Skapandet av ett webbaserat diagnostikprogram för RDC/TMD. -planering, programmering, publicering.

Transkript

1 Skapandet av ett webbaserat diagnostikprogram för RDC/TMD. -planering, programmering, publicering. David Sahlberg, Tom Sandelin Odontologiska institutionen Karolinska institutet Huddinge Sammanfattning Temporomandibular disorders (TMD) är ett muskelskelettalt smärttillstånd som karakteriseras av smärta i käkleden och/eller i den angränsande tuggmuskulaturen. TMD kan delas in i tre huvuddiagnosgrupper: muskel-, disk-, och ledsmärterelaterade problem. RDC/TMD (Research Diagnostic Criteria) är ett försök att skapa kriterier med målet att utgöra en tillförlitlig grund för klinisk forskning. För att eliminera osäkerheter och operatörsberoende avvägningar standardiserades kriterierna för TMD och exakta gränsvärden sattes. Trots detta kan den allmänpraktiserande tandläkaren eller tandläkarstudenten uppleva att diagnostiserandet känns komplicerat. Eftersom en oralfysiologisk undersökning enligt RDC/TMD axel I endast innefattar mätningar och frågor som besvaras med antingen ja eller nej lämpar sig de erhållna uppgifterna väl för matematisk systematisering. Vår hypotes är att detta erbjuder en möjlighet att med datorns hjälp effektivisera och förenkla TMD-diagnostiken. Tanken är att locka fler allmänpraktiserande tandläkare att genomföra screeningsundersökningar för TMD och därmed öka möjligheten för TMD-patienten att få en diagnos och behandling. Syftet med detta arbete var att tillverka ett datorbaserat diagnostikverktyg som strävar efter att effektivisera, standardisera och underlätta TMD-diagnostiken. För att programmet skulle kunna bearbeta diagnoskriterierna översattes dessa till ett strikt logiskt språk. Alla de status- och anamnesuppgifter som var nödvändiga för de aktuella diagnoserna sammanställdes. Resultatet blev ett program som vi kallar pilotprogram eftersom det inte är färdigutvecklat. Motorn för logikdelen i diagnosverktyget fungerar men mycket lite arbete har ännu lagts ned på att göra programmet användarvänligt. Vi har genom vårt arbete kunnat visa på möjligheten att, via översättning av uppställda diagnoskriterier till logiska uttryck, skapa ett IT-verktyg för diagnostik av TMD. Introduktion Temporomandibular Disorders Temporomandibular disorders (TMD) är ett muskelskelettalt smärttillstånd som karakteriseras av smärta i käkleden och/eller i den angränsande tuggmuskulaturen. TMD är det absolut

2 vanligaste av de kroniska orofaciala smärttillstånden (1). De vanligaste symptomen är käkledsljud, ömhet och stelhet i käkarna, inskränkning av underkäkens rörlighet och smärta. TMD-problematiken kan ge en försämrad livskvalitet. Hos barn har man noterat bristande koncentrationsförmåga och ökad frånvaro från skolan och bland vuxna har man funnit att de dagliga aktiviteterna inskränks av TMD (2). Flera studier visar att mellan 8-15% av alla kvinnor och 3-10% av alla män lider av TMD. Trots stora skillnader i de populationer som undersökts i de olika studierna är resultaten anmärkningsvärt konsekventa (3). Allmäntandläkaren är ofta den första kliniker som träffar patienten med TMD. I detta läge är det viktigt att vårdgivaren snabbt ställer rätt diagnos, hittar problemets orsak och upprättar en terapiplan alternativt slussar patienten vidare i vårdkedjan (4). Man har kunnat visa att adekvat behandling av TMD minskar sjukfrånvaron (2). Etiologi till TMD Vem som kommer att utveckla TMD är svårt att förutse. Historiskt har tandläkarna ansett att bettfaktorer haft en avgörande betydelse för utvecklandet av TMD. Denna uppfattning har dock på senare år reviderats och idag tillskrivs bettfaktorer ca 15% av TMD-fallen. Trauma från en yttre kraft eller upprepad överbelastning av käkarna p.g.a tandpressning kan utlösa TMD. Allmänmedicinska tillstånd som reumatologiska, endokrinologiska och generella muskelsjukdomar kan manifestera sig i tuggsystemet och patienter med dessa grundsjukdomar är överrepresenterade inom TMD-gruppen. Stress och psykosociala faktorer bidrar till TMD och hos patienterna är nedstämdhet och depression relativt vanligt. (2) Diagnostik av TMD TMD är alltså ett samlingsnamn för ett flertal underdiagnoser. Det råder dock bred konsensus bland kliniker och forskare att de flesta symptomen kan delas in i tre huvuddiagnosgrupper: muskel-, disk-, och ledsmärterelaterade problem. Ofta förekommer fler än en av underdiagnoserna samtidigt hos TMD-patienten (2). De vanliga TMD diagnoserna är: Myofasciell smärta Till denna diagnos räknas smärta lokaliserad i tuggmuskulatur och kringliggande bindväv. Palpationsömhet föreligger i tuggmuskulaturen. Smärtan beskrivs av patienten som dov och molande. Smärtlokalisationen anges ofta diffust till hela tuggmuskelområdet. (5) Diskförskjutning med korrektion Käkledsdisken ligger framför ledhuvudet när käkarna hålls i ett sammanbitet läge men intar ett normalt (dvs att disken lägger sig på kondylen) läge vid gapning. Disken hoppar sedan tillbaka och lägger sig framför kondylen vid sammanbitning. (5)

