academic radiology:如何对脊柱急性闭合性骨折患者进行准确诊断?

2023-11-10 shaosai MedSci原创 发表于上海

在人口老龄化的情况下,功能不全性骨折的发生以及相关的个人和经济负担将继续上升。这种趋势强调了及时准确地识别患有骨质疏松症和有风险的患者的重要性。

在美国,大约12.6%的女性和4.4%的男性患有骨质疏松症。在这个群体中,诊断不足的骨折是导致身体虚弱和行动不便的主要原因之一,占与骨质疏松症有关的费用的三分之二,而药物预防仅占5%左右。这种现象被称为 "骨质疏松症危机",主要是对骨质疏松症诊断不足的问题。

在人口老龄化的情况下,功能不全性骨折的发生以及相关的个人和经济负担将继续上升。这种趋势强调了及时准确地识别患有骨质疏松症和有风险的患者的重要性。

现阶段双重X射线吸收仪仍然是诊断骨质疏松症的黄金标准。然而,DXA测量并不能准确地预测不足性骨折的风险。此外,所需的医疗设备通常不能在现场提供,这可能会限制甚至阻止骨矿物质密度(BMD)的评估。

全球每年进行约3.75亿次CT扫描,使用常规检查中的定量计算机断层扫描(QCT)可以克服骨质疏松症和骨质疏松症的低检出率问题以及与DXA相关的系统限制。在这种情况下,L1被认为是进行机会性BMD评估的最佳椎体,其BMD值与其他腰椎的BMD值密切相关。然而,为了准确评估骨小梁,QCT需要校准模型,因此一般来说不能回顾性地应用。侯斯菲尔德单位(HU)测量和来自两张局部X光片的BMD测量被认为是克服这一限制的替代方法。然而,局部的BMD测量与DXA有很多共同的弱点,如由于覆盖的组织造成的失真以及HU测量容易受到位移效应造成的测量误差。

双能量CT技术可以进行物质区分,这为评估肌肉骨骼结构和病变提供了新的可能性,如改善胸椎和腰椎间盘突出症的检测评估骨髓水肿以及BMD测量。在这种情况下,临床上最近开发了一种基于DECT的算法,可以对小梁骨进行无影子的体积性BMD评估.

此前关于该算法的研究显示,预测骨质疏松症相关骨折的准确性很高,与体内骨小梁的强度有很强的相关性,BMD评估的可重复性很高并且没有因应用静脉造影剂而出现相关的失真。这些研究结果表明,对常规检查中的回顾性、机会性BMD评估具有高度的适用性。


近日,发表在academic radiology杂志的一项研究探讨了基于DECT BMD评估与胸腰椎急性发育不良骨折的发生率之间的关系,为临床的进一步准确评估及风险分层提供了技术支持。

本项研究于对2016年1月至2021年12月期间因疑似发育不全骨折而接受第三代双源DECT的160名患者(77名男性,83名女性;平均年龄64.3岁,范围22-94岁)的L1进行了回顾性分析。所有被描述的椎体都被检查出由有最近的骨折迹象。采用材料分解的专用DECT后处理软件进行无模型BMD评估。使用接受者操作特征(ROC)分析确定了最佳的BMD阈值。用逻辑回归模型研究了BMD、性别和年龄与发育不全骨折发生的关系。 

DECT得出的BMD阈值为120.40 mg/cm³,产生了90.1%的特异性和59.32%的敏感性,以区分至少有一个发育不全骨折的患者和没有骨折的患者。没有一个没有骨折的病人的DECT派生的BMD低于85mg/cm3。较低的DECT衍生的骨矿物质密度与功能不全性骨折的风险增加有关(Odds ratio为0.93,95% CI,0.91-0.96,P < 0.001)。整体ROC得出的AUC为0.82(p < 0.0001),用于区分遭受发育不良性骨折的患者和对照组。 


 
 小梁感兴趣区(VOI)由一位读者(Christian Booz,放射科住院医师,有四年的肌肉骨骼成像经验)用专用的DECT后处理软件(LiverLab; Fraunhofer IGD)手动划定的(A)。对每个椎体的二维切片堆叠重复这一过程,形成三维VOI(B),结合两个DECT系列(90和Sn150 KVp),作为DECT BMD评估容积的输入

本项研究表明,基于双能量CT的BMD评估可以对胸腰椎急性供血不足性骨折患者和无骨折患者进行准确的区分及分层。该算法可用于对接受常规CT检查的胸腰椎发育不全骨折患者进行风险分层。研究确定的截断值为120.4mg/cm³,符合目前美国放射学会(ACR)的建议,可以对健康人和骨矿物质密度降低的人进行准确的区分及诊断。

原文出处:

Leon D Gruenewald,Vitali Koch,Ibrahim Yel,et al.Association of Phantomless Dual-Energy CT-based Volumetric Bone Mineral Density with the Prevalence of Acute Insufficiency Fractures of the Spine.DOI:10.1016/j.acra.2022.11.020

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