To randomizowane badanie ocenia zastosowanie aplikacji do pomiarów za pomocą smartfona jako uzupełnienie pomiarów ciała przed przezskórną wertebroplastyką. Podejście to skróciło czas lokalizacji i korekty oraz zmniejszyło liczbę obrazów fluoroskopowych uzyskanych podczas lokalizacji, bez statystycznie istotnych różnic w początkowej dokładności lokalizacji oraz w wynikach dotyczących bólu i niepełnosprawności po 3 miesiącach.
Artykuł badawczy
Aplikacja pomiarowa w smartfonie do przezskórnej wertebroplastyki w osteoporotycznych złamaniach kompresyjnych kręgów: badanie z randomizacją
W tym artykule
Podsumowanie
Streszczenie
Precyzyjna lokalizacja poziomu kręgu przed przezskórną wertebroplastyką (PVP) zazwyczaj wymaga potwierdzenia fluoroskopowego, a powtarzane obrazowanie może wydłużyć proces lokalizacji. W tym randomizowanym badaniu kontrolowanym w jednym ośrodku oceniono skuteczność kliniczną aplikacji pomiarowej na smartfon służącej do przenoszenia danych o odległości uzyskanych z obrazowania na plecy pacjenta. Jako instrument pomiarowy wykorzystano smartfon z tylnym czujnikiem LiDAR. Główną funkcją LiDAR jest pozyskiwanie wysokoprecyzyjnych trójwymiarowych danych w postaci chmury punktów terenu, powierzchni obiektów i otaczającego środowiska, co umożliwia dokładne określenie konturów i struktur obiektów, pomiar odległości oraz wykrywanie dynamicznych zmian w obiektach naziemnych. Od października 2025 do marca 2026 roku 43 pacjentów z ostrymi osteoporotycznymi złamaniami kompresyjnymi kręgów piersiowo-lędźwiowych przydzielono za pomocą tablicy liczb losowych do grupy korzystającej z aplikacji pomiarowej na smartfon (n = 21) lub konwencjonalnej lokalizacji anatomicznej z weryfikacją za pomocą ramienia C (n = 22). Punkty końcowe obejmowały czas lokalizacji (T0), liczbę obrazów fluoroskopowych wykonanych podczas T0, początkową dokładność lokalizacji, dodatkowy czas wymagany do skorygowania odchylenia lokalizacji (T1) oraz wyniki w wizualnej skali analogowej (VAS) i indeksie niepełnosprawności Oswestry (ODI) przed operacją oraz po 3 miesiącach. Główne wyniki: W porównaniu z konwencjonalną lokalizacją, zastosowanie aplikacji pomiarowej na smartfon zaowocowało krótszym T0, mniejszą liczbą obrazów fluoroskopowych podczas T0 oraz krótszym T1 (wszystkie P < 0,05). Początkowa dokładność lokalizacji była numerycznie wyższa w grupie z aplikacją pomiarową na smartfon, ale różnica między grupami nie była istotna statystycznie (P > 0,05). Wyniki VAS i ODI uległy poprawie w obu grupach, przy braku istotnych różnic między grupami po 3 miesiącach (P > 0,05). Aplikacja pomiarowa na smartfon poprawiła wydajność lokalizacji bez wykrywalnej różnicy w początkowej dokładności lub krótkoterminowych wynikach klinicznych. Ponieważ dawka promieniowania nie została bezpośrednio zmierzona, mniejsza liczba obrazów fluoroskopowych nie powinna być interpretowana jako dowód proporcjonalnej redukcji dawki.
Wprowadzenie
Osteoporotyczne złamania kompresyjne kręgów (OVCF) są częste u osób starszych i mogą powodować ból, upośledzenie mobilności, obniżenie jakości życia, deformację kręgosłupa, a w ciężkich przypadkach deficyty neurologiczne1,2. Przezskórna wertebroplastyka (PVP) jest szeroko stosowana u wybranych pacjentów z bolesnymi OVCF, ponieważ pozwala na szybkie uśmierzenie bólu przy ograniczonym urazie tkanek3,4. Dokładna identyfikacja poziomu złamanego kręgu jest niezbędna przed wprowadzeniem igły, szczególnie w odcinku piersiowo-lędźwiowym, gdzie błędne zaznaczenie skóry może prowadzić do wielokrotnych kontroli fluoroskopowych, przerwania przebiegu operacji lub zabiegów na niewłaściwym poziomie5,6.
Konwencjonalna lokalizacja łączy palpację punktów anatomicznych, manualną ocenę odległości oraz potwierdzenie za pomocą fluoroskopii ramienia C7. Standardowa linijka chirurgiczna jest prosta, niedroga, dostępna jako urządzenie wielorazowe sterylizowalne lub jednorazowe sterylne, a także niezależna od oprogramowania, zasilania bateryjnego i oświetlenia zewnętrznego. Niemniej jednak linijki wielorazowe wymagają czyszczenia i sterylizacji po każdym użyciu, co generuje koszty ponownego przetwarzania. Oznaczenia na linijce mogą również z czasem ulec starciu, a specjalistyczne chirurgiczne linijki ze stali nierdzewnej mogą nie być rutynowo dostępne w każdej sali operacyjnej. Pomiar z użyciem linijki wymaga dodatkowo manualnego dopasowania pomiędzy punktami anatomicznymi i pomiaru po zakrzywionej powierzchni ciała. Fluoroskopia ramienia C zapewnia bezpośrednie potwierdzenie poziomu kręgu, ale przyczynia się do narażenia na promieniowanie jonizujące i wymaga wielokrotnego ustawiania sprzętu oraz doświadczenia operatora8. Zaawansowana nawigacja trójwymiarowa oraz śródoperacyjna tomografia komputerowa (CT) zapewniają bardziej precyzyjne prowadzenie przestrzenne, ale wymagają specjalistycznego sprzętu, dodatkowej konfiguracji i znacznych nakładów finansowych9.