3 Disförskjutning utan korrektion (med låsning) Disken ligger förskjuten framför kondylen vid både gapning- och sammanbitningsrörelse. Patienten uppger ofta att gapförmågan plötsligt har minskat kraftigt. Tillståndet föregås ofta av knäppningar. Ofta föreligger en deviation av underkäken åt den symptomgivande sidan. (5) Artralgi, artrit och artros Tillstånden innebär att patienten har smärta och en inflammationsreaktion i käkleden. Smärtan är precist lokaliserad till käkledsregionen och skiljer sig därigenom från den som upplevs vid Myofasciell smärta. Smärtan förstärks oftast vid gapning och tuggning. Kliniskt registreras en palpationsömhet över käkleden. Artrosen kännetecknas av krepitationsljud från käkleden. (5) RDC/TMD Vad är RDC/TMD och varför togs det fram? The American Academy of Orofacial Pain (AAOP) har tagit fram ett klassifikationssystem för TMD som har sitt ursprung utifrån kliniska observationer. Klassifikationssystemet inkluderar TMD-tillstånden vilka ofta har liknande symtombilder. Detta klassifikationssystem innehåller diffust beskrivande ord som begränsad, sällan och ofta. Med RDC/TMD (Research Diagnostic Criteria) försökte Dworkin och LeResche 1992 (6) att skapa kriterier med målet att utgöra en tillförlitlig grund för klinisk forskning. För att eliminera osäkerheter och operatörsberoende avvägningar standardiserades kriterierna och exakta gränsvärden sattes. För att säkerställa att kriterierna var konsekventa och följde ett logiskt mönster testades de genom att de applicerades på hundratals TMD-fall och kontroller från existerande undersöknings- och intervjubaserade studiematerial. (7) RDC/TMD delas in i två axlar, dvs två delar av olika karaktär. Axel I behandlar de kliniskt mätbara iakttagelserna medan axel II behandlar allvarlighetsgraden av smärtan och psykologisk status. Inom axel I systematiserade Dworkin och LeResche diagnoserna genom att dela in dem i tre huvudgrupper med tillhörande undergrupper. Baserade på primära tecken och symptom som smärta och stelhet placeras patienten in i antingen muskel-, diskdisplacerings- eller käkledsgruppen. Muskel- och diskdisplaceringsgruppen delas in i undergrupper baserade på rörelseomfång. (8) Hur används RDC/TMD praktiskt och vilka problem är förenade med detta? På institutionen för odontologi vid Karolinska Institutet används RDC/TMD inte bara i forskningssyfte utan även som en hjälp vid diagnostiserandet vid kliniskt arbete. Trots, eller kanske just på grund av, Dworkins och LeResches strävan efter exakta definitioner upplevs RDC/TMD av många som komplicerat och besvärligt. Diagnoserna och kriterierna må vara självklara för den erfarne bettfysiologen men för den allmänpraktiserande tandläkaren eller tandläkarstudenten kan diagnostiserandet kännas komplicerat. Till den oerfarne klinikerns hjälp finns idag standardiserade undersökningsformulär som används vid den oralfysiologiska undersökningen. När den erhållna informationen ska vägas samman till en diagnos är klinikern idag utelämnad till det som finns att läsa i litteraturen om respektive diagnos. Efter en klinisk undersökning jämförs status- och anamnesuppgifterna med kriterierna för respektive diagnos. Ett tillvägagångssätt som lätt kan kännas tröstlöst. Enligt artikelförfattarna Sahlberg och Sandelin finns det idag en utbredd uppfattning inom tandläkarkåren att TMD-diagnostiserandet är alltför invecklat. Denna uppfattning riskerar att leda till uppgivenhet som ytterst kan resultera i försummelse av patientens TMD-problematik.

