2. Parodontite et accouchement prmatur............................................................. 66
2.2.1. Introduction ................................................................................................. 66
2.2.2. Matriel et mthodes .................................................................................... 672.2.2.1. Stratgie de recherche ............................................................................ 67
2.2.2.2. Critres de slection des tudes ............................................................. 68
2.2.2.3. Extraction des donnes .......................................................................... 70
2.2.2.4. Analyse statistique ................................................................................. 71
2.2.2.5. Logiciels et graphiques ........................................................................... 72
2.2.3. Rsultats ...................................................................................................... 72
2.2.3.1. Diagramme de flux ................................................................................ 72
2.2.3.2. Caractristiques des tudes incluses ....................................................... 73
2.2.3.3. Mesures dassociation des tudes incluses .............................................. 75
2.2.3.4. Analyse en sous-groupes ........................................................................ 76
2.2.3.5. Analyse du biais de publication ............................................................. 77
2.2.4. Discussion et perspectives ............................................................................ 78
2.3. Atteinte carieuse et accouchement prmatur .................................................... 822.3.1. Introduction ................................................................................................. 82
2.3.2. Matriel et mthodes .................................................................................... 83
2.3.2.1. chantillon de population ...................................................................... 83
2.3.2.2. Recueil des donnes ............................................................................... 85
2.3.2.3. Analyse statistique ................................................................................. 87
2.3.3. Rsultats ...................................................................................................... 88
2.3.4. Discussion ..................................................................................................... 92
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Table des matires
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Chapitre 3 - Recours aux soins bucco-dentaires pendant la grossesse ....... 101
3.1. Influence de la grossesse sur le recours aux soins bucco-dentaires .................... 102
3.1.1. Introduction ............................................................................................... 102
3.1.2. Matriel et mthodes .................................................................................. 104
3.1.2.1. Type dtude et population ................................................................. 104
3.1.2.2. Recueil des donnes ............................................................................. 105
3.1.2.3. Analyse statistique............................................................................... 106
3.1.3. Rsultats .................................................................................................... 107
3.1.4. Discussion ................................................................................................... 1113.2. Problmes bucco-dentaires ressentis pendant la grossesse et recours aux soins 113
3.2.1. Introduction ............................................................................................... 113
3.2.2. Matriel et mthodes .................................................................................. 116
3.2.2.1. Type dtude et population ................................................................. 116
3.2.2.2. Variables tudies ................................................................................ 117
3.2.2.2. Analyse statistique ............................................................................... 119
3.2.3. Rsultats .................................................................................................... 120
3.2.3.1. chantillon dtude .............................................................................. 120
3.2.3.2. Analyse univarie ................................................................................. 121
3.2.3.3. Problmes bucco-dentaires ressentis pendant la grossesse ................... 123
3.2.3.4. Recours aux soins bucco-dentaires pendant la grossesse ...................... 131
3.2.4. Discussion ................................................................................................... 137
Synthse .................................................................................................... 143
Perspectives ............................................................................................... 145
Bibliographie ............................................................................................. 148
Annexes ..................................................................................................... 174
Publications ............................................................................................... 186
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Avant-propos
10
Avant-propos
Lorigine de ce travail remonte la mise en place de ltude EPIPAP
(EPIdemiological study on the relation between Periodontitis and Adverse
Pregnancy outcomes) au CHU de Toulouse en 2003. Ltude EPIPAP est une
tude pidmiologique cas-tmoins multicentrique, conduite dans six maternits
de France mtropolitaine entre 2003 et 2006 (GHU Port Royal (Paris), GHU
Saint-Antoine (Paris), CH Victor Dupouy (Argenteuil), CH Intercommunal
(Crteil), CHU Paule de Viguier (Toulouse) et CHU Hautepierre (Strasbourg)).
Ltude a t mene sur 1108 femmes ayant donn naissance un enfant
prmatur (< 37 semaines d'amnorrhe, SA) (cas) et 1094 femmes ayant donn
naissance un enfant terme (> 37 SA) (tmoins). Lobjectif principal tait de
dterminer si la parodontite chez la femme enceinte est associe une
augmentation du risque daccouchement prmatur, et dtudier la relation en
fonction des causes de prmaturit. Les membres du groupe dtude EPIPAP,
dont linvestigateur principal est le Dr C. Nabet, figurent en annexe I. L'tude
EPIPAP a t finance par un Programme Hospitalier de Recherche Clinique,
PHRC national 2004 AOM04047 (Hpital Charles Foix) et par l'INSERM
(U953).
Notre participation en tant quinvestigateur clinique ltude EPIPAP entre
2003 et 2006 nous a conduit poursuivre ltude de cette thmatique en thse
de doctorat de chirurgie dentaire, sous la direction du Pr M. Sixou. La thse,
intitule Parodontites et accouchements prmaturs : revue de la littrature et
mta-analyse des tudes observationnelles (Thse n2006 TOU3 3058) a t
soutenue le 27 novembre 2006 la Facult de Chirurgie Dentaire de Toulouse,
Universit Paul Sabatier.
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Avant-propos
11
En 2006-2007, dans le cadre du Master 2 - Recherche, pidmiologie Clinique de
lUniversit Paul Sabatier de Toulouse, nous avons poursuivi dans cette
thmatique de recherche grce une collaboration avec les caisses de Mutualit
Sociale Agricole dAquitaine et de Midi-Pyrnes, par lintermdiaire du Dr P.
Poisson, chirurgien-dentiste conseil responsable national du projet Action
Petite Enfance . Notre mmoire, encadr par le Pr M. Sixou et le Dr C.
Arnaud, et intitul La consommation en soins bucco-dentaires chez la femme
enceinte : tude inter-rgionale a permis lanalyse des donnes de
remboursement de soins bucco-dentaires sur un chantillon de femmes enceintes,
et la comparaison avec un chantillon appari de femmes non enceintes.
En janvier 2008, nous avons rejoint lUnit 149 de lINSERM1 (Pr G. Brart,
quipe 3 sous la direction de Madame M. Kaminski et du Dr B. Larroque),
Villejuif, afin dapprofondir ltude des relations pidmiologiques entre la
grossesse et la sant bucco-dentaire, dans le cadre de ce travail de thse de
doctorat dUniversit sous la direction du Pr M. Sixou et du Dr C. Nabet. Notre
travail a dabord port sur ltude de la carie chez la femme enceinte, avec une
analyse de la frquence et des facteurs de risque chez les femmes appartenant au
groupe tmoin de ltude EPIPAP. Nous avons analys lassociation entre la
carie et laccouchement prmatur. Enfin, nous avons particip la mise en
place de ltude MaterniDent, une tude transversale par auto-questionnaires
distribus aux femmes en suites de couches. Cette tude a t mene dans lesmaternits de Trousseau et Saint-Antoine Paris, et Paule de Viguier
Toulouse entre 2008 et 2009, grce la coopration des coles de sages-femmes
de lHpital Saint-Antoine (Facult de Mdecine Universit de Paris 6), et de
la Facult de Mdecine de lUniversit Paul Sabatier Toulouse. Nous avons
1
LUnit 149 de lINSERM est aujourdhui devenue UMRS 953 Recherches pidmiologiquesen sant prinatale et sant des femmes et des enfants (Directeur Pr F. Goffinet)www.u953.idf.inserm.fr/
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Avant-propos
12
ce titre co-dirig le mmoire de fin dtudes de sage-femme de D. Constantin
( La sant bucco-dentaire chez la femme enceinte , Facult de Mdecine
Universit Paris 6, soutenu le 13/05/2009) et le mmoire de fin dtudes de
sage-femme de D. Pastor-Harper ( Grossesse et sant bucco-dentaire : tude
transversale lHpital Paule de Viguier , Facult de Mdecine Toulouse-
Rangueil, soutenu le 01/06/2010).
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Introduction
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Introduction
La cavit buccale joue un rle essentiel dans la digestion, la respiration, la
phonation, lexpression faciale et la rception sensorielle (1). Elle constitue la
fois un rempart vis--vis du monde extrieur, et un miroir de la sant gnrale.