Smartfony są powszechnie dostępne i przenośne, a aplikacja pomiarowa na smartfonie może umożliwić przeniesienie odległości wyznaczonej na podstawie obrazowania na powierzchnię ciała bez konieczności przygotowania dedykowanego instrumentu pomiarowego10. Ciągłe wyświetlanie odległości na ekranie oraz informacja zwrotna o orientacji urządzenia mogą zmniejszyć zależność od subiektywnej oceny odległości i pomóc w standaryzacji tego procesu11. Zamierzoną korzyścią jest zatem wygoda operacyjna i standaryzacja przepływu pracy, a nie udowodniona wyższość nad sterylną linijką czy zaawansowaną nawigacją. Potencjalna zaleta ta jest jednak zależna od urządzenia, ponieważ smartfony wyposażone w LiDAR (detekcję i pomiar odległości światłem) oraz urządzenia wykorzystujące optyczną estymację opartą na kamerze lub inne technologie wykrywania głębi opierają się na różnych komponentach sprzętowych i algorytmach12,13. W związku z tym na powtarzalność mogą wpływać model urządzenia, wersja oprogramowania, kalibracja, przeszkolenie operatora, budowa ciała pacjenta, oświetlenie oraz orientacja urządzenia.
W niniejszym badaniu oceniono protokół, w którym odległość pionową od tylnej górnej kolec biodrowy do wyrostka kolczystego na poziomie złamanego kręgu mierzono na obrazach przedoperacyjnych i przenoszono na plecy pacjenta za pomocą aplikacji pomiarowej w smartfonie. Metodę tę porównano z konwencjonalną lokalizacją anatomiczną, potwierdzaną za pomocą ramienia C. Postawiono hipotezę, że zastosowanie aplikacji pomiarowej w smartfonie skróci czas lokalizacji i korekty oraz zmniejszy liczbę obrazów fluoroskopowych wykonanych podczas lokalizacji, bez pogorszenia dokładności wstępnego wyznaczenia miejsca oraz krótkoterminowych wyników klinicznych.
Protokół
Badanie zostało zatwierdzone przez Komisję Etyczną Drugiego Szpitala Uniwersytetu w Lanzhou (nr zatwierdzenia 2025A-1064) i przeprowadzono je zgodnie z wymogami instytucjonalnymi dotyczącymi badań z udziałem ludzi. Wszyscy uczestnicy lub ich prawnie upoważnieni przedstawiciele wyrazili pisemną świadomą zgodę na udział w badaniu, gromadzenie danych kontrolnych oraz publikację zanonimizowanych obrazów klinicznych. Narzędzia wykorzystane w tym protokole wymieniono w Tabeli Materiałów.
1. Projekt badania, warunki i uczestnicy
W tym jednocentrowym randomizowanym badaniu kontrolowanym wzięli udział pacjenci leczeni w Drugim Szpitalu Uniwersytetu w Lanzhou od października 2025 do marca 2026 roku. Kwalifikujący się pacjenci zostali losowo przydzieleni do grupy korzystającej z aplikacji pomiarowej na smartfona (n = 21) lub do grupy konwencjonalnej lokalizacji (n = 22). Wszystkie procedury w obu grupach zostały wykonane przez tego samego doświadczonego chirurga kręgosłupa, aby ograniczyć zmienność proceduralną wynikającą z różnic między operatorami.
Kryteria włączenia pacjentów obejmowały: ostrą osteoporotyczną kompresyjną złamaniem kręgu w odcinku piersiowo-lędźwiowym T10–L2, potwierdzoną badaniem klinicznym, radiografią i obrazowaniem przedoperacyjnym; czas trwania objawów < 3 miesięcy; ból w odcinku lędźwiowym odpowiadający poziomowi złamania; wynik w wizualnej skali analogowej (VAS) > 4; niewystarczającą odpowiedź na leczenie zachowawcze; wartość T-score gęstości mineralnej kości ≤−2.5 zmierzoną za pomocą dwuenergetycznej absorpcjometrii promieni rentgenowskich (DXA), zgodną z rozpoznaniem osteoporozy; bezwzględne lub względne wskazania do przezskórnej wertebroplastyki (PVP) oraz pisemną świadomą zgodę udzieloną przez pacjenta lub jego prawnie upoważnionego przedstawiciela.
Z badania wykluczono pacjentów z patologicznym złamaniem spowodowanym nowotworem złośliwym, szpiczakiem mnogim, infekcją lub inną określoną przyczyną; przerwaniem tylnej ściany kręgu; złamaniem korzenia łuku kręgu; retropulsją do kanału kręgowego z uciskiem rdzenia kręgowego lub korzeni nerwowych; złamaniem kompresyjnym typu burst; zapadnięciem się trzonu kręgu > 75%; ciężkimi zaburzeniami sercowo-płucnymi, neurologicznymi, wątrobowymi, nerkowymi lub zaburzeniami krzepnięcia; przebytym zabiegiem chirurgicznym kręgosłupa na tym samym lub sąsiednim poziomie; ciężkimi zaburzeniami poznawczymi lub psychiatrycznymi uniemożliwiającymi przeprowadzenie oceny okołoperacyjnej lub obserwacji; alergią na środek kontrastowy stosowany podczas operacji; a także kobiety w ciąży lub karmiące piersią.