4 IT i vården/tandvården Varför IT? På grund av den ökande komplexiteten inom vården läggs idag stor kraft vid att söka nya förhållningssätt till diagnostisering och behandling. Dock läggs relativt liten kraft ned på att utveckla bra och enkla standardiserande instrument för att uppnå detta. Detta är en av orsakerna till de problem som finns idag med säkerheten inom vården. I strävandet efter att öka säkerheten inom vården kan IT (InformationsTeknologi) spela en nyckelroll. Inom andra områden har IT redan gjort det möjligt att uppnå en standardiserad massproduktion. (9) Inom tandvården används redan IT för exempelvis journalföring och röntgen. I dessa fall används IT främst i syfte att underlätta lagring av information och effektivisera bildhantering. Beslutsstöd En annan form av IT, Medicinsk Artificiell Intelligens (MAI) strävar efter att få datorn att hjälpa till vid diagnostiserandet av sjukdomar och att sortera fram adekvata terapirekommendationer. Problemet med att få genomslag för program av MAI-karaktär har mer berott på tillämpningssvårigheter och dålig användarvänlighet än bekymmer med pricksäkerhet och tillförlitlighet. Det har visats att när MAI-programmet är optimalt utformat avseende användarvänlighet och tillämpning erbjuder det stora fördelar. (10) För att minska felkällor och öka kvaliteten och effektiviteten i vården har intresset för datorbaserade diagnosverktyg (Clinical Decision Support Systems, CDSSs) ökat på senare år (11). Vår vision Som tidigare beskrivits finns idag bra standardiserade undersökningsformulär att tillgå vid den oralfysiologiska undersökningen. Formulären är tänkta att fungera som ett stöd vid screening av patienter. Eftersom flertalet patienter inte är medvetna om att smärtorna från ansikts- och huvudregionen kan vara relaterade till tuggsystemet är det inte självklart att patienten själv ställer frågor om sina symptom till tandläkaren vid en rutinundersökning. En enkel screening är att ställa några anamnesfrågor. Svarar patienten positivt på någon av frågorna finns det anledning att gå vidare med en mer omfattande undersökning. TMD-formulären fungerar bra för att inhämta information om patientens sjukdomshistoria och nuvarande status. Dock kräver de att operatören har god kunskap om TMD för att informationen ska kunna omsättas till diagnoser och vidare behandling. Vår vision är att underlätta momentet mellan informationsinsamlandet och diagnosställandet. Tanken är att locka fler allmänpraktiserande tandläkare att genomföra screeningsundersökningar för TMD och därmed öka möjligheten för TMD-patienten att få en diagnos och behandling. Eftersom en oralfysiologisk undersökning enligt RDC/TMD axel I endast innefattar mätningar i millimeter och frågor som besvaras med antingen ja eller nej lämpar sig de erhållna uppgifterna väl för matematisk systematisering. Vår hypotes är att detta erbjuder en möjlighet att med datorns hjälp effektivisera och förenkla TMD-diagnostiken. Syftet med studien Syftet med detta arbete är att tillverka ett datorbaserat diagnostikverktyg som strävar efter att effektivisera, standardisera och underlätta TMD-diagnostiken.

5 Metod Planering Vid projektets start hade vi en ambitiös tanke om att skapa ett heltäckande program för oralfysiologisk diagnostik. Tillsammans med vår handledare Per Alstergren beslutade vi oss för att begränsa programmet så att det endast hanterar första axeln i RDC/TMD enligt Dworkin och LeResche Eftersom RDC/TMD axel I har väl definierade kriterier och omfattar ett rimligt antal diagnoser såg vi detta som ett lämpligt område att utgå ifrån. Utifrån denna grund kan man senare utöka programmet med fler parametrar och diagnoser. För att förverkliga iden om ett datorbaserat diagnostikprogram förstod vi på ett tidigt stadium att vi behövde experthjälp. På grund av projektets nollbudget sökte vi oss till KTH i hopp om att finna en samarbetspartner som var intresserad av att inom skolans ramar deltaga som konsult. Vi fick kontakt med en sistaårsstudenten Jonas Forsslund, han tyckte att iden verkade intressant. Han såg i vårt projekt möjligheten att själv fördjupa sig ytterligare i logikprogrammering. Genomförande Efter uppstartsmöte med Jonas där vi i stora drag skissade upp projektet beslutade vi oss för att göra ett webbaserat diagnostikprogram. Tillsammans bestämde vi oss för att använda ett html-baserat frågeformulär där användaren klickar i status- och anamnesuppgifter. Programmets andra del, själva logikmotorn, passade enligt vår konsult Jonas utmärkt för ett programspråk som heter Prolog. Vad är HTML? HTML är ett format för dokumentpublicering där ett dokumentets struktur och logik bestäms av författaren, läsaren styr sedan hur texten kommer att presenteras (12). Fördelen med detta språk är att ett html-dokument kan ses av alla webbläsare oberoende av vilket operativsystem besökaren använder (13). En annan fördel är att HTML är en så kallad öppen standard. Öppen standard innebär att den inte ägs av någon, därför behövs ingen licens vid publicering i HTML-format (14). Vad är Prolog? Prolog är ett programspråk som kan användas vid logikprogrammering. Språket skiljer sig från de flesta andra programspråk eftersom det inte bygger på instruktioner till datorn utan istället är baserat på logiska uttryck. Språket är uppbyggt så att man definierar paragrafer genom premisser som kan bli antingen sanna eller falska. Vid en frågeställning drar programmet sedan slutsatser och besvarar angivna påståenden. Exempel: Följande premisser anges: -Sverige ligger i Europa. -Stockholm ligger i Sverige. Påstående ställs till programmet: Stockholm ligger i Europa. Programmet svarar: sant. På påståendet: Uppsala ligger i Europa svarar programmet falskt.

