التعلم العميق للصور الشعاعية الجانبية للفقرات الصدرية والقطنية وعوامل الخطر السريرية لكسور الفقرات الطارئة: دراسة أتراب استرجاعية في مركز واحد

ملخص

مكّنت درجة التعلم العميق المستخلصة من الصور الشعاعية الجانبية للفقرات الصدرية القطنية، مقترنة بعوامل الخطر السريرية، من التنبؤ الدقيق بحدوث الكسور الفقرية خلال عامين. وأظهر النموذج الذي تم التحقق من صحته داخليًا قدرة أفضل على التمييز والمعايرة وإعادة التصنيف وفائدة القرار مقارنة بالنموذج السريري، مما يدعم استراتيجيات تصنيف المخاطر الفردية وإدارة الوقاية المبكرة.

الملخص

لا يزال التحديد المبكر للمرضى المعرضين لخطر حدوث كسر فقري يمثل تحدياً، لأن تقييم المخاطر السريرية الروتيني لا يشمل بشكل كامل هشاشة العمود الفقري الموضعية. قامت هذه الدراسة الاسترجاعية للأتراب في مركز واحد بتقييم ما إذا كانت سمات التعلم العميق (DL) المستخلصة من الصور الشعاعية الجانبية الصدرية القطنية المرجعية تحسن من التنبؤ بحدوث كسر فقري خلال عامين عند دمجها مع عوامل الخطر السريرية. شملت الدراسة ما مجموعه 2,173 مريضاً تم تقسيمهم زمنياً إلى أتراب اشتقاق (n = 1,449) وأتراب تحقق داخلي (n = 724). تم اشتقاق سمات DL من الصور الشعاعية المرجعية، واستُخدم انحدار LASSO-Cox لاختيار المتنبئات وبناء نموذج سريري، ونموذج DL، ونموذج مدمج. تم تقييم الأداء عن طريق تصحيح التفاؤل بطريقة bootstrap، والتحقق الداخلي الزمني، والمعايرة، وتحليل منحنى القرار، وتحسين إعادة التصنيف الصافي المعتمد على الوقت (NRI)، وتحسين التمييز المتكامل (IDI)، وتحليلات الحساسية. من بين 2,048 سمة DL مرشحة، تم الاحتفاظ بـ 5 سمات لإنشاء درجة DL، والتي ظلت متنبئاً مستقلاً في النموذج المدمج (HR 1.64, 95% CI 1.34–2.01; P < 0.001). وفي التحقق الداخلي، حقق النموذج المدمج مؤشر C قدره 0.759، ومساحة تحت المنحنى (AUC) لمدة عامين بلغت 0.774، ودرجة Brier لمدة عامين بلغت 0.077، وهي نتائج تتفوق جميعها على النموذج السريري، مع معايرة جيدة (التقاطع 0.012؛ الميل 0.972). وبالمقارنة مع النموذج السريري، حسن النموذج المدمج أيضاً من إعادة التصنيف (NRI لمدة عامين 0.316 في مجموعة الاشتقاق و 0.241 في مجموعة التحقق) والتمييز (IDI لمدة عامين 0.047 و 0.033 على التوالي؛ جميع قيم P < 0.01)، ووفر فائدة صافية أكبر في تحليل منحنى القرار. وكانت تحليلات الحساسية متوافقة مع النتائج الأولية. إن دمج سمات DL من الصور الشعاعية الجانبية الصدرية القطنية مع عوامل الخطر السريرية قد يسمح بتنبؤ فردي أكثر دقة بحدوث كسر فقري خلال عامين.

المقدمة

يُعد كسر الفقرات أحد أكثر أنواع كسور الهشاشة الناتجة عن هشاشة العظام شيوعاً، وينتشر بشكل خاص في المنطقة الصدرية القطنية. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى آلام مزمنة، وفقدان في الطول، وتشوه تحدبي، ومحدودية في الحركة، وزيادة خطر تكرار الكسر وسوء الإنذار الطبي¹. وفي الممارسة السريرية، تفتقر نسبة كبيرة من المرضى إلى الأعراض النموذجية قبل حدوث الكسر، ويتم تحديد العديد من الحالات فقط من خلال التصوير المتابِع، مما يشير إلى أن الاعتماد فقط على الأعراض أو التشخيص الاسترجاعي يجعل من الصعب إتمام الفحص المبكر للمجموعات السكانية الأكثر عرضة للخطر^2,3. ويعتمد تقييم المخاطر الحالي بشكل أساسي على معلومات مثل العمر....