Certaines infections dorigine bucco-dentaire, en particulier la parodontite,
peuvent avoir des rpercussions sur ltat de sant gnrale, par des mcanismes
tels que la translocation bactrienne, le relargage de mdiateurs de
linflammation ou le relargage de produits de dgradation bactriens (2). Par
ailleurs, certaines maladies systmiques comme le diabte, le SIDA ou la
maladie de Crohn entranent des modifications du milieu buccal favorisant
lapparition de pathologies bucco-dentaires (3). La grossesse est un tat
physiologique non pathologique et transitoire se caractrisant par des
modifications physiques, hormonales, mtaboliques et comportementales (4). Sur
le plan pidmiologique, les rpercussions buccales de la grossesse (en particulier
la gingivite gravidique et les saignements gingivaux) sont dcrites depuis
plusieurs dcennies (5), mais nombreux sont les axes de recherche restant
explorer afin de mieux comprendre les liens complexes entre la grossesse et ltat
bucco-dentaire. Cette thse sarticule autour de trois parties.
La premire partie traite des maladies bucco-dentaires chez la femme enceinte.
Tout dabord, une synthse bibliographique prsente les problmes bucco-
dentaires le plus souvent rencontrs chez la femme enceinte. Puis la frquence
de latteinte carieuse pendant la grossesse et les indicateurs de risque associs
sont tudis. Cette analyse est ralise partir de la base de donnes de l'tude
EPIPAP, sur les 1094 femmes du groupe tmoin. La nature et la distribution du
critre de jugement principal employ pour cette analyse a ncessit l'utilisation
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Introduction
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de modles statistiques particuliers (modles Hurdle et inflation de zros). Ces
modles statistiques seront dcrits et leurs intrts en odontologie discuts.
La deuxime partie sintresse la relation entre la sant bucco-dentaire et les
accouchements prmaturs. Des tudes du dbut des annes 1990 suggrent que
certaines maladies bucco-dentaires pourraient avoir des rpercussions distance
de la cavit buccale (6)(7). Le risque d'accouchement prmatur a t report
de nombreuses reprises comme une de ces rpercussions (8). Cette deuxime
partie a tudi limpact de deux maladies bucco-dentaires sur laccouchement
prmatur : la maladie parodontale, au moyen dune mta-analyse dtudes
observationnelles, et la carie, par lanalyse des donnes de ltude EPIPAP.
Cette dernire analyse repose sur des hypothses physiopathologiques rcentes,
voquant l'impact de certains micro-organismes oraux non parodontopathognes
sur l'issue de la grossesse (9)(10).
La troisime partie porte sur le recours aux soins bucco-dentaires pendant la
grossesse. Dans une premire sous-partie, la consommation en soins bucco-
dentaires dun chantillon de femmes enceintes est compare celle dun
chantillon de femmes non enceintes apparies, partir de donnes de
remboursement de la Mutualit Sociale Agricole. Dans une seconde sous-partie
sont prsents les rsultats de ltude MaterniDent. Il sagit dvaluer lesfacteurs associs au non-recours aux soins en prsence de problmes bucco-
dentaires pendant la grossesse, en fonction des problmes ressentis (douleur
dentaire ou problme gingival), et dtudier la frquence de la consultation de
bilan bucco-dentaire dclare pendant la grossesse et les facteurs associs.
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Introduction
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Les rsultats de ces diffrentes analyses devraient permettre :
destimer la force de lassociation entre laccouchement prmatur, dunepart, et les maladies parodontale et carieuse, dautre part,
de mettre en vidence des groupes risque de maladie carieuse, et demieux connatre les dterminants du recours aux soins bucco-dentaires
pendant la grossesse, pour aider l'optimisation des futures campagnes
de prvention cibles sur les femmes enceintes.
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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Chapitre 1 - Maladies bucco-dentaires pendant la
grossesse
1.1. Rpercussions de la grossesse sur la cavit buccale
Les modifications hormonales au cours de la grossesse peuvent avoir des
rpercussions au niveau de la cavit buccale, en particulier au niveau du
parodonte. Il est nanmoins difficile de distinguer les dsordres bucco-dentaires
dclenchs par la grossesse, de ceux prexistants et aggravs par la grossesse.
Le parodonte (du grec para ct de et odontos dent ) est constitu par
lensemble des tissus qui entourent et soutiennent les dents. Il comprend les
gencives (libre et attache), los alvolaire, le ligament parodontal (ou
desmodonte) et le cment (Figure 1). Une gencive saine se caractrise par un
aspect piquet "en peau d'orange", traduisant l'insertion de bouquets de fibresde collagne qui tendent l'pithlium sus-jacent (Figure 2) (11). Il existe deux
types de maladie parodontale: la gingivite et la parodontite. La plaque
bactrienne constitue l'tiologie principale des maladies parodontales ; le
contrle de cette plaque reprsente l'objectif thrapeutique principal.
Figure 1 : Structures du parodonte
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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Figure 2 : Gencive saine (12)
1.1.1. Gingivite gravidique
La gingivite est une inflammation de la gencive. Les signes cliniques associent la
prsence d'un oedme de la gencive libre (qui devient lisse et brillante), d'une
rougeur (liser frambois autour des dents) et de gingivorragies, provoques ou
spontanes. La gingivite est rversible si les techniques d'hygine bucco-dentaire
appropries sont adoptes par le patient.
En raison des modifications hormonales, la rponse inflammatoire vis--vis de la
plaque bactrienne peut tre exacerbe durant la grossesse, conduisant un
oedme des gencives et leur saignement spontan (Figure 3).
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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Figure 3 : Gingivite gravidique touchant essentiellement la rgion incisivo-canine mandibulaire,malgr la faible prsence de plaque sur les faces dentaires (12).
Histologiquement, la gingivite gravidique ne diffre pas de la gingivite survenant
en dehors des priodes de grossesse (13). La prvalence varie de 35% 100%selon les tudes (5). Cette variabilit peut tre attribue la diversit des
critres de jugement employs.
La gingivite gravidique apparat durant le deuxime mois de grossesse, progresse
au fur et mesure des mois, jusqu' atteindre un pic au huitime (12). Aprs
l'accouchement, les tissus gingivaux recouvrent gnralement leur aspect initial,
sans que cela signifie automatiquement un retour la sant gingivale. Elle n'estressentie comme douloureuse que dans les formes les plus svres.
1.1.2. Parodontite
Une gingivite non traite peut parfois voluer en parodontite (14). La
parodontite est une maladie inflammatoire, d'origine infectieuse, provoque par
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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un dsquilibre de flore bactrienne privilgiant la multiplication de bactries
anarobies Gram ngatif. La parodontite est associe de nombreux facteurs
de risque et/ou facteurs aggravants, notamment la prdisposition gntique, les
maladies systmiques, un environnement dento-gingival dfavorable, une
hygine bucco-dentaire insuffisante et un faible niveau socio-conomique (15).
Les signes cliniques d'une parodontite sont ceux de la gingivite, associs une
alvolyse, responsable de rcessions parodontales et/ou de poches parodontales.
long terme, la parodontite aboutit la mobilit des dents, et finalement
leur perte. Sur le plan pidmiologique, les tudes observationnelles montrent
une forte prvalence des maladies parodontales (gingivite et parodontite
confondues) dans la population adulte gnrale, les besoins en soins concernant
environ 90% des individus (16). Toutefois, 10 15% des individus prsentent
des formes svres de parodontite (avec perte avance des tissus parodontaux),
ncessitant la mise en place de traitements complexes (17). En France, prs de
50% des adultes prsentent une perte dattache svre (18). Dans ltude
EPIPAP, la frquence de la parodontite chez les femmes du groupe tmoin
(accouchement terme) varie entre 12,2% et 37,7%, selon les dfinitions de la
parodontite utilises (19).
La parodontite est une maladie qui volue par phases, et dont la progression est
lente. Dans les formes chroniques, la vitesse de perte osseuse autour de dentsatteintes est estime entre 0,05 et 0,3 mm/an (20). Dans les formes agressives,
la vitesse de perte osseuse est estime environ 1 mm/an (20). Ainsi, neuf mois
ne sont pas suffisants pour diagnostiquer une parodontite chronique qui
dbuterait durant une grossesse.
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1.1.3. pulis gravidique
Il s'agit d'une lsion hypertrophique localise qui touche environ 1 5% des
femmes enceintes (13)(21).
Sa localisation principale est la gencive maxillaire antrieure. Cliniquement,
l'pulis se prsente comme une tumfaction gingivale, daspect rouge, nodulaire
unique ou polylobe, de consistance ferme, indolore (Figure 4).
Figure 4 : pulis gravidique (12)
Cette tumfaction peut tre ulcre et saigne facilement, son accroissement est
souvent rapide. Son tiologie reste inconnue, bien quun traumatisme ou une
hygine insuffisante et des modifications hormonales soient associs son
dveloppement (22). Lpulis rgresse aprs laccouchement ou larrt de
lallaitement et rcidive souvent lors des grossesses ultrieures, plus prcocement
et avec un volume plus important (12).