6 Baserat på det vi har definierat kan Prolog dra slutsatsen att Stockholm ligger i Europa. Att Uppsala ligger i Europa är ännu inte definierat i programmet varför programmet svarar falskt. Programmet ger sålunda inte falskt sanna svar utan följer med strikt logik de parametrar som angetts. Programmering För att möjliggöra för Prolog att kunna bearbeta Dworkins och LeResches diagnoskriterier behövde vi översätta dessa till ett strikt logiskt språk. Ur Dworkin och LeResche 1992 kriterier för RDC/TMD sammanställde vi alla de status- och anamnesuppgifter som är nödvändiga för de aktuella diagnoserna. Kriterier för varje diagnos översattes från textform till ekvationer med logiska tecken som Prolog kan läsa. Exempel: 2A Diskförskjutning med reduktion vänster käkled definieras: ((knappning_oppning_va V~, knappning_stangning_va), knappning_vanster_vid_protrusionsrorelse V knappning_i_vanster_vid_sidororelse_vanster V knappning_i_vanster_vid_sidororelse_hoger) V~, (knappning_oppning_va, knappning_stangning_va, ~knappning_vid_gapning_fran_protruderat_lage_va, knappning_oppning_va_mm(x), knappning_stangning_va_mm(y), X - Y > 4)., = och ~ = inte - = minus > = större än. = slut på definitionen V = eller V~, = eller men inte och Undersökningsformuläret Det formulär med vilket användaren anger status- och anamnesuppgifter ville vi skulle vara enkelt, användarvänligt och minimera risken för misstag. Detta visade sig vara svårare än väntat. I det första utkastet till formulär visade vår handledare Per Alstergren på flera punkter där risk fanns för att avgörande information skulle utelämnas. Slutligen kom vi fram till ett formulär där alla punkter vid varje tillfälle måste fyllas i. Svarsalternativen är förbestämda för att undvika tecken och information som Prologprogrammet inte förstår (figur 1). Figur 1. Exempel på svarsalternativ.

7 Publicering För att användarna enkelt skulle kunna nyttja programmet beslutade vi på ett tidigt stadium att det skulle vara webbaserat. De två separata delarna, HTML-formuläret och Prologprogrammet, länkades samman på en server. Programmet blir därigenom mycket lättillgängligt och kommer att fungera som en vanlig hemsida. Resultat och diskussion Vi har genom vårt arbete kunnat visa på möjligheten att, via översättning av uppställda diagnoskriterier till logiska uttryck, skapa ett IT-verktyg för diagnostik av TMD. I enlighet med vad som beskrivs i metodavsnittet har vi utformat en motor till diagnosverktyget i programspråket Prolog och ett webbformulär i HTML-kod för inhämtande av anamnes- och statusuppgifter. Resultatet vi fick var ett program som vi kallar pilotprogram eftersom det inte är färdigutvecklat. Motorn för logikdelen i diagnosverktyget fungerar men mycket lite arbete har ännu lagts ned på att göra programmet användarvänligt. Stort jobb har lagts ned på att få logiken i Prologprogrammeringen att fungera. Varje diagnos har i enlighet med det som är beskrivet i metoddelen översatts till prologkod. Vi kommer inte närmare att beskriva prologkodningen då det blir mycket svårt och tråkigt att läsa. Koden till prologmotorn finns dock att studera närmare i Bilaga 1.Mer intressant är vilka överväganden vi gjorde vid skapandet av webbformuläret. Utgångspunkten var att skapa ett formulär som strikt följer och sorterar fram inklusions- och exklusionskriterierna för RDC/TMD. Pilotsajt Själva webbformuläret består av fem anamnesfrågor och 26 statusuppgifter. Vi har använt så kallade radio buttons som svarsalternativ. Denna knapptyp eliminerar risken för självmotsägelser eftersom det inte går att fylla i både ja och nej på samma fråga. Radio buttons används ofta i webbformulär för att undvika problem i olika insticksprogram eftersom knapptypen inskränker valmöjligheterna till endast ett alternativ. Statusuppgifter som innefattar mätningar besvaras i millimeter. Svarsalternativen är förutbestämda i så kallade rullgardinsmenyer som omöjliggör för användaren att skriva in tecken och ord som är främmande för programmet. Anamnesfrågorna Alla anamnesfrågor besvaras med ja eller nej (figur 2). Uppdelning görs mellan höger och vänster sida där kriterierna för RDC/TMD kräver det. Uppställda kriterier från RDC/TMD översattes och formulerades om till frågor i vilka vi strävade att inhämta så mycket information som möjligt men som ändå kunde ge data som logikmotorn kunde hantera. Exempel: History of significant limitation of mandibular opening. Översattes till den anamestiska frågan: Upplever du att din gapförmåga är nedsatt eller inskränkt till den grad att det begränsar dig i din vardag (matintag, tandrengöring etc)? Ett ja på denna fråga gör alltså att första premissen/kriteriet för diagnosen Diskdisplacering utan reduktion har uppfyllts. Svårigheten här var att tolka vad författarna avsåg med