2. Randomizacja i przydział
Losowa sekwencja została wygenerowana z tabeli liczb losowych przez klinicystę z innego oddziału, który nie brał udziału w badaniu. Kwalifikujących się pacjentów przydzielono w stosunku 1:1 do grupy korzystającej z aplikacji pomiarowej na smartfona lub do grupy lokalizacji konwencjonalnej. Maskowanie przydziału zachowano przy użyciu zapieczętowanych, nieprzezroczystych kopert z kolejnymi numerami. Każda koperta zawierająca przydział do grupy była otwierana przez pielęgniarkę instrumentariuszkę na sali operacyjnej dopiero po uzyskaniu pisemnej świadomej zgody. Ze względu na to, że procedury lokalizacji różniły się w sposób widoczny, lekarz operujący nie mógł być zaślepiony co do przydziału do grupy.
3. Kalibracja aplikacji do pomiarów smartfonem i szkolenie operatora
W grupie z zastosowaniem aplikacji pomiarowej w smartfonie dla każdego pacjenta użyto jednego smartfona z czujnikiem głębi oraz jednej wersji systemu operacyjnego. Przed każdym pomiarem klinicznym wymagana była kalibracja aplikacji pomiarowej w smartfonie.
Procedura kalibracji została przeprowadzona w następujący sposób. Po pierwsze, jako odległość referencyjna wykorzystano standardową fizyczną linijkę o długości 20 cm. Po drugie, kalibrację przeprowadzono w pomieszczeniu przy stabilnym oświetleniu i temperaturze pokojowej, aby ograniczyć zmienność środowiskową. Po trzecie, jeden przeszkolony operator umieścił smartfon w punkcie zero linijki i przesunął go do oznaczenia 20 cm, a następnie zapisano wartość podaną przez aplikację pomiarową. Sekwencję tę powtórzono co najmniej dwukrotnie przed każdym pomiarem klinicznym, aby zapewnić powtarzalność.
Pomiary zaakceptowano tylko wtedy, gdy różnica między odczytem z aplikacji a fizyczną linijką wynosiła < 5 mm. Reprezentatywne powtórne pomiary kalibracyjne przedstawiono na Rysunku 1.
Jasność ekranu oraz ustawienia autofokusu pozostawały niezmienne podczas wszystkich sesji kalibracyjnych i klinicznych, aby zminimalizować zmienność wynikającą z oświetlenia otoczenia. Standaryzowane szkolenie obejmowało użytkowanie aplikacji, wybór płaszczyzny skanowania, utrzymanie orientacji urządzenia, transfer odległości oraz zaznaczanie punktów końcowych.
Rycina 1: Przedoperacyjna kalibracja aplikacji pomiarowej w smartfonie. (A, B) Przeprowadzono dwa powtórne pomiary fizycznej linijki o długości 20 cm w stabilnych warunkach pomieszczenia. Oba wyświetlone pomiary wyniosły 20 cm. Zastosowanie kliniczne wymagało rozbieżności < 5 mm. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.
4. Przedoperacyjne pomiary obrazowe
Przedoperacyjne rekonstrukcje komputerowej tomografii (CT) w płaszczyźnie strzałkowej zostały przeanalizowane przy użyciu systemu archiwizacji i komunikacji obrazowania medycznego. W pierwszej kolejności zidentyfikowano obraz w przekroju pośrodkowym, ukazujący pełną długość kości krzyżowej. Następnie przesuwano serię obrazów bocznie, aż do momentu zwężenia kości krzyżowej i pojawienia się tylnej części kości biodrowej (Rycina 2).
Kolca tylnego górnego miednicy zidentyfikowano w miejscu, w którym tylna część kości biodrowej przecina się lub oddziela od kości krzyżowej. Następnie zmierzono odległość w pionie od kolca tylnego górnego miednicy do wyrostka kolczystego na poziomie złamania kręgu. W reprezentatywnym przypadku przedstawionym na Ryc. 3 wyświetlona odległość wynosiła 190,43 mm.
Rycina 2: Przedoperacyjna rekonstrukcja tomografii komputerowej w płaszczyźnie strzałkowej, służąca do zidentyfikowania poziomu złamania kręgu piersiowo-lędźwiowego i zdefiniowania płaszczyzny pomiarowej. Zielone kropki wskazują tylny górny kolec biodrowy. Identyfikatory pacjenta oraz metadane instytucjonalne zostały usunięte. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.
Rysunek 3: Przedoperacyjna rekonstrukcja tomografii komputerowej w płaszczyźnie strzałkowej przedstawiająca pomiar odległości pionowej od poziomu referencyjnego kolca biodrowego tylnego górnego do poziomu złamanego kręgu. Wyświetlona odległość wynosiła 190,43 mm. Zielona linia reprezentuje odległość zmierzoną w przedoperacyjnym systemie archiwizacji i komunikacji obrazów (PACS) od kolca biodrowego tylnego górnego do wyrostka kolczystego na poziomie złamania. Identyfikatory pacjenta oraz metadane instytucjonalne zostały usunięte. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.