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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- Le processus de dminralisation progresse, et peut continuer jusqudtruire une partie importante des structures dentaires (Figure 9).
Figure 9 : Lsions carieuses importantes sur les incisives maxillaires (Dr Savard)
Les lsions carieuses ne sont que les signes dactivit de la maladie carieuse.
Toutes les lsions carieuses de lmail et de la dentine sans cavitation peuvent
tre stoppes et reminralises. Seules les lsions carieuses avec cavitationncessitent une restauration (29).
Les effets de la grossesse sur l'initiation ou la progression de la carie ne sont pas
clairement tablis. Il est toutefois empiriquement admis que les modifications de
l'environnement buccal durant la grossesse auraient tendance favoriser la
carie: vomissements frquents, multiplication de certaines bactries cariognes,
diminution du pH salivaire et de son pouvoir tampon, changements de lacomposition salivaire et hygine bucco-dentaire dfavorable en raison de
saignements gingivaux importants (13). Toutefois, en raison de la dure limite
de la grossesse, l'effet des modifications de l'environnement buccal sur
l'incidence carieuse semble modeste car notre connaissance aucune tude n'a
mis en vidence une augmentation nette de l'incidence carieuse chez la femme
enceinte.
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Figure 10 : Diagramme de flux des femmes du groupe tmoin de ltude EPIPAP (35)
Les critres de non-inclusion taient: ge infrieur 18 ans, incomprhension du
franais, infection au VIH, diabte non quilibr, toute maladie ncessitant une
antibioprophylaxie pour un sondage parodontal, moins de six dents, femme
ayant donn naissance un enfant avec de graves malformations.
1.2.2.2. Recueil des donnes
Les examens dentaires ont t raliss deux quatre jours suivant
laccouchement, dans les chambres de maternit. Les femmes taient examines
en position assise, et onze investigateurs-dentistes ont t ncessaires pour
conduire lensemble des examens dans les six maternits.
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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Les examinateurs ont t standardiss conformment aux critres diagnostiques
de lOrganisation Mondiale de la Sant (OMS) pour lvaluation des lsions
carieuses cavitaires (36). Une lsion carieuse cavitaire est dfinie comme une
cavit fonce dtectable la sonde dont les bords amlaires paraissent
irrguliers. La prsence de lsion carieuse cavitaire est enregistre au niveau des
faces dentaires, au moyen dun miroir et dune sonde strile. Colorations et
pigmentations seules ne sont pas considres comme des lsions carieuses
cavitaires, tout comme les lsions initiales ( white spots ) ou les rosions,
abrasions et abfractions. Quatre faces sont examines pour les incisives et les
canines (msiale, distale, linguale/palatine et vestibulaire), et cinq faces pour les
molaires et prmolaires (msiale, distale, linguale/palatine, vestibulaire et
occlusale). Les troisimes molaires ont t exclues de lexamen, et aucune
radiographie na t prise. Une face dentaire est considre comme carie
lorsquelle prsente au moins une lsion carieuse cavitaire (ou une perte
importante des structures dentaires dorigine carieuse), y compris lorsque la
lsion sige au niveau marginal dune restauration ( reprise de carie ). tant
donn la physiopathologie de la carie, il est admis quune lsion cavitaire
observe dans les quatre jours post-partum tait dj prsente durant la
grossesse.
Dans la suite de cette analyse, nous dfinirons une dent carie comme une dentprsentant au moins une de ses faces carie. De mme, nous considrerons
quune femme est atteinte de carie si elle prsente au moins une dent carie.
Dans ce cas, nous considrerons quelle prsente une atteinte carieuse .
La variable femme atteinte de carie (oui/non) permet de dichotomiser le
groupe de femmes exemptes de carie lexamen clinique du groupe de femmes
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prsentant au moins une dent carie. La variable nombre de dents caries
permet de quantifier le nombre de dents concernes.
Les variables explicatives ont t choisies en fonction des donnes de la
littrature. La quantit de plaque bactrienne et de tartre a t mesure au
niveau de quatre sites par dent (msio-vestibulaire, disto-vestibulaire, msio-
lingual/palatin et disto-lingual/palatin), avec lindice de plaque de Le et
Silness (37) et lindice de tartre de Greene et Vermillion (38). Une femme est
considre comme prsentant de la plaque bactrienne si lexaminateur observe
au moins un site avec de la plaque visible. Une femme est considre comme
prsentant du tartre si lexaminateur observe au moins un site avec du tartre
recouvrant plus dun tiers du site expos.
La frquence de la consultation chez le dentiste est estime par la dure coule
depuis la dernire consultation chez le dentiste (moins dun an avant la
grossesse ou plus dun an avant la grossesse). Les caractristiques socio-
dmographiques et comportementales sont recueillies au moyen dun
questionnaire, ralis aprs lexamen bucco-dentaire. Les caractristiques
mdicales sont recueillies partir du dossier mdical, aprs lexamen bucco-
dentaire. Les caractristiques socio-dmographiques releves sont lge (18-24,
25-29, 30-34 et ! 35 ans), la nationalit (franaise ou non), le statut marital
(marie, non marie en couple, seule), le niveau dducation (primaire/collge,lyce, suprieur au baccalaurat), et lemploi pendant la grossesse (oui/non). Les
caractristiques comportementales comprennent le tabagisme (non fumeuse,
arrt au dbut de la grossesse, fumeuse pendant la grossesse) et la rgularit des
consultations prnatales, estime partir du nombre de consultations prnatales
en fonction de lge gestationnel. terme, la rgularit des consultations
prnatales est juge comme insuffisante en-dessous de sept consultationspendant la grossesse. Les caractristiques mdicales releves sont lIndice de
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est la plus faible, except pour la variable IMC, pour laquelle la classe [18,5-25[
est considre par lOMS comme la classe de rfrence a priori (39).
Parmi les femmes atteintes de carie, les moyennes du nombre de dents caries
des diffrentes classes d'une variable sont compares par analyse de variance
(Test F) avec ajustement sur les examinateurs. ce stade de l'analyse
(prsentation descriptive des rsultats bruts et analyse brute des indicateurs de
risques associs au nombre de dents caries), l'hypothse d'une distribution
normale est suppose.
1.2.2.3.3. Analyse multivarie des indicateurs de risque associs latteinte
carieuse et au nombre de dents caries
Les variables significativement associes latteinte carieuse et/ou au nombre
de dents caries dans lanalyse bivarie sont slectionnes pour l'analyse
multivarie. La variable dpendante est le nombre de dents caries. Cette
variable a comme amplitude thorique [0-28]. Il s'agit d'une variable de
dnombrement, dont la modlisation par une rgression multivarie peut tre
ralise de diffrentes manires par maximum de vraisemblance (40). Les
variables de dnombrement partagent des proprits particulires: elles ne sont
jamais ngatives, sont discrtes, et ont tendance tre positivement
asymtriques (leur densit tend se concentrer autour des valeurs les plusfaibles). Les variables indpendantes qualitatives plus de deux classes sont
transformes en plusieurs variables binaires ("dummy-coded") pour permettre
l'analyse multivarie (41). Tous les modles sont ajusts sur les examinateurs.
Plusieurs tapes sont ralises afin de choisir le modle multivari le plus
adapt.
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Figure 11 : Exemples de lois de Poisson pour diffrentes valeurs de la moyenne . Labscissede chaque graphe reprsente le nombre dvnements possibles, lordonne reprsente la
probabilit Pr(Y) que lon observe ce nombre Y (40)(43).
- En cas de surdispersion de la distribution, un modle binomial ngatif
( Negative Binomial - NB) est ralis. Une modlisation par rgression
binomiale ngative permet l'estimation d'un paramtre de dispersion, et ainsi la
spcification d'une moyenne et d'une variance indpendantes. La loi de
probabilit d'une distribution binomiale ngative se dfinit de la faon suivante:
2 4 6 8 10 12
0.
0
0.
2
0.
4
0.
6
Distribution de Poisson: = 0.5
Y
Pr(Y)
2 4 6 8 10 12
0.
00
0.
10
0.
20
0.
30
Distribution de Poisson: = 1.5
Y
Pr(Y)
2 4 6 8 10 12
0
.00
0.
05
0.
10
0.
15
0.
20
Distribution de Poisson: = 3
Y
Pr(Y)
2 4 6 8 10 12
0.
00
0.
05
0.
10
0.