8 significant limitation. Vi har försökt översätta författarnas uttryck till någonting konkret som patienten kan relatera till. Programmet innehåller därmed med vissa standardiseringsproblem eftersom vi gjort en tolkning av grundtexten. Tanken med RDC/TMD var ju att alla skulle använda sig av samma kriterier och här har vi gått utanför den ramen. För att programmet ska erhålla status som ett standardiserande diagnosverktyg krävs troligen att expertis inom ämnet granskar de översättningar som vi har tvingats göra. Det får inte råda några tvivel om att våra översättningar skett i samklang med Dworkins och LeResches intentioner. Figur 2. Anamnesfrågorna i webbformuläret. RDC/TMD saknar diagnostiska kriterier för: muskelspasm, myosit, och kontraktur. Dock har Dworkin och LeResche gett generella riktlinjer för dessa. Anamnesfrågorna tre och fyra finns med för att identifiera myosit, en diagnos som är ett exklusionskriterie för diagnosen myofasciell smärta. Diagnosen myosit kan alltså inte ställas men programmet kan ändå varna användaren när risk för myosit föreligger. Positiva svar på fråga tre eller fyra kommer ändå kunna ge diagnosen myofasciell smärta men med tillägget tänk på att myosit måste uteslutas. Kontraktur och muskelspasm utelämnades tills vidare då vi inte lyckades formulera godtagbara anamnes- och statusuppgifter som skulle ge tillräckligt hög tillförlitlighet. Statusuppgifter Muskel- och käkledspalpation Formuläret består av 12 statusuppgifter avseende palpationsömhet (figur 3). Frågorna avser tio olika muskler samt käkleden. Eftersom käkledsdiagnoserna ställs för varje enskild käkled och även muskeldiagnoserna kräver en sidouppdelning skiljer vi även här på vänster och höger sida. Målsättningen är att i framtiden vidareutveckla programmet med bilder och filmer som tydligt visar hur och var man skall palpera muskler och käkleder. Vinsten med det är att underlätta för operatören och att ytterligare standardisera undersökningen.

9 Figur 3. Palpationsdelen i webbformuläret. Vertikal överbitning Eftersom Prolog erbjuder möjligheten till matematiska uträkningar såg vi potentialen att nyttja detta i programmet. Alla vertikala mätningar kräver att man tar hänsyn till den vertikala överbitningen. Programmet möjliggör att den vertikala överbitningen mäts endast en gång (figur 4). Alla mätningar görs sedan incisalskär till incisalskär utan att addera den vertikala överbitningen. Programmet adderar själv det angivna värdet till alla mätningar gjorda senare i formuläret. Vinsten med detta är operatörern slipper addera den vertikala överbitningen till sina mätningar. Risken för att den vertikala överbitningen glöms bort minimeras i och med att programmet gör uträkningen. Figur 4. Mätning av vertikal överbitning i webbformuläret. Rörelseomfång Vid mätningarna av rörelseomfånget registreras inte bara antalet millimetrar utan även ledsmärta som eventuellt uppkommer (figur 5). Figur 5. Statusuppgifter avseende rörelseomfång.