5. Aplikacja pomiarowa na smartfona do lokalizacji na powierzchni ciała
Przed lokalizacją obudowę smartfona oraz obiektyw kamery oczyszczono chusteczkami nasączonymi alkoholem. Pacjenta ułożono w pozycji brzusznej, w pozycji neutralnej, na stole operacyjnym do zabiegów kręgosłupa. Wybadano palpacyjnie i zaznaczono kolec biodrowy tylny górny znajdujący się najbliżej chirurga (Rycina 4).
Ekran smartfona ustawiono przodem do chirurga, początek pomiaru wyznaczono na zaznaczonej kolcu tylnym górnym miednicy, a długą oś smartfona utrzymano równolegle do pleców pacjenta. Smartfon przemieszczano powoli w stronę głowy w płaszczyźnie czołowej, unikając dużych wahań w poziomie (Rysunek 5).
Gdy wyświetlona odległość odpowiadała pomiarowi z obrazowania przedoperacyjnego, punkt końcowy zaznaczono na skórze. Wykorzystując ten punkt jako punkt orientacyjny, zidentyfikowano przypuszczalny wyrostek kolczysty na poziomie złamania. Igłę strzykawki umieszczono obok wyrostka kolczystego jako marker radioprzepuszczalny (Rysunek 6).
Następnie wykonano fluoroskopię boczną w celu weryfikacji poziomu kręgu przed PVP (Rysunek 7). Smartfon służył jedynie jako pomocnicze narzędzie lokalizacyjne i nie zastąpił potwierdzenia fluoroskopowego.
Rysunek 4: Śródoperacyjne zaznaczenie tylnej górnej kręcieni kolca biodrowego. Żółty marker wskazuje wyczuwalny punkt orientacyjny. Lewa strona obrazu jest skierowana w stronę głowy pacjenta, a prawa strona w stronę stóp pacjenta. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.
Rycina 5: Przeniesienie odległości przedoperacyjnej na plecy pacjenta przy użyciu aplikacji pomiarowej w smartfonie. Aplikacja wskazuje odległość przeniesienia wynoszącą 19 cm, a żółte kropki oznaczają punkt końcowy przeniesienia. Lewa strona obrazu jest skierowana w stronę głowy pacjenta, a prawa w stronę stóp pacjenta. Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
Rysunek 6: Umieszczenie markera radioprzepuszczalnego obok domniemanego wyrostka kolczystego T12. Czerwony marker oznacza domniemany segment złamania, a żółty marker oznacza punkt odniesienia odpowiadający przeniesionemu punktowi końcowemu. Igła strzykawki 10 mL została umieszczona obok segmentu złamania w celu weryfikacji fluoroskopowej. Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.
Rycina 7: Zanonimizowane boczne potwierdzenie fluoroskopowe ramieniem C na zaznaczonym poziomie T12. Czerwona linia wskazuje pozycję markera radioprzepuszczalnego, reprezentowanego przez igłę strzykawki 10 mL. Nazwy instytucji, identyfikatory pacjentów, daty oraz metadane procedury zostały usunięte. Proszę kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.
6. Lokalizacja konwencjonalna
W konwencjonalnej grupie lokalizacji ten sam chirurg szacował docelowy poziom kręgu, wykorzystując tylną górną kolczystą grzebień kości miednicznej, wyczuwalne wyrostki kolczyste, przestrzenie międzykolczyste oraz doświadczenie kliniczne. Szacowane miejsce zaznaczono na skórze i sprawdzono za pomocą fluoroskopii bocznej.
W przypadku, gdy zaznaczenie nie odpowiadało zamierzonemu poziomowi kręgowi, korygowano je i powtarzano fluoroskopię aż do potwierdzenia prawidłowego poziomu.
7. Wyniki i rejestracja czasu
T0, zdefiniowany jako czas lokalizacji, mierzono od momentu rozpoczęcia lokalizacji śródoperacyjnej, gdy chirurg zaczął zaznaczać skórę, aż do zakończenia fluoroskopii w projekcji przednio-tylnej i bocznej potwierdzającej poziom złamania kręgu.
W grupie z zastosowaniem aplikacji pomiarowej na smartfonie, T0 obejmowało palpację tylnego górnego kolca biodrowego oraz uruchomienie aplikacji pomiarowej na smartfonie. W grupie lokalizacji konwencjonalnej T0 rozpoczęło się od wyznaczania punktów metodą wolną, w oparciu o punkty anatomiczne.
T1, zdefiniowany jako czas korekty, oznaczał dodatkowy czas potrzebny na ponowne oznakowanie i wielokrotną weryfikację fluoroskopową w sytuacjach, gdy początkowy znacznik skórny nie znajdował się nad złamanym trzonem kręgu. W przypadku dokładnej lokalizacji początkowej wartość T1 zapisywano jako 0.
T0, T1 oraz liczba obrazów fluoroskopowych były rejestrowane prospektywnie przez pielęgniarkę operacyjną, która nie uczestniczyła w zabiegu chirurgicznym. Do tego celu wykorzystano standardowy stoper oraz arkusz gromadzenia danych.
Wyniki kliniczne obejmowały wyniki w wizualnej skali analogowej (VAS) oraz w indeksie niepełnosprawności Oswestry (ODI) uzyskane przed operacją oraz po 3 miesiącach. Liczbę obrazów fluoroskopowych rejestrowano wyłącznie w fazie lokalizacji. Zapisywano jedynie liczbę obrazów fluoroskopowych wykonanych w celu zlokalizowania poziomu złamania kręgu; nie gromadzono danych dotyczących czasu fluoroskopii ani rzeczywistej dawki promieniowania.