15
Distribution de Poisson: = 6
Y
Pr(Y)
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o y est une valeur de la variable de dnombrement, et est la moyenne de la
variable de dnombrement, ! est le paramtre de dispersion de la distribution
binomiale ngative, et " reprsente la fonction gamma.
Les modles de Poisson et binomial ngatif sont embots ("nested"): un modle
de Poisson est embot dans le modle binomial ngatif correspondant, puisque
seul un paramtre de dispersion les diffrencie.
- Lorsque l'on dnombre des vnements ngatifs ou pathologiques (comme le
nombre de caries dans une bouche), il est frquent que la distribution observe
dans un chantillon de population prsente une part excessive de zros ( zero
mass ). Dans ce cas, la seule prise en compte de la surdispersion par le recours
une loi binomiale ngative ne suffit pas ncessairement une bonne
adquation du modle aux donnes. Il existe trois types de zros dobservation
(44):
- Les zros de comptage : cest la cas lorsquaucune dent ne prsente de
carie,
- Les zros par dfaut mthodologique de l'tude (par exemple si l'tude
portait sur un chantillon comprenant des dents totaux),
- Les zros lis des erreurs de classement par les examinateurs (parexemple si les examens taient raliss par des examinateurs non
expriments, ou dans des conditions rendant le diagnostic difficile).
La modlisation par maximum de vraisemblance dune distribution prsentant
un excs de zros dobservation ncessite deux tapes : la premire permettant
la prise en compte de lexcs de zros, la seconde permettant la modlisation du
P y x( ) =" y +#$1( )
" y +1( )" #$1( )#
$1
#$1+
%
&'
(
)*
#$1
#$1+
%
&'
(
)*
y
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reste de la distribution. Deux possibilits de modlisation soffrent alors : les
modles inflation de zros et les modles dits Hurdle (Figure 12).
Les modles inflation de zros ( Zero-Inflated models )
Les modles inflation de zros sont des modles de dnombrement deux
rgimes, que l'on peut trouver sous la forme de "modle de Poisson inflation
de zros" ("Zero-Inflated Poisson" - ZIP) ou sous la forme "modle binomial
ngatif inflation de zros" ("Zero-Inflated Negative Binomial" - ZINB), selon
la loi utilise. Dans ces modles, par hypothse, l'ensemble des sujets ayant pour
valeur 0 constituent deux sous-groupes: l'un ne suivant pas une loi de Poisson
ou une loi binomiale ngative, l'autre la suivant mais en prenant la valeur 0
(45). Une partie des zros dobservation deviennent alors des zros structurels
( extra-zeros ), cest--dire des zros modliss sparment et correspondant
des individus potentiellement protgs de lvnement dnombr (Figure 12). Il
peut en effet tre justifi de considrer que le processus qui engendre l'excs de
zros puisse, au moins en partie, diffrer de celui qui engendre les valeurs
positives.
Les modles inflation de zros sont parfois utiliss en odontologie pour tudier
les facteurs lis l'indice CAO (nombre de dents Caries, Absentes, Obtures)
(46)(47)(48)(49). Dans certaines de ces tudes, le groupe des "extra-zros" estqualifi de "caries-free", cest--dire de sujets exempts de caries (46)(47)(48).
Dans notre tude, le groupe des "extra-zros" correspondrait aux femmes qui ne
pourraient pas prsenter de caries pendant la grossesse (47). Cette hypothse
forte repose sur l'existence de caractristiques particulires (gntique, socio-
dmographique, comportementale, environnementale, etc.) qui "protgeraient"
certaines femmes des caries pendant la grossesse. Le groupe des zros nonstructurels serait constitu des femmes susceptibles d'avoir des caries pendant la
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grossesse, mais qui n'en prsentaient pas lors de l'examen clinique (soit parce
qu'elles en taient rellement exemptes, soit parce que les conditions d'examen
ne permettaient pas de diagnostiquer toutes les caries prsentes).
La loi de probabilit d'une distribution de Poisson inflation de zros se dfinit
de la faon suivante (50):
o y est une valeur de la variable de dnombrement, est la probabilit d'tre
un "extra-zro", et est la moyenne de la variable de dnombrement.
La loi de probabilit d'une distribution binomiale ngative inflation de zros se
dfinit de la faon suivante (51):
o y est une valeur de la variable de dnombrement, est la probabilit d'tre
un "extra-zro", est la moyenne de la variable de dnombrement, ! est leparamtre de dispersion de la distribution binomiale ngative, et " reprsente la
fonction gamma.
Ainsi, un modle inflation de zros ralise deux processus spars et successifs
(52). La premire tape consiste en la modlisation des "extra-zros" (zros
structurels). La probabilit d'tre un "extra-zro" () est modlise parrgression logistique:
P y x( ) =" + (1#")e# pour y = 0
(1#")e#
y
y!pour y > 0
$
%&
'&
P y x( ) =
" + (1#")$#1
+ $#1
%
&'
(
)*
$#1
pour y = 0
1# "( )+ y +$#1( )
+ y +1( )+ $#1( )$
#1
$#1+
,
-.
/
01
$#1
$#1+
,
-.
/
01
y,
-
.
.
/
0
11
pour y > 0
2
3
44
5
44
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o # est li l'ensemble des variables indpendantes (x). Cette modlisation se
fait au moyen d'une rgression logistique portant sur les 0 (alors que ce sont
classiquement les 1 qui sont modliss dans une rgression logistique) (40).
L'interprtation des coefficients se fait de la mme faon que pour une
rgression logistique classique: l'exponentiel du coefficient donne un OR. Dans
cette partie du modle inflation de zros, lOR mesure la force de l'association
entre un facteur et l'appartenance au groupe des "extra-zros". La seconde
tape consiste en la modlisation des zros non structurels et des autres valeurs
de dnombrement, par une rgression de Poisson ou une rgression binomiale
ngative. Les exponentiels des coefficients permettent l aussi une interprtation
par ORs.
En sciences biomdicales, les modles inflation de zros peuvent tre
interprts comme la progression d'une maladie en deux temps (45). Au dbut,
les sujets ne sont pas risque, et font partie des "extra-zeros". L'influence de
certains facteurs (gntiques, socio-dmographiques, comportementaux,
environnementaux) peut les faire basculer dans la population risque, et le
nombre d'vnements mesurs suit alors une loi de Poisson ou une loi binomiale
ngative. Au cours de ces deux tapes, un facteur donn peut agir dans des
directions opposes.
Les modles "Hurdle"
Ils permettent la modlisation de variables de dnombrement selon deux
processus distincts: l'un gnrant l'ensemble des zros, l'autre gnrant les
valeurs positives. Le principe de la modlisation Hurdle est qu'une loi binomiale
" =1
1+ e#$
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modlise la variable binaire qu'est la variable de dnombrement selon qu'elle
soit nulle ou positive. Si la valeur est positive, la haie est franchie ("hurdle"
signifie "haie"), et la distribution conditionnelle des valeurs positives est ensuite
modlise par une loi de Poisson, ou binomiale ngative, tronque zro
(53)(Figure 12). On distingue ainsi le "modle de Poisson-Hurdle" ("Hurdle-
Poisson" - HP) du "modle binomial ngatif Hurdle" ("Hurdle Negative
Binomial" - HNB), selon la loi utilise. Les coefficients et paramtres de
dispersion de la partie logistique d'un modle Hurdle sont strictement identiques
ceux obtenus par une rgression logistique. De mme, les coefficients et
paramtres de dispersion de la partie de comptage d'un modle Hurdle (HP ou
HNB) sont strictement identiques ceux obtenus par une rgression de Poisson
tronque zro, ou binomiale ngative tronque zro.
La loi de probabilit d'une distribution HP se dfinit de la faon suivante (51):
o y est une valeur de la variable de dnombrement, $ est la probabilit pour
que y=0 dans la distribution de Hurdle, et est la moyenne de la variable de
dnombrement.
La loi de probabilit d'une distribution HNB se dfinit de la faon suivante (51):
P y x( ) =" pour y = 0
1#"( )e#
y
1# e#( )y!pour y > 0
$
%&
'&
P y x( ) =
" pour y = 0
1#"( )
$ y +%#1( )$ y +1( )$ %#1( )
1+%( )# y+%#1( )
%( )y
1#
%#1
%#1 +
&
'(
)
*+
%#1
,
-
.
.
.
.
.
/
0
1111
1
pour y > 0
2
3
444
5
444
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o y est une valeur de la variable de dnombrement, $ est la probabilit pour
que y=0 dans la distribution de Hurdle, est la moyenne de la variable de
dnombrement, ! est le paramtre de dispersion de la distribution binomiale
ngative, et " reprsente la fonction gamma.