10 Knäppning och krepitation Här registreras eventuella knäppningar och krepitationer (figur 6). Då skillnaden mellan knäppning vid gapning och stängning kräver mätning var vi tvungna att frångå radio buttons. Detta medför en möjlig felkälla då det går att registrera ett värde samtidigt som nej ikryssas. Även här krävs instruktioner till användaren alternativt en programeringsteknisk lösning för att komma till rätta med problemet. Figur 6. Statusuppgifter avseende knäppningar och krepitationer. Deviation av underkäken vid gapning Artikelförfattarna Dworkin och LeResche anger inget mått på hur stor deviationen måste vara för att registreras, varför vi inte heller gör det (figur 7). Detta medför givetvis problem då även en minimal deviation kan komma att registreras. Detta visar på en svaghet i programmet och formuläret bör kompletteras med instruktioner till användaren för att minska risken för att en diagnos ställs trots att den enligt grundtexten inte borde ha ställts. Dock ger inte deviationen ensamt upphov till någon TMD-diagnos utan fler kriterier måste uppfyllas för att en diagnos ska ställas. Figur 7. Statusuppgifter avseende okorrigerad deviation av underkäken vid gapning. Svagheter med programmet Eftersom RDC/TMD endast inkluderar TMD-tillstånd och inte behandlar andra tillstånd i huvud- halsregionen som egentligen borde beaktas vid diagnosställandet har programmet brister. Vårt program är därutöver endast inriktat på de vanligaste TMD-diagnoserna. Diagnostik inom oralfysiologi handlar om att se hela bilden med en djuplodande anamnesupptagning och ett omfattande statusinhämtande. Med detta i åtanke bör programmet ses endast som ett stöd och ett komplement och på intet sätt som en ersättning för traditionellt diagnosställande.

11 Framtiden Var står vi idag? Programmet lämnar i dagsläget en del övrigt att önska gällande användarvänlighet och det rent visuella. Intressant att notera är att andra diagnosverktyg har haft svårt att få genomslag just på grund av tillämpningssvårigheter och dålig användarvänlighet. För att utforma ett optimalt och användarvänligt program måste vårt pilotprogram utökas med belysande bilder och filmer, dels för att hjälpa användaren att göra rätt men också för att bredda användarens kunskaper kring TMD. Användarvänlighet skapar stora mervärden Det övergripande målet med vårt diagnostikprogram är att den ambitiöse klinikern, efter ett tags användande, förvärvat så pass mycket kunskap om TMD-diagnostik att programmet känns överflödigt. Största vikt bör därför läggas vid användarvänligheten. Detta kräver emellertid en ekonomisk satsning eftersom en konsult/art director bör knytas till projektet för utformning av layouten på ett professionellt sätt. För att pröva programmets användarvänlighet kommer ett urval av kliniker/studenter att få testa programmet och komma med synpunkter och kritik. Kan programmet byggas ut med fler diagnoser? I mån av intresse från målgruppen bör inte bara det rent visuella vidareutvecklas utan även programmets omfång. Programmet är i dagsläget relativt smalt och en mer heltäckande utformning är troligen möjlig. En förutsättning för att utöka programmet med fler områden inom oralfysiologisk diagnostik är dock att exakta kriterier och värden finns för varje ny diagnos. Kan programmet ge terapiförslag? Planer finns på att från sidan med diagnosförslag även erbjuda användaren länkar till sidor som berör de olika terapimöjligheterna som finns för varje diagnos. Mycket tid och arbete kommer dock att krävas för att hitta och kvalitetsgranska dessa sidor. Ett annat sätt vore att genom redan kvalitetsgranskad litteratur göra en terapidel i programmet. Förenkling av journalföringen Alla sidor, såväl status- och anamnesformuläret som sidan med diagnosförslagen ska vara i ett utskriftsvänligt format. Detta bör möjliggöra en enkel journalföring för klinikern då denne kan skriva ut webbformulären och jämföra resultat från olika besök för att se om behandlingen har gett önskat resultat. Webbformuläret kan byggas ut så att smärta kan graderas såsom i andra standardformulär för RDC/TMD. Prologprogrammet måste då givetvis programmeras om. Ett enkelt sätt att komma runt problemet är att låta programmet bortse från smärtgraderingen, smärta oavsett intensitet tolkas som smärta. Smärtgraderingen kommer sålunda endast vara ett stöd för användaren för att se förändring över tid.