8. Analiza statystyczna
Analizy statystyczne przeprowadzono przy użyciu oprogramowania do analizy statystycznej. Zmienne ciągłe o rozkładzie zbliżonym do normalnego przedstawiono jako średnia ± odchylenie standardowe, a zmienne o rozkładzie innym niż normalny jako mediana i rozstęp międzykwartylowy.
Zmienne ciągłe między grupami porównywano za pomocą testów t dla prób niezależnych lub testów U Manna–Whitneya, w zależności od charakteru danych. Zmienne kategorialne przedstawiono jako n (%) i porównywano za pomocą testu chi-kwadrat lub dokładnego testu Fishera w przypadku małej oczekiwanej liczebności komórek. Wszystkie testy były dwustronne, a wartość P < 0.05 uznano za statystycznie istotną.
Wyniki
Charakterystyka uczestników
W badaniu wzięło udział czterdziestu trzech pacjentów, z czego 21 przypisano do grupy z aplikacją pomiarową na smartfona, a 22 do grupy lokalizacji konwencjonalnej. W grupach z aplikacją pomiarową na smartfona i lokalizacji konwencjonalnej średni wiek wynosił odpowiednio 72,24 ± 5,12 lat (grupa smartfon n = 21) oraz 73,00 ± 5,35 lat (grupa konwencjonalna n = 22), rozkład płci męskiej do żeńskiej wynosił 10:11 i 11:11, wskaźnik masy ciała (BMI) wynosił 23,41 ± 2,33 kg/m2 (grupa smartfon n = 21) oraz 23,54 ± 2,14 kg/m2 (grupa konwencjonalna n = 22), a T-score gęstości mineralnej kości wynosił −2,80 ± 0,16 (grupa smartfon n = 21) oraz −2,77 ± 0,14 (grupa konwencjonalna n = 22). Nie zaobserwowano istotnych różnic między grupami w odniesieniu do tych zmiennych wyjściowych (wszystkie P > 0,05; Tabela 1).
| Charakterystyka | aplikacja pomiarowa na smartfon grupa (n = 21) | Grupa konwencjonalna (n = 22) | Statystyka | wartość p |
| Wiek (lata) | 72.24 ± 5.12 | 73.00 ± 5.35 | t = −0,48 | 0.64 |
| Płeć, mężczyzna/kobieta, n (%) | 10 (47.62%)/11 (52.38%) | 11 (50.00%)/11 (50.00%) | χ² = 0.02 | 0.88 |
| BMI (kg/m²)²) | 23.41 ± 2.33 | 23.54 ± 2.14 | t = −0,18 | 0.86 |
| Wskaźnik T gęstości mineralnej kości | −2.80 ± 0.16 | −2.77 ± 0.14 | Z=0,41 | 0.68 |
| Dane przedstawiono jako średnią ± odchylenie standardowe (SD) dla zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym, mediana (rozstęp międzykwartylny) dla zmiennych ciągłych o rozkładzie nienormalnym oraz n (%) dla płci. Wszystkie analizy objęły 21 uczestników w grupie z aplikacją pomiarową w smartfonie oraz 22 uczestników w grupie lokalizacji konwencjonalnej; nie odnotowano braków w danych. Normalność rozkładów oceniono za pomocą testu Shapiro–Wilka. Do analizy wieku i BMI zastosowano dwustronne t-testy dla prób niezależnych; do analizy T-score gęstości mineralnej kości zastosowano test U Manna–Whitneya; do analizy płci zastosowano test chi-kwadrat Pearsona. BMI – wskaźnik masy ciała; P – dwustronna wartość prawdopodobieństwa. | ||||
Tabela 1: Charakterystyka wyjściowa grup z zastosowaniem aplikacji pomiarowej na smartfonie oraz konwencjonalnej lokalizacji.Dane przedstawiono jako średnia ± odchylenie standardowe (SD) dla zmiennych ciągłych o rozkładzie normalnym, jako mediana (rozstęp międzykwartylny) dla zmiennych ciągłych o rozkładzie nienormalnym oraz n (%) dla płci. Wszystkie analizy objęły 21 uczestników w grupie z aplikacją pomiarową na smartfonie i 22 uczestników w grupie konwencjonalnej lokalizacji; nie odnotowano brakujących danych. Normalność rozkładów oceniono za pomocą testu Shapiro-Wilka. Do analizy wieku i BMI wykorzystano dwustronne testy t dla prób niezależnych; do analizy T-score gęstości mineralnej kości wykorzystano test U Manna-Whitneya; do analizy płci wykorzystano test chi-kwadrat Pearsona. BMI, wskaźnik masy ciała; P, dwustronna wartość prawdopodobieństwa.