Dans les modles Hurdle, la partie binomiale modlise les non-zros vs les zros.
Notons ainsi que l'interprtation se fait dans le mme sens que pour une
rgression logistique classique. La partie de dnombrement modlise le nombre
de dents caries chez les femmes en prsentant au moins une. Pour les deux
parties, l'interprtation se fait partir de l'exponentiel des coefficients, donnant
des ORs (40).
Figure 12 : Reprsentation schmatique des principes de modlisation inflation de zros etHurdle. Lhistogramme reprsente une distribution observe (donnes fictives).
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1.2.2.3.4. Prise en compte de leffet examinateur dans lanalyse multivarie
Tous les modles sont ajusts sur les examinateurs afin de tenir compte de la
variabilit inter-examinateurs dans le diagnostic de la carie. Le facteur
examinateur est considr effet fixe. Considrer leffet du facteur examinateur
comme fixe ou alatoire a une porte sur la gnralisabilit de la conclusion
(41). Leffet alatoire permettrait de gnraliser les rsultats lensemble des
examinateurs parmi lesquels ils ont t choisis (41), mais le prix dune telle
gnralisabilit est une perte de puissance dans la mise en vidence dun effet et
lusage de logiciels statistiques plus sophistiqus (54). Un modle combinant des
effets fixes des effets alatoires est qualifi de modle mixte (41).
Il existe des mthodes permettant d'introduire des effets alatoires sur les
modles de Poisson et binomiaux ngatifs. A notre connaissance, il nexiste pas
de packages ou de codes disponibles pour introduire un effet alatoire dans un
modle binomial ngatif Hurdle. Nanmoins, des recherches rcentes permettent
l'introduction d'effets alatoires dans les modles inflation de zros, mais cela
induit des quations de vraisemblance trs complexes, avec des risques de
"fausses convergences" (40). En guise de perspectives et titre exploratoire, un
modle mixte ZINB avec effet alatoire sur l'examinateur a t utilis afin de
mieux prendre en compte leffet examinateur des femmes examines par un
mme examinateur. Leffet alatoire peut tre introduit dans la partie logistiqueet/ou dans la partie binomiale ngative. Dans notre analyse, leffet alatoire sur
le facteur examinateur a t introduit dans les deux parties du modle.
1.2.2.3.5. Choix du modle multivari
La surdispersion de la distribution est teste par comparaison des modles composante poissonienne (P, ZIP et HP) avec les modles composante
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- La seconde mthode consiste recourir au test de Vuong (57). Il est bas sur
la comparaison des probabilits prdites par deux modles non embots. Il est
souvent utilis pour la comparaison des modles inflation de zros aux modles
standards correspondants, mais peut tre utilis aussi avec les modles Hurdle
(52).
Le tableau 1 rsume les diffrents tests statistiques entre les six modles P, NB,
ZIP, ZINB, HP et HNB. Les rsultats de ces analyses seront confronts
l'objectif et au type de l'tude pour dcider du modle le mieux adapt.
Tableau 1 : Tests statistiques entre les modles multivaris
P NB ZIP ZINB HP HNB
P - D V V V V
NB - V V V V
ZIP - D V-AIC V-AIC
ZINB - V-AIC V-AICHP - D
HNB -
P: Poisson, NB: Negative Binomiale, ZIP: Zero-Inflated Poisson, ZINB: Zero-Inflated Negative Binomial, HP: Hurdle
Poisson, HNB: Hurdle Negative Binomial, D: Test de dviance (modle embots), V: Test de Vuong (modles non
embots), AIC: Critre d'Information d'Akaike.
1.2.2.3.6. Reprsentation graphique
Chaque modlisation est reprsente par un graphique permettant de visualiser
l'adquation aux donnes. L'axe des abscisses correspond aux valeurs de la
variable de dnombrement (nombre de dents caries par femme). L'axe des
ordonnes correspond l'axe des probabilits (0 1). La distribution observe,
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cest--dire la probabilit de prsenter le nombre de carie correspondant
chaque valeur de la variable de dnombrement, est prsente par un
histogramme. Une courbe est superpose l'histogramme pour apprcier
l'adquation aux donnes (valeurs prdites par chaque modlisation, en fonction
des variables indpendantes et des lois de probabilits considres).
1.2.2.3.7. Logiciels et packages utiliss
Les analyses univaries et bivaries ont t ralises avec le logiciel SAS version
9. Les analyses multivaries ont t conduites avec le logiciel R (version 2.12.1)
et les packages additionnels car(version 2.0-8) et pscl(version 1.03.6) pour les
rgressions P, NB, ZIP, ZINB, HP et HNB. Le package pscl ncessite
linstallation des packages mvtnorm (version 0.9-95), coda (version 0.14-2) et
gam(version 1.04). La rgression ZINB avec effet alatoire utilise le code S-plus
de Yau et al. (58), adapt pour R par Atkins et Gallop (40). Le seuil de
significativit de l'ensemble des tests a t fix 0,05.
1.2.3. Rsultats
1.2.3.1. Analyse descriptive
Le tableau 2 montre la rpartition des 1094 femmes incluses dans lanalyse.
18,2% des femmes ne sont pas de nationalit franaise, 6,6% vivent seules,
21,2% ont un faible niveau dducation (primaire/collge) et 30,0% sont sans
emploi pendant la grossesse.
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51,6% des femmes ont au moins une dent carie. Parmi elles, le nombre moyen
de dents caries vaut 3,1 (cart-type (ET)= 2,8) (Tableau 2).
Sur lchantillon total, la moyenne et la variance du nombre de dents caries
valent 1,64 et 6,70, respectivement. Le rapport variance/moyenne du nombre de
dents caries vaut 6,70/1,64=4,08, ce qui indique une surdispersion importante
de la distribution. Le nombre de dents caries dans l'chantillon varie de 0 21.
La figure 13 reprsente lhistogramme de la distribution du nombre de dents
caries chez les 1094 femmes, avec en abscisse le nombre de dents caries et en
ordonnes les effectifs.
Figure 13 : Distribution du nombre de dents caries dans lchantillon (n=1094)
1.2.3.2. Indicateurs de risque associs latteinte carieuse
La frquence de latteinte carieuse et le nombre de dents caries sont
significativement associs la nationalit trangre, aux faibles niveaux
dducation, labsence demploi pendant la grossesse, la prsence de plaqueet de tartre, et la consultation chez le dentiste datant de plus dun an avant la
Nombre de dents caries
Ef
fectif
0 5 10 15 20
0
100
200
300
400
500
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Tableau 3 : Estimation des coefficients de rgression, en fonction des modles.
P NB ZIP ZINB HP HNB
Logit Poisson Logit NB Logit Poisson Logit NBINTERCEPT
(s.e.)p-value
-1,77
(0,21)
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logistique des modles inflation de zros modlise la probabilit d'tre un
"extra-zro" alors que celle des modles Hurdle modlise la probabilit d'avoir
au moins une dent carie. Enfin, on remarque que les parties logistiques des
deux modles Hurdle (HP et HNB) sont strictement identiques, conformment
leur loi de probabilit.
Le tableau 4 montre les distributions observe et prdites par les diffrents
modles. Toutes les moyennes prdites par chaque modle sont proches de la
moyenne observe (1,64). En revanche, l'estimation des variances est variable en
fonction des modles. Les modles composante binomiale ngative prsentent
une meilleure estimation de la variance. On note aussi que, par construction, les
modles Hurdle fournissent une prdiction exacte du nombre de zros.