البروتوكول

تمت مراجعة هذه الدراسة والموافقة عليها من قبل لجنة الأخلاقيات الطبية في مستشفى شنغهاي الثامن الشعبي، شنغهاي، الصين (رقم الموافقة 2026-102-03-02). وبما أن هذه الدراسة كانت دراسة استعادية وقد تم إخفاء هوية جميع البيانات قبل التحليل، فقد أعفت لجنة الأخلاقيات من الحصول على موافقة مستنيرة من المرضى.

تصميم الدراسة:

نوع الدراسة

كانت هذه الدراسة عبارة عن دراسة أتراب استرجاعية في مركز واحد، وقد تم إنشاء قاعدة بيانات الدراسة باستخدام بيانات من نظام أرشفة الصور والاتصالات (PACS) بالمستشفى، ونظام معلومات الأشعة (RIS)، ونظام السجلات الطبية الإلكترونية. اشتمل مجتمع ....

النتائج

عملية بناء المجموعة الدراسية الاسترجاعية والخصائص الأساسية للمجموعات

خلال فترة الدراسة، تم استرجاع سجلات الأشعة السينية الجانبية للفقرات الصدرية والقطنية، وأُدرج 6,14 مريضاً للفحص بعد إزالة السجلات المكررة. وبعد الاستبعاد التدريجي للمرضى الذين تبلغ أعمارهم < 50 عامًا، وأولئك الذين يعانون من كسور موجودة مسبقًا عند خط الأساس، وأولئك الذين لم تكن فترة المتابعة لديهم كافية، وفي النهاية شملت الدراسة ما مجموعه 2,173 مريضًا، منهم 1,49 في مجموعة الاشتقاق و724 في مجموعة التحقق الداخ.......

المناقشة

لا يزال النموذج المدمج يحافظ على الأداء الأمثل بعد تصحيح التفاؤل والتحقق الداخلي الزمني، مما يشير إلى أن ميزات التعلم العميق المستخرجة من الأشعة السينية الجانبية للفقرات الصدرية القطنية لم تكن مجرد تكرار للمعلومات السريرية، بل يمكنها توفير معلومات إضافية مستقلة وقابلة للتحقق لتقييم مخاطر حدوث كسر فقاري خلال عامين. وتكمن أهمية هذا النموذج في دمج خلفية الهشاشة الجهازية وهشاشة البنية الشوكية الموضعية في إطار تنبؤ واحد. حيث يعكس العمر، والجنس الأنثوي، وانخفاض مؤشر كتلة الجسم، والكسور الهشاشة السابقة، وداء السكري، والتعرض للج.......

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة

الاسم	الشركة	رقم فهرسي	التعليقات
حزمة glmnet	CRAN	غير متاح	تُستخدم لتحليل انحدار LASSO-Cox.
ITK-SNAP	جامعة بنسلفانيا / مشروع ITK-SNAP	غير متاح	يُستخدم لتحديد مناطق الاهتمام (ROI) في الصور الأساسية.
حزمة mice	CRAN	غير متاح	تُستخدم للاسناد المتعدد (multiple imputation).
Python	مؤسسة برمجيات بايثون	الإصدار 3.10	تُستخدم للمعالجة المسبقة للصور وتحليل التعلم العميق.
PyTorch	مؤسسة PyTorch / مؤسسة لينكس	الإصدار 2.1	تُستخدم لتطوير نماذج التعلم العميق واستخراج الميزات.
إصدار R	مؤسسة R للحوسبة الإحصائية	الإصدار 4.3.2	تُستخدم للتحليل الإحصائي.
حزمة rmda	CRAN	غير متاح	تُستخدم لتحليل منحنى القرار.
حزمة rms	CRAN	غير متاح	تُستخدم لتطوير النماذج وتحليل المعايرة.
حزمة survival	CRAN	غير متاح	تُستخدم لتحليل انحدار كوكس للمخاطر النسبية (Cox proportional hazards regression).
حزمة timeROC	CRAN	غير متاح	تُستخدم لتحليل المساحة تحت المنحنى (AUC) المعتمدة على الوقت.