Śródoperacyjne wskaźniki obserwacyjne
W porównaniu z grupą lokalizacji konwencjonalnej, grupa korzystająca z aplikacji pomiarowej na smartfonie wykazała krótszy T0 (1,52 ± 0,60 (grupa smartfon n = 21) min vs. 3,77 ± 1,11 min (grupa konwencjonalna n = 22)), P < 0,001; mniejszą liczbę obrazów fluoroskopowych uzyskanych podczas T0 (2,33 ± 0,58 (grupa smartfon n = 21) vs. 3,18 ± 1,05 (grupa konwencjonalna n = 22)), P < 0,001; oraz krótszy T1 (0,14 ± 0,36 min (grupa smartfon n = 21) vs. 0,77 ± 0,97 min (grupa konwencjonalna n = 22)), P=0,02. Początkowa dokładność lokalizacji wynosiła 20/21 (95,24%) w grupie aplikacji pomiarowej na smartfonie (n = 21) oraz 18/22 (81,82%) w grupie lokalizacji konwencjonalnej (n = 22), P = 0,34. Istotne różnice międzygrupowe zaobserwowano dla T0, liczby obrazów fluoroskopowych oraz T1, ale nie dla początkowej dokładności lokalizacji (Tabela 2). Wyniki te wskazują na większą wydajność lokalizacji przy użyciu aplikacji pomiarowej na smartfonie, lecz nie wykazują wyższej dokładności początkowej ani ilościowej redukcji dawki promieniowania.
| Wynik | aplikacja pomiarowa na smartfona grupa (n = 21) | Grupa konwencjonalna (n = 22) | Statystyka | wartość p |
| T0 (min) | 1.52 ± 0.60 | 3.77 ± 1.11 | Z = −5,14 | < 0.001 |
| Obrazy fluoroskopowe uzyskane w czasie T0, (n) | 2.33 ± 0.58 | 3.18 ± 1.05 | Z = −2,55 | < 0.001 |
| Wstępna dokładność lokalizacji, n/N (%) | 20/21 (95.24%) | 18/22 (81.82%) | Fisher OR=4,44 | 0.34 |
| T1 (min) | 0.14 ± 0.36 | 0.77 ± 0.97 | Z = −1,97 | 0.02 |
| Dane przedstawiono jako medianę (rozstęp międzykwartylowy) dla zmiennych ciągłych o rozkładzie innym niż normalny oraz n/N (%) dla początkowej dokładności lokalizacji. Wszystkie analizy objęły 21 uczestników w grupie z aplikacją pomiarową w smartfonie oraz 22 uczestników w grupie lokalizacji konwencjonalnej; nie odnotowano brakujących danych. T0 określono jako czas od rozpoczęcia znakowania skóry do zakończenia potwierdzenia poziomu złamania kręgu w fluoroskopii. Liczba obrazów fluoroskopowych oznaczała liczbę obrazów uzyskanych podczas T0. T1 stanowił dodatkowy czas potrzebny na ponowne znakowanie i powtórną weryfikację fluoroskopową po błędnym początkowym zaznaczeniu; w przypadku prawidłowej początkowej lokalizacji wartość tę zapisano jako 0. Normalność rozkładów oceniano za pomocą testu Shapiro–Wilka. Do analizy T0, liczby obrazów fluoroskopowych oraz T1 zastosowano dwustronne testy U Manna–Whitneya. Początkową dokładność lokalizacji porównano za pomocą dwustronnego dokładnego testu Fishera, ponieważ oczekiwana liczebność komórki była <5. P, dwustronna wartość prawdopodobieństwa. | ||||
Tabela 2: Śródoperacyjne wskaźniki obserwacyjne w grupie z aplikacją pomiarową na smartfona oraz w grupie konwencjonalnej lokalizacji. Dane przedstawiono jako medianę (rozstęp międzykwartylowy) dla zmiennych ciągłych o rozkładzie nienormalnym oraz n/N (%) dla początkowej dokładności lokalizacji. Wszystkie analizy objęły 21 uczestników w grupie z aplikacją pomiarową na smartfona oraz 22 uczestników w grupie konwencjonalnej lokalizacji; nie odnotowano brakujących danych. T0 oznaczało czas od rozpoczęcia znakowania skóry do zakończenia fluoroskopowego potwierdzenia poziomu złamania kręgu. Liczba obrazów fluoroskopowych była liczbą obrazów pozyskanych podczas T0. T1 oznaczało dodatkowy czas wymagany na ponowne znakowanie i powtórną weryfikację fluoroskopową po nieprawidłowym wstępnym zaznaczeniu i było zapisywane jako 0 w przypadku prawidłowej początkowej lokalizacji. Normalność rozkładów oceniano za pomocą testu Shapiro–Wilka. Dla T0, liczby obrazów fluoroskopowych oraz T1 zastosowano dwustronne testy U Manna–Whitneya. Początkową dokładność lokalizacji porównano za pomocą dwustronnego dokładnego testu Fishera, ponieważ oczekiwana liczba w komórce była <5. P oznacza dwustronną wartość prawdopodobieństwa.
Wyniki w zakresie bólu i niepełnosprawności
W grupie z zastosowaniem aplikacji pomiarowej na smartfona (n = 21) wyniki w indeksie niepełnosprawności Oswestry (ODI) spadły z 46,10 ± 3,02 przed operacją do 19,05 ± 2,96 w 3 miesiącach po operacji. W grupie lokalizacji konwencjonalnej (n = 22) wyniki ODI spadły z 45,27 ± 3,12 do 18,23 ± 3,04. Wyniki w wizualnej skali analogowej (VAS) spadły z 6,62 ± 0,86 do 2,62 ± 0,67 w grupie z zastosowaniem aplikacji pomiarowej na smartfona (n = 21) oraz z 6,41 ± 0,85 do 2,68 ± 0,72 w grupie lokalizacji konwencjonalnej (n = 22). W żadnym z punktów czasowych nie zaobserwowano istotnych różnic międzygrupowych w Table 3 (ODI przedoperacyjnie, P=0,38; ODI w 3 miesiącach, P= 0,37; VAS przedoperacyjnie, P=0,43; VAS w 3 miesiącach, P=0,77).