Tableau 4 : Distributions observe et prdites du nombre de dents caries par femme (n) enfonction des diffrents modles
n Observe P NB ZIP ZINB HP HNB
0 529 354,41 505,73 529,22 527,93 529,00 529,001 194 304,40 238,83 135,44 191,69 135,80 188,522 119 184,55 125,26 131,37 124,33 131,58 125,383 79 104,75 71,79 103,47 80,03 103,43 81,194 55 59,77 44,18 72,78 52,33 72,61 52,915 35 34,49 28,77 47,66 34,88 47,48 35,026 15 20,10 19,58 29,72 23,69 29,59 23,607 21 11,91 13,80 17,96 16,35 17,89 16,178 15 7,24 10,00 10,67 11,46 10,66 11,269 8 4,53 7,42 3,32 8,13 6,34 7,9710 8 2,89 5,61 3,76 5,85 3,80 5,7111 4 1,87 4,31 2,26 4,25 2,31 4,15
12 2 1,20 3,36 1,37 3,12 1,41 3,0513 4 0,76 2,65 0,83 2,31 0,86 2,2714 2 0,47 2,11 0,50 1,73 0,52 1,7115 0 0,29 1,70 0,29 1,31 0,31 1,3016 1 0,17 1,38 0,17 0,99 0,18 0,9917 1 0,09 1,13 0,10 0,76 0,11 0,7718 1 0,05 0,93 0,05 0,59 0,06 0,6019 0 0,03 0,77 0,03 0,46 0,03 0,4720 0 0,01 0,65 0,02 0,36 0,02 0,3721 1 0,01 0,54 0,01 0,28 0,01 0,30
MoyenneVariance
1,646,70
1,643,58
1,666,97
1,644,75
1,646,13
1,644,87
1,646,13
P: Poisson, NB: Negative Binomiale, ZIP: Zero-Inflated Poisson, ZINB: Zero-Inflated Negative Binomial, HP: HurdlePoisson, HNB: Hurdle Negative Binomial
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Tableau 5 : Rsultats des tests de Vuong entre modles non embots
ZIP ZINB HP HNB
P ZIP>P
pP
pP
pP
pZIPpNBpHPpNBpZIPp=0,28
HNB>ZIPpHPpZINBp=0,32
Interprtation: l'hypothse nulle du test de Vuong est que les deux modles tests ne sont pas distinguables au regard deleur ajustement. Par exemple "ZIP>P, p>0,01" s'interprte en affirmant que le modle ZIP est prfr au modle P, sasupriorit tant statistiquement significative.
P: Poisson, NB: Negative Binomiale, ZIP: Zero-Inflated Poisson, ZINB: Zero-Inflated Negative Binomial, HP: HurdlePoisson, HNB: Hurdle Negative Binomial, NA: Non Appropri (modles embots)
Les rsultats de ces tests montrent que la surdispersion de la distribution est
significative, puisque les modles composante binomiale ngative (NB, ZINB
et HNB) sont prfrs aux modles composante poissonienne respectifs (P,
ZIP et HP). La surdispersion pourrait tre due en partie un excs de zros.
Cet excs de zros est aussi significatif puisque les modles Hurdle et inflation
de zros sont prfrs aux modles standards respectifs (52).
La reprsentation graphique confirme les rsultats des tests statistiques, avec
une meilleure adquation observe pour les modles ZINB et HNB (Figure 14).
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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Figure 14 : Distributions observes (barres) et prdites (courbes) par les diffrents modles
On peut conclure que les deux meilleurs ajustements sont obtenus avec les
modles ZINB et HNB. Le choix entre ces deux modles repose sur l'origine
Poisson (P)
Nombre de dents caries
Probabilit
0 5 10 15 20
0.
0
0.
1
0.
2
0.
3
0.
4
0.
5
Binomiale Ngative (NB)
Nombre de dents caries
Probabilit
0 5 10 15 20
0.
0
0.
1
0.
2
0.
3
0.
4
0.
5
Poisson inflation de zros (ZIP)
Nombre de dents caries
Probabilit
0 5 10 15 20
0.
0
0.
1
0.
2
0.
3
0.4
0.
5
Binomiale Ngative inflation de zros (ZINB)
Nombre de dents caries
Probabilit
0 5 10 15 20
0.
0
0.
1
0.
2
0.
3
0.4
0.
5
Poisson Hurdle (HP)
Nombre de dents caries
Probabilit
0 5 10 15 20
0.
0
0.
1
0.
2
0.
3
0.4
0.
5
Binomiale Ngative Hurdle (HNB)
Nombre de dents caries
Probabilit
0 5 10 15 20
0.
0
0.
1
0.
2
0.
3
0.4
0.
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Tableau 6 : Estimation des coefficients de rgression du modle binomial ngatif inflation dezros, avec effet alatoire sur lexaminateur ; et comparaison avec les coefficients obtenus avec le
modle ZINB avec effet fixe sur les examinateurs.
ZINB effets
fixes
ZINB mixte
Logit NB Logit NB
INTERCEPT(s.e.)p-value
0,45(1,06)0,67
-1,08(0,49)0,03
-0,47(0,48)0,32
-0,29(0,17)0,08
AGE1824(s.e.)p-value
-0,43(0,56)0,44
0,31(0,14)0,02
-0,38(0,39)0,32
0,29(0,12)0,02
AGE2529(s.e.)p-value
-0,53(0,39)0,18
0,10(0,11)0,36
-0,50(0,30)0,10
0,08(0,10)0,40
NATIONALITE(s.e.)
p-value
-0,15(0,53)
0,77
0,28(0,12)
0,02
-0,18(0,35)
0,61
0,29(0,10)
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Tableau 7 : Distributions du nombre de dents caries par femme, observe et prdite par lemodle ZINB mixte.
Observe ZINB mixte
0 529 533,431 194 180,562 119 125,023 79 82,674 55 54,435 35 36,156 15 24,317 21 16,568 15 11,439 8 7,9910 8 5,6511 4 4,0412 2 2,92
13 4 2,1314 2 1,5715 0 1,1716 1 0,8817 1 0,6618 1 0,5119 0 0,3920 0 0,3021 1 0,23
1.2.3.2.3. Prsentation du modle choisi (HNB)
Le test du Chi-2 de Wald du modle HNB est significatif (p
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Tableau 8 : Indicateurs de risque de latteinte carieuse et du nombre de dents caries : rsultats
de lanalyse multivarie par modlisation Binomiale Ngative Hurdlea
Variables Partie logistiqueb Partie Binomiale ngativec
ORad IC 95%e p-value exp()
ajustfIC 95%e p-value
Age (annes)18-24 1,58 [1,03,2,45] 0,03* 1,37 [1,06,1,78] 0,01*25-29 1,59 [1,16,2,17]
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Tableau 9 : Caractristiques socio-dmographiques des femmes incluses dans lenqute nationaleprinatale (60) et des femmes incluses dans le groupe tmoin de ltude EPIPAP (35).
Blondel et al (60) Nabet et al (35)
% %Age
< 25 ans 18,7 13,525-34 ans 65,4 64,5!35 ans 15,9 22,0
(14228) (1094)Parit
Primipare 43,3 52,1Multipare 56,7 47,9
(14258) (1093)Nationalit
Franaise 88,2 81,8Autre 11,8 18,2
(14010) (1091)Emploi pendant la grossesse
Oui 66,0 70,0Non 34,0 30,0
(13904) (1092)Vie en couple
Oui 92,7 93,4Non 7,3 6,6
(13980) (1094)BMI avant grossesse
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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multivaries. Dans le modle ZINB, un effet alatoire a t introduit pour tenir
compte de la variation inter-examinateurs, sans que cela ne modifie les rsultats
obtenus.
Il est parfois suggr que la grossesse pourrait augmenter le risque dinitiation
carieuse, en raison notamment de modifications de la composition salivaire (13),
de reflux gastro-oesophagiens rpts ou dune diminution de lhygine bucco-
dentaire (63). Toutefois, cela na jamais t clairement dmontr par des tudes
pidmiologiques, et il semble que la prvalence de la carie dans une population
de femmes enceintes soit comparable celle dune population adulte gnrale du
mme ge (25)(64)(65). Les rsultats de notre tude (51% de femmes atteintes
de carie) concordent avec ceux retrouvs dans dautres populations de femmes
enceintes ou en suites de couches. Dans une enqute sur une cohorte
pakistanaise impliquant 1152 femmes enceintes (moyenne dge 26,5 ans), prs
de 47% des femmes prsentaient au moins une carie (33). Dans une tude
brsilienne mene sur 504 femmes enceintes de faible niveau socio-conomique
(moyenne dge 24 ans), la frquence de la carie est de 61% (30). En Hongrie,
une tude mene sur des femmes en suites de couches montre que 61% dentre
elles ont besoin dune ou plusieurs restaurations (34). Dans ces tudes comme
dans la ntre, les conditions dexamens bucco-dentaires ont pu conduire une
sous-estimation du diagnostic carieux.
Un objectif de cette analyse tait dtudier les indicateurs de risque de la cariependant la grossesse. Burt dfinit un indicateur de risque comme un facteur de
risque possible, mais dont le rle dans la chane causale nest pas clairement
tabli en raison de la nature transversale de ltude ayant gnr les donnes
(66). Afin de garder linformation quantitative du nombre de dents caries, des
modles multivaris de dnombrement ont t employs. Les modlisations
binomiales ngatives standard, inflation de zros et Hurdle sont suprieuresaux modlisations de Poisson standard, inflation de zros et Hurdle. Bien que
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62
Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-
dentaires et laccouchement prmatur
2.1. Introduction
Nous avons montr dans la premire partie de ce travail que la frquence des
pathologies bucco-dentaires pendant la grossesse justifiait une attention
particulire de la part des professionnels de sant. En eux-mmes, cespathologies sont suffisamment proccupantes pour inciter ces professionnels les
prvenir et les traiter, mais des travaux datant du milieu des annes 90
suggrent en outre que les pathologies bucco-dentaires pourraient augmenter le
risque d'accouchement prmatur.