12 Har vi uppfyllt syftet med studien? Resultatet av vår studie är ett datorprogram som går att använda för diagnostik av TMD. Ett enkelt CDSS (Clinical Decision Support System) är inte särskilt komplicerat att bygga upp om tydliga kriterier och värden finns definierade. Precis som tidigare gjorda CDSS är det inte pricksäkerheten och tillförlitligheten som förorsakat oss problem utan det är tillämpningen och användarvänligheten som har varit svår och kommer att bli tidskrävande. Kanske är det inte heller så konstigt eftersom det ligger i datorns natur att den är väldigt säker och alltid ger standardiserade svar men också är väldigt rigid. Ett datorprogram blir aldrig smartare än de som gjort programmet. Vår strävan efter att effektivisera, standardisera och underlätta TMDdiagnostiken har vi ännu inte kunnat pröva eftersom programmet fortfarande befinner sig i utvecklingsfasen. Innan vi testat ett mer färdigutvecklat program i den kliniska vardagen vågar vi inte påstå att vi varken effektiviserat, standardiserat eller underlättat TMDdiagnostiken. Vi vill tacka Jonas Forsslund för hans stora arbetsinsats och förmånen att fått ta del av hans enorma kunskapsbank. Per Alstergren för excellent handledning via stort engagemang och kunnande. Vi beundrar de båda. Referenser 1. James P. Lund. Orofacial Pain from basic science to clinical management. Chicago 2001: List T, Tegelberg Å, Lundeberg T, Ohrbach R. Smärtlindring i ansikte och huvud, Stockholm: Gothia 1999: LeResche L. Epidemiology of temporomandibular disorders: implications for the investigation of etiologic factors. Crit Rev Oral Biol Med 1997;8: James P. Lund. Orofacial Pain from basic science to clinical management. Chicago 2001: List T, Tegelberg Å, Lundeberg T, Ohrbach R. Smärtlindring i ansikte och huvud, Stockholm: Gothia 1999: Dworkin SF, LeResche L (eds). Research Diagnostic Criteria for Temporomandibular disorders. J Craniomandib Disord 1992;6: Dworkin SF, LeResche L (eds). Research Diagnostic Criteria for Temporomandibular disorders. J Craniomandib Disord 1992;6: James P. Lund. Orofacial Pain from basic science to clinical management. Chicago 2001: Bates DW, Gawande AA. Improving safety with information technology. N Engl J Med Jun 19;348(25):

13 10. E. Coiera. The Guide to Health Informatics (2nd Edition). Arnold, London, October Sim I, Berlin A. A framework for classifying decision support systems. AMIA Annu Symp Proc. 2003: PMID:

14 Bilaga 1 % Prologkod % Alla rader som inleds med % är förklaringar och alltså inte kod. % Lista för muskler på vänster sida: smarta_i_minst_en_vanstermuskel :- temporalis_post_vanster v temporalis_med_vanster v temporalis_ant_vanster v masseter_ursprung_vanster v masseter_buk_vanster v masseter_faste_vanster v postdigastricus_vanster v submandibulart_vanster v temporalis_faste_vanster v pterygoideus_lat_vanster. % Lista för muskler på höger sida: smarta_i_minst_en_hogermuskel :- temporalis_post_hoger v temporalis_med_hoger v temporalis_ant_hoger v masseter_ursprung_hoger v masseter_buk_hoger v masseter_faste_hoger v postdigastricus_hoger v submandibulart_hoger v temporalis_faste_hoger v pterygoideus_lat_hoger. % Alla mätningar incisalskär till incisalskär + vertikal överbitning. % Kommando som slutar "html" står för att det är den posten som skall % länkas till html-formuläret. aktiv_gapformaga_utan_smarta_mm :- aktiv_gapformaga_utan_smarta_mm_html + vertikal_overbitning_mm. max_aktiv_gapformaga_mm :- max_aktiv_gapformaga_mm_html + vertikal_overbitning_mm. ass_gapformaga_mm :- ass_gapformaga_mm_html +

15 vertikal_overbitning_mm. knappning_oppning_va_mm :- knappning_oppning_va_mm_html + vertikal_overbitning. knappning_stangning_va_mm :- knappning_stangning_va_mm_html + vertikal_overbitning. knappning_oppning_ho_mm :- knappning_oppning_ho_mm_html + vertikal_overbitning. knappning_stangning_ho_mm :- knappning_stangning_ho_mm_html + vertikal_overbitning. nedsatt_gapformaga :- aktiv_gapformaga_utan_smarta_mm(x), X < 40, ass_gapformaga_mm(y), Y > 4+X. % DIAGNOSER ENLIGT RDC/TMD: % 1A Myofasciell smärta definieras: myofasciellsmarta :- (smarta_i_minst_en_vanstermuskel, smarta_ansikte_vanster) v (smarta_i_minst_en_hogermuskel, smarta_ansikte_hoger), N_alla_muskler > 2, ~nedsatt_gapformaga. % 1B Myofasciell smärta med nedsatt gapförmåga definieras: myofasciellsmarta_med_nedsatt_gapformaga :- (smarta_i_minst_en_vanstermuskel, smarta_ansikte_vanster) v (smarta_i_minst_en_hogermuskel, smarta_ansikte_hoger), N_alla_muskler > 2, nedsatt_gapformaga. % 2A Diskförskjutning med reduktion vänster käkled definieras: vanster2a :- ((knappning_oppning_va V~, knappning_stangning_va), knappning_vanster_vid_protrusionsrorelse V knappning_i_vanster_vid_sidororelse_vanster V

16 knappning_i_vanster_vid_sidororelse_hoger) V~, (knappning_oppning_va, knappning_stangning_va, ~knappning_vid_gapning_fran_protruderat_lage_va, knappning_oppning_va_mm(x), knappning_stangning_va_mm(y), X - Y > 4). % 2A Diskförskjutning med reduktion höger käkled definieras: hoger2a :- ((knappning_oppning_ho (eller) knappning_stangning_ho), knappning_hoger_vid_protrusionsrorelse V knappning_i_hoger_vid_sidororelse_vanster V knappning_i_hoger_vid_sidororelse_hoger) V~, (knappning_oppning_ho, knappning_stangning_ho, ~knappning_vid_gapning_fran_protruderat_lage_ho, knappning_oppning_ho_mm(x), knappning_stangning_ho_mm(y), X - Y > 4). % 2B Diskförskjutning utan reduktion med nedsatt gapförmåga vänster %käkled definieras: vanster2b :- minskad_gapformaga_anamnes, max_aktiv_gapformaga_mm(x), ass_gapformaga_mm(y), (sidororelse_ho_mm(z) v deviation_underkake_va), X < 36, Y - X < 5, Z < 7, ~vanster2a. % 2B Diskförskjutning utan reduktion med nedsatt gapförmåga höger %käkled definieras: hoger2b :- minskad_gapformaga_anamnes, max_aktiv_gapformaga_mm(x), ass_gapformaga_mm(y), (sidororelse_va_mm(z) v deviation_underkake_ho), X < 36, Y - X < 5, Z < 7, ~hoger2a. % 2C Diskförskjutning utan reduktion utan nedsatt gapförmåga vänster %käkled definieras:

17 vanster2c :- minskad_gapformaga_anamnes, max_aktiv_gapformaga_mm(x), ass_gapformaga_mm(y), sidororelse_ho_mm(z), X > 35, Y - X > 4, Z > 6, ~vanster2a. % 2C Diskförskjutning utan reduktion utan nedsatt gapförmåga höger %käkled definieras: hoger2c :- minskad_gapformaga_anamnes, max_aktiv_gapformaga_mm(x), ass_gapformaga_mm(y), sidororelse_va_mm(z), X > 35, Y - X > 4, Z > 6, ~hoger2a. % 3A Artralgi vänster käkled definieras: vanster3a :- (kakled_lateralt_va v kakled_posteriort_va), (smarta_kakled_anamnes_va v ledsmarta_assisterad_gapformaga_va v ledsmarta_aktiv_gapformaga_va v ledsmarta_vanster_sida_vid_sidororelse_va v ledsmarta_vanster_sida_vid_sidororelse_ho), ~krepitationer_va. % 3A Artralgi höger käkled definieras: hoger3a :- (kakled_lateralt_ho v kakled_posteriort_ho), (smarta_kakled_anamnes_ho v ledsmarta_assisterad_gapformaga_ho v ledsmarta_aktiv_gapformaga_ho v ledsmarta_hoger_sida_vid_sidororelse_ho v ledsmarta_hoger_sida_vid_sidororelse_va), ~krepitationer_ho. % 3B Osteoartrit vänster käkled definieras: vanster3b :- (kakled_lateralt_va v kakled_posteriort_va), (smarta_kakled_anamnes_va v ledsmarta_assisterad_gapformaga_va v ledsmarta_aktiv_gapformaga_va v ledsmarta_vanster_sida_vid_sidororelse_va v ledsmarta_vanster_sida_vid_sidororelse_ho),

18 krepitationer_va. % 3B Osteoartrit höger käkled definieras: hoger3b :- (kakled_lateralt_ho v kakled_posteriort_ho), (smarta_kakled_anamnes_ho v ledsmarta_assisterad_gapformaga_ho v ledsmarta_aktiv_gapformaga_ho v ledsmarta_hoger_sida_vid_sidororelse_ho v ledsmarta_hoger_sida_vid_sidororelse_va), krepitationer_ho. % 3C Osteoartros vänster käkled definieras: vanster3c :- krepitationer_va, ~(kakled_lateralt_va v kakled_posteriort_va), ~(smarta_kakled_anamnes_va v ledsmarta_assisterad_gapformaga_va v ledsmarta_aktiv_gapformaga_va v ledsmarta_vanster_sida_vid_sidororelse_va v ledsmarta_vanster_sida_vid_sidororelse_ho). % 3C Osteoartros höger käkled definieras: hoger3c :- krepitationer_ho, ~(kakled_lateralt_ho v kakled_posteriort_ho), ~(smarta_kakled_anamnes_ho v ledsmarta_assisterad_gapformaga_ho v ledsmarta_aktiv_gapformaga_ho v ledsmarta_hoger_sida_vid_sidororelse_ho v ledsmarta_hoger_sida_vid_sidororelse_va).