| Wynik i punkt czasowy | grupa z aplikacją pomiarową na smartfona (n = 21) | Grupa konwencjonalna (n = 22) | Statystyka | wartość p |
| ODI, przedoperacyjny | 46.10 ± 3.02 | 45.27 ± 3.12 | t = 0,88 | 0.38 |
| ODI, w 3. miesiącu | 19.05 ± 2.96 | 18.23 ± 3.04 | t= 0,90 | 0.37 |
| VAS, przedoperacyjna | 6.62 ± 0.86 | 6.41 ± 0.85 | t= 0,80 | 0.43 |
| VAS, po 3 miesiącach | 2.62 ± 0.67 | 2.68 ± 0.72 | t= -0,30 | 0.77 |
| Dane przedstawiono jako średnią ± odchylenie standardowe (SD). Wszystkie analizy objęły 21 uczestników w grupie z aplikacją pomiarową w smartfonie oraz 22 uczestników w grupie lokalizacji konwencjonalnej; nie odnotowano brakujących danych. Wyniki przedoperacyjne zapisano przed przezskórną wertebroplastyką, a wyniki w obserwacji – 3 miesiące po operacji. Wartości P uzyskano z dwustronnych testów t dla prób niezależnych, porównując grupy w każdym punkcie czasowym; w niniejszej tabeli nie przedstawiono formalnych porównań parzystych wewnątrz grup. ODI, indeks niepełnosprawności Oswestry; VAS, wizualna skala analogowa; P, dwustronna wartość prawdopodobieństwa. | ||||
Tabela 3: Porównania międzygrupowe wyników w wizualnej skali analogowej (VAS) oraz indeksie niepełnosprawności Oswestry (ODI) przed operacją i po 3 miesiącach.Dane przedstawiono jako średnią ± odchylenie standardowe (SD). Wszystkie analizy objęły 21 uczestników w grupie z aplikacją pomiarową w smartfonie oraz 22 uczestników w grupie lokalizacji konwencjonalnej; nie odnotowano brakujących danych. Wyniki przedoperacyjne zarejestrowano przed przezskórną wertebroplastyką, a wyniki kontrolne 3 miesiące po operacji. Wartości P pochodzą z dwustronnych t-testów dla prób niezależnych porównujących grupy w każdym punkcie czasowym; formalne porównania parowane wewnątrz grup nie są przedstawione w tej tabeli. ODI, indeks niepełnosprawności Oswestry; VAS, wizualna skala analogowa; P, dwustronna wartość prawdopodobieństwa.
DOSTĘPNOŚĆ DANYCH:
Zanonimizowany zestaw danych na poziomie uczestników, stanowiący podstawę Tabel 1–3, jest publicznie dostępny w serwisie Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.21827327. Rekord zawiera jeden wiersz na każdego uczestnika i pomija bezpośrednie identyfikatory, daty urodzenia, numery dokumentacji medycznej, dane kontaktowe oraz identyfikowalne obrazy z badań obrazowych.
Dyskusja
W tym randomizowanym badaniu oceniono aplikację pomiarową na smartfona służącą do przenoszenia przedoperacyjnie zmierzonej odległości na poziomie kręgu na powierzchnię ciała przed przezskórną wertebroplastyką (PVP). Użycie aplikacji pomiarowej na smartfona skróciło czas lokalizacji, zmniejszyło liczbę obrazów fluoroskopowych uzyskanych podczas lokalizacji oraz zredukowało dodatkowy czas wymagany do skorygowania odchyleń w lokalizacji. Początkowa dokładność lokalizacji była numerycznie wyższa w grupie korzystającej z aplikacji pomiarowej na smartfona, jednak nie różniła się istotnie między grupami. Wyniki w skali VAS (Visual Analog Scale) oraz indeksie niepełnosprawności Oswestry (ODI) były również podobne w obu grupach po 3 miesiącach. Głównym wnioskiem była zatem poprawa wydajności procesu lokalizacji, a nie wykazana wyższość w zakresie dokładności lub skuteczności klinicznej.
Konwencjonalna lokalizacja opiera się na wyczuwalnych punktach orientacyjnych anatomii, ocenie przestrzennej oraz weryfikacji fluoroskopowej14. W praktyce pozycjonowanie ramienia C oraz wielokrotne wykonywanie obrazowania mogą zakłócać przebieg operacji i narażać pacjentów oraz personel na dodatkowe promieniowanie jonizujące15. Aplikacja pomiarowa w smartfonie przelicza odległość zmierzoną w przestrzeni obrazu na punkt odniesienia na powierzchni ciała i zapewnia ciągłe wyświetlanie dystansu podczas przemieszczania igły. Takie podejście może ograniczyć subiektywną ocenę odległości oraz potrzebę wielokrotnych korekt. Niemniej jednak metoda ta pozostaje zależna od prawidłowej identyfikacji punktów orientacyjnych i wymaga potwierdzenia fluoroskopowego przed wprowadzeniem igły.