2.1.1. L'accouchement prmatur
LOMS dfinit la prmaturit comme un accouchement survenant avant 37
semaines rvolues damnorrhe (SA) (71). On distingue la trs grande
prmaturit (accouchement avant 28 SA), la grande prmaturit (entre 28 et 32
SA + 6 jours) et la prmaturit modre (de 33 36 SA+ 6 jours) (72). La
prvalence de la prmaturit est en constante augmentation dans le monde, elle
est aujourdhui de 12% aux USA (72), et de 5 10% en Europe dont 6% sur le
territoire franais (61).
La mesure de lge gestationnel souligne limportance de la maturit ftale qui
conditionne les possibilits dadaptation la vie autonome. Toute naissance
prmature comporte le risque que certaines fonctions ne stablissent pas,
dautant plus que la grossesse est courte. Lge gestationnel est le facteur
pronostic essentiel de squelles lies la prmaturit (4). Les tiologies de la
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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mortalit nonatale des prmaturs sont domines par les dtresses respiratoires
rfractaires, les hmorragies crbrales et les infections. ge gestationnel gal,
la survie des enfants prmaturs est en augmentation, consquence des
amliorations dans la prise en charge (corticodes, surfactant). La prmaturit
reprsente un des domaines mdicaux dintrt des pouvoirs publics et des
structures de sant publique et de recherche mdicale, en raison de lincidence
leve des accouchements prmaturs, de la gravit des complications, de la
complexit de leur prise en charge (tant sur un plan thique quconomique), et
des perspectives de prvention. Dans la cohorte franaise EPIPAGE, le taux de
survie lhospitalisation est de 97% 32 SA. Ce taux diminue rgulirement
pour chaque semaine de gestation en moins : 78% 28 SA, 31% 24 SA, et
jusqu 0% 22 SA (4). Lvaluation du pronostic long terme est un lment
important de la dcision de lquipe prinatale. La grande prmaturit est
lorigine de la moiti des handicaps dorigine crbrale de lenfant (4). Les
hmorragies intracrbrales svres et les leucomalacies pri-ventriculaires sont
les principales complications exposant au risque de squelles neuropsychiques
chez les enfants ns prmaturment. Les troubles du dveloppement
psychomoteur semblent associs lge gestationnel la naissance (73), mais
aussi aux causes de la prmaturit (4). Dautres squelles, dordre respiratoire
ou digestif, peuvent survenir de faon retarde durant la petite enfance (4).
2.1.2. Origine des hypothses sur le lien entre maladies bucco-
dentaires et accouchements prmaturs
Les recherches tudiant le lien entre les maladies bucco-dentaires et les
accouchements prmaturs sappuient sur dune part la thorie de l'infection
focale, et dautre part sur le rle de l'infection et de l'inflammation dans laphysiopathologie de l'accouchement prmatur.
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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Thorie de l'infection focale
la fin du 19me sicle, les premires hypothses scientifiques concernant la
relation entre pathologies orales et gnrales furent tablies (74). En 1890,
Miller, qui a travaill avec Koch, publie Die Mikroorganismen der
mundhle ; die rtlichen und allgemeinen Erkrankungen, welche durch
dieselben hervorgerufen werden (Les micro-organismes de la cavit
buccale; et les maladies locales et gnrales causes par eux)(75). Un an plus
tard, Miller crit un article dans Dental Cosmos, intitul The human
mouth as a focus of infection (76), dans lequel il suggre que des microbes
peuvent pntrer dans lorganisme par la bouche et gagner dautres parties
du corps. Plusieurs affections sont ainsi souponnes davoir une Lorigine
buccale de plusieurs maladies, dont la pneumonie, la tuberculose, la syphilis,
lostomylite, le noma ou la mningite est ainsi souponne. La thorie de
linfection focale est ne. Beaucoup de dents sont alors extraites pour desraisons prophylactiques. Lide est reprise quelques annes plus tard, en
1900, par William Hunter, sous le vocable de oral sepsis , accentuant
ainsi le ct hautement sceptique de la cavit buccale. Les micro-organismes
de la bouche sont donns comme responsables des infections de loreille
moyenne, des empymes et des endocardites (74). Lhypothse de linfection
focale se perptue encore pendant les premires dcennies du 20
me
sicle.Billings, Mayo et Galloway contribuent son essor, et prconisent les
extractions prophylactiques, suivant la maxime de Colyer plutt pas de
dents que des dents septiques (74). En 1931, Galloway avance quun foyer
infectieux peut tre la cause, entre autres, de phlbite, de toxmie
gravidique ou encore de fausse couche (74). Pourtant, plusieurs articles vont
semer le doute et vont finir par discrditer cette thorie. En 1938, Cecilnobserve aucune amlioration aprs lavulsion de toutes les dents de 52
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patients atteints de polyarthrite rhumatode (77). Enfin, le concept
dinfection focale est rejet en 1952, dans un ditorial du Journal of
American Medical Association, puisque beaucoup de patients malades
prsentant des foyers infectieux [bucco-dentaires] ont gard leurs symptmes
aprs suppression de ces foyers infectieux. Beaucoup de patients avec ces
mmes maladies nont pas de foyers infectieux. Pour finir, les foyers
infectieux [bucco-dentaires] sont tout aussi frquents chez les malades que
chez le sujet sain (74). On nentend pratiquement plus parler dinfection
focale pendant cinquante ans, et les mthodes conservatrices reprennent le
dessus. Il faut attendre 1989 pour quun article de Mattila et al. (78)
remette au premier plan lassociation entre infection orale et pathologie
systmique. Cet article traite de la relation entre sant bucco-dentaire et
infarctus aigu du myocarde ; il est bas sur une impression clinique des
auteurs selon laquelle les patients souffrant dinfarctus prsentent
frquemment des infections dentaires chroniques. DeStefano, en 1993, tudie
la mme relation, et conclut que la parodontite pourrait tre associe une
augmentation du risque de maladies coronariennes (79). Toutefois, il
nexclut pas que ltat de sant bucco-dentaire puisse ntre quun
indicateur dhygine gnrale.
Infection et physiopathologie de l'accouchement prmatur (daprs
Offenbacher 1996)
la fin des annes 60, linfection uro-gnitale est reconnue comme une
tiologie possible daccouchement prmatur (80). En 1984, les infections
cervicales Bacteroidesainsi que les bactriuries streptocoques du groupe
B sont dcrites comme fortement lies la prmaturit (81). Puis, il a tsuggr que la chorioamniotite (inflammation placentaire) est beaucoup plus
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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frquente chez les femmes ayant accouch prmaturment (82). Or, il sest
avr que le placenta pouvait prsenter une inflammation sans tre infect
(83). Il a donc t propos que le dclenchement prcoce de laccouchement
pouvait tre d une infection survenant distance, de manire indirecte,
par laction dendotoxines bactriennes ou de mdiateurs maternels de
linflammation (84). Ainsi Romero estime qu'une part importante des
accouchements prmaturs pourrait tre due une infection dorigine
inconnue (85).
Par ailleurs, les tudes de Collins au dbut des annes 90 (86)(87) ralises
sur des hamsters ont valu les consquences de linoculation de certaines
bactries, notamment de Porphyromonas gingivalis, sur le droulement de la
gestation. Ces tudes ont montr les effets dltres de ces bactries sur la
croissance ftale et le droulement de la gestation.
2.2. Parodontite et accouchement prmatur
2.2.1. Introduction
En 1996, Offenbacher et al. (7) publient la premire tude pidmiologique
analysant l'association entre parodontite maternelle et accouchements
prmaturs. Lodds ratio de lassociation entre parodontite et accouchementprmatur, ajust sur certains facteurs de confusion, est de 7,9 avec IC 95%
[1,5-41,4]. Bien que les risques de biais soient importants, cette association est
explique par trois principales hypothses physiopathologiques (2): le passage
dans la circulation sanguine de bactries parodontopathognes (bactrimie),
laction distance dendotoxines (lipopolysaccharides - LPS) dorigine
parodontale, ou le relargage partir du parodonte de cytokines de
linflammation (notamment Il-1, Il-6, Il-8, PGE2, TNF-). la suite de cette
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publication, les tudes pidmiologiques se sont multiplies, si bien que dix ans
plus tard, la littrature disponible tait dj trs importante. La force de
l'association et la significativit des rsultats sont trs variables selon les tudes.
Une meilleure connaissance de l'association entre parodontite et accouchements
prmaturs partir des donnes existantes permettrait d'ouvrir des perspectives
de recherche, notamment sur le plan interventionnel. L'objectif de ce travail est
d'tudier la variabilit des rsultats provenant des recherches pidmiologiques
sur l'association entre parodontite et accouchements prmaturs, au moyen
d'une mta-analyse d'tudes dobservation.
2.2.2. Matriel et mthodes
Une premire tape consiste rechercher de faon exhaustive l'ensemble des
tudes observationnelles analysant l'association entre parodontite et
accouchements prmaturs. Une seconde tape consiste slectionner les tudespertinentes, en extraire les caractristiques principales pour finalement en
proposer une synthse reproductible.
Les tapes de ralisation de la mta-analyse et les mthodes utilises sinspirent
essentiellement du livre Mta-analyse des essais thrapeutiques de M.
Cucherat (88). Ces tapes sont dcrites avec plus de prcision dans
Parodontites et accouchements prmaturs: revue de la littrature et mta-analyse des tudes observationnelles (89). Pour la rdaction du rapport de
mta-analyse, les recommandations internationales de rapport de mta-analyses
d'tudes observationnelles ( MOOSE guidelines ) sont suivies (90).
2.2.2.1. Stratgie de recherche
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Les tudes sont recherches par bases de donnes informatises (mots-cls et
texte libre), bibliographies des articles, recherche manuelle dans les sommaires
des revues et contact aux auteurs (Figure 15). La recherche systmatique (base
de donnes et recherche manuelle) porte sur la priode de 1990 2005.
La recherche par mots-cls des thesauri sest faite selon le protocole suivant :
("Periodontal Attachment Loss" OR "Periodontal Pocket" OR "Periodontal
Diseases" OR "Focal Infection, Dental" OR "Periodontitis") AND ("Labor,
Premature" OR "Premature Birth" OR "Infant, Premature" OR "Infant, Low
Birth Weight" OR "Infant, Very Low Birth Weight").
La recherche en texte libre se fait selon le protocole suivant :
(Periodontal OR periodontitis OR periodontal disease(s) OR periodontal
pocket) AND (Birth OR infant OR pregnancy outcome OR premature OR
preterm OR low birth weight OR labor).
2.2.2.2. Critres de slection des tudes
Les critres dinclusion des tudes sont:
- Article original de recherche,- tude observationnelle sur population humaine (cohorte, cas-tmoins ou
transversale) valuant lassociation entre lexposition la parodontite et
la survenue dun accouchement prmatur et/ou dun enfant de faible
poids,
- Critre de jugement : accouchement prmatur (< 37 SA) et/ounaissance dun enfant de moins de 2500 grammes,
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Figure 15 : Stratgie de recherche bibliographique
- Exposition dfinie comme parodontite de la mre, avec valuationclinique de profondeur de poche ou de perte dattache parodontale,
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2.2.2.4. Analyse statistique
Les rsultats principaux des tudes incluses sont combins pour estimer un OR
global avec un intervalle de confiance 95%. Le calcul effet fixe est bas sur
la mthode de linverse de la variance (91). Un test dhtrognit statistique
entre les diffrentes tudes individuelles est effectu au moyen du test Q de
Cochran (91). Lhtrognit statistique est quantifie par la valeur du I 2
(proportion de la variation totale imputable lhtrognit inter-tudes)(92).
Lorsque I2 = 0%, on estime que le hasard explique de faon satisfaisante la
variabilit entre les tudes. Il est couramment admis que lhtrognit
statistique est faible en-dessous de 25%, modre entre 25% et 50%, et
importante au-del de 50% (93). En cas dhtrognit statistique (I2 > 25%),
lorigine de lhtrognit est recherche par lecture critique et comparative, et
analyse de sensibilit. Lanalyse de sensibilit consiste analyser leffet du
retrait de chaque tude individuelle, une une, sur leffet global, le test
dhtrognit et le I2. Selon lorigine de lhtrognit statistique, il convient
de procder des analyses en sous-groupe et/ou de recourir un modle effet
alatoire. Le calcul effet alatoire est bas sur la mthode de DerSimonian-
Laird (94). Le seuil de significativit pour le rsultat combin (fixe ou alatoire)
est fix 5%.
Lhtrognit mthodologique entre les tudes (consquence de la diversit des
mthodes employes) est analyse par des analyses en sous-groupes. Les effets
propres du type dtude, de la dfinition employe pour la parodontite, du
critre de jugement et du continent o a t effectu ltude sont analyss par
un test dhtrognit Q de Cochran pour lequel le seuil de significativit est
fix 10%.
La prsence ventuelle dun biais de publication est teste par le test de Begg
(95) et interprt graphiquement (96).
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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2.2.2.5. Logiciels et graphiques
La bibliographie est gre par le logiciel Endnote (version 8.0). Les analyses
statistiques sont effectues avec le logiciel R (version 2.2.0.), et avec le package
meta (version 0.5). Les rsultats principaux sont prsents sous la forme de
graphiques : diagramme de flux pour le processus de slection des tudes,forest
plotpour la prsentation des rsultats des tudes individuelles (97) etfunnel plot
pour lanalyse graphique du biais de publication (96). Les graphiques bruts sont
raliss sous R, et mis en forme au moyen du logiciel Omnigraffle Pro (version
3.1.2).
2.2.3. Rsultats
2.2.3.1. Diagramme de flux
La figure 16 prsente les dtails du processus de slection des tudes. Les deux
niveaux de slection correspondent aux deux niveaux de lecture ncessaires pour
dcider ou non de linclusion de ltude (lecture du rsum et lecture du texte
complet). Les rfrences des 180 tudes sont disponibles en annexe II, classes
par raison dexclusion et par ordre alphabtique.
Aucune tude non publie nest finalement incluse. Toutes les tudes sont
publies dans des revues comit de lecture. Sur les 17 articles inclus, trois
proviennent de revues spcialises en obsttrique (98)(99)(100), 14 sont rdigs
en anglais, deux en portugais et un en espagnol. Parmi ces trois derniers, deux
(101)(102) sont exclusivement indexs sur la base de donnes sud-amricaine
LILACS.
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Chapitre 2 Association entre les maladies bucco-dentaires et laccouchement prmatur
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Figure 16 : Diagramme de flux du processus de slection des tudes
2.2.3.2. Caractristiques des tudes incluses
Le tableau 10 synthtise les caractristiques des 17 tudes incluses.
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Tableau 10 : Caractristiques des tudes incluses
Type dtude,Rfrence, anne
ContinentPays
Effectif(cas/total)
Agemoyen
Prmaturit:critre de
jugementa
Parodontite:critredvaluationb
Facteurs de confusionCritres dexclusionc
Cas-tmoins
Glesse et al. 2004(101)
Amrique du sudBrsil
81/162 25,3 PB CAL 1,9,12-15,173,7,10
Goepfert et al. 2004(98)
Amrique du nordUSA
59/139 24,0 PB CAL 1,9,10,12,14,17-
Jarjoura et al. 2005(99)
Amrique du nordUSA
83/203 28,6 PB ou LBW CAL 1,5,8-14,172,3,6,20
Konopka et al. 2003(103)
EuropePologne
33/54 27,1 PB et LBW PD 1-3,6,10,12,176,11,20
Louro et al. 2001(100)
Amrique du sudBrsil
13/26 21,0 LBW CAL 1,3,4,6,8-15,17,19-
Mokeem et al. 2004(104)
AsieArabie Saoudite
30/90 29,3 PB ou LBW PD 1,3,6-10,12,14-182,3,13,20
Moliterno et al. 2005(105)
Amrique du sudBrsil
76/151 25,0 PB et LBW PD et CAL 3,9,10,12-141-3,7
Noack et al. 2005(106)
EuropeAllemagne
16/101 29,0 PB et LBW PD 1,3,9,11-181-3,5,6,8,10,20
Offenbacher et al. 1996(7)
Amrique du nordUSA
46/66 24,3 PB et LBW CAL 1-4,6,10-173,7,10
Radnai et al. 2004(107)
EuropeHongrie
41/85 27,9 LBW PD 1,9,12,13,15,172,3
Robles et al. 2004(102)
Amr