W niniejszym badaniu nie przeprowadzono bezpośredniego porównania lokalizacji z wykorzystaniem aplikacji pomiarowej w smartfonie z lokalizacją przy użyciu standardowej sterylnej linijki chirurgicznej. Standardowa sterylna linijka chirurgiczna oferuje zalety takie jak prostota, niski koszt, sterylność oraz niezależność od oprogramowania, zasilania bateryjnego i oświetlenia otoczenia. Potencjalne zalety techniczne aplikacji pomiarowej w smartfonie obejmują cyfrowy pomiar w czasie rzeczywistym z automatycznym obliczaniem odległości, mniejszą zależność od ręcznego ustawiania oraz zmniejszenie ryzyka błędów wynikających z szacowania wizualnego. Linijki wielokrotnego użytku wymagają również czyszczenia i dezynfekcji po każdym użyciu, co może zwiększyć wymagania dotyczące przetwarzania. Ich oznaczenia mogą z czasem ulec zatarciu, a dedykowane chirurgiczne linijki ze stali nierdzewnej mogą nie być dostępne w każdej sali operacyjnej. Aplikacja pomiarowa w smartfonie może zatem zmniejszyć potrzebę przygotowania, czyszczenia lub dezynfekcji dedykowanego przyrządu pomiarowego dla każdego przypadku. Jednak obecne wyniki nie potwierdzają przewagi technicznej ani klinicznej nad standardową linijką chirurgiczną. Wskazane jest przeprowadzenie bezpośredniego porównania pomiaru wspomaganego smartfonem z konwencjonalną lokalizacją anatomiczną.
Mniejsza liczba obrazów fluoroskopowych pozyskanych podczas lokalizacji wpływa na wydajność procesu i jest zgodna z zasadą ALARA (as low as reasonably achievable) – tak nisko, jak jest to racjonalnie osiągalne14. Należy jednak pamiętać, że liczba obrazów fluoroskopowych jest jedynie wskaźnikiem ekspozycji na promieniowanie. Dawka na jedną ekspozycję różni się w zależności od budowy ciała pacjenta, geometrii wiązki, ustawień sprzętu, kolimacji, powiększenia oraz trybu akwizycji15. Ponieważ nie zgłoszono bezpośredniego punktu końcowego dozymetrycznego, wyniki należy opisać jako mniejszą liczbę obrazów fluoroskopowych podczas lokalizacji, a nie jako ilościową redukcję dawki promieniowania. W przyszłych badaniach należy rejestrować czas fluoroskopii, produkt dawka-pole, referencyjną keratmię powietrzną oraz, jeśli to możliwe, dozymetrię personelu zarówno w fazie lokalizacji, jak i podczas całej procedury.
Uogólnialność wyników zależy od charakterystyki urządzenia, techniki operatora oraz warunków środowiskowych. Czujniki LiDAR skierowane do tyłu stały się dostępne komercyjnie jedynie w wybranych modelach, podczas gdy inne smartfony opierają się na algorytmach rozszerzonej rzeczywistości wykorzystujących kamerę, czujnikach czasu przelotu (time-of-flight), systemach światła strukturalnego lub innych technologiach pomiaru głębokości w celu szacowania odległości. Różnice w sprzęcie pomiarowym i algorytmach oprogramowania mogą zatem wpływać na dokładność pomiarów i ograniczać możliwość zastosowania metody w różnych urządzeniach.
Kolejnym istotnym aspektem jest spójność działań operatora. W celu ograniczenia heterogeniczności proceduralnej zastosowano schemat pracy z wykorzystaniem jednego urządzenia i jednego operatora. Niemniej jednak pomiary pozostają wrażliwe na orientację urządzenia, prędkość skanowania oraz spójność w identyfikacji punktów kostnych. Czynniki te mogą wprowadzać zmienność, gdy procedurę wykonują różni operatorzy. Na wyniki pomiarów mogą również wpływać oświetlenie otoczenia oraz pozycja pacjenta. Zatem powtarzalność zastosowania wymaga raportowania dokładnego modelu urządzenia i wersji oprogramowania, stosowania znormalizowanych procedur kalibracji oraz zapewnienia odpowiedniego przeszkolenia operatora. W ramach większych badań wieloośrodkowych należy wcześniej określić urządzenia i operatorów oraz ustanowić ustandaryzowane protokoły kalibracji.
Morfologia pacjenta może dodatkowo wpływać na wyczuwalność punktów orientacyjnych oraz przenoszenie zmierzonej odległości po powierzchni ciała16,17. Atik i Gul oceniali sarkopenię za pomocą pomiarów mięśnia lędźwiowego brzusznego u pacjentów z osteoporotycznymi złamaniami kompresyjnymi kręgów, co zilustrowało heterogeniczność składu ciała występującą w tej populacji18. W niniejszym badaniu nie mierzono pola przekroju mięśnia lędźwiowego brzusznego ani nie diagnozowano sarkopenii; w związku z tym bezpośrednie porównanie w zależności od stanu sarkopenii nie było możliwe. Przyszłe badania powinny ocenić, czy wskaźnik masy ciała, grubość tkanek miękkich, pole przekroju mięśnia lędźwiowego brzusznego, deformacja kręgosłupa lub sarkopenia wpływają na błąd lokalizacji lub korzyści z zastosowania aplikacji pomiarowych w smartfonach.
Ważne są następujące środki ostrożności proceduralne. Urządzenie powinno być utrzymywane w stabilnej orientacji czołowej, a duże odchylenia boczne należy skorygować przed kontynuacją pomiaru. Należy zminimalizować odblaski otoczenia oraz gwałtowne zmiany oświetlenia, a także zachować spójne ustawienia ostrości i wyświetlacza. Kolce biodrowe tylne górne oraz docelowy poziom wyrostka kolczystego muszą zostać dokładnie zidentyfikowane, ponieważ aplikacja nie jest w stanie skompensować błędnego punktu odniesienia anatomicznego. U pacjentów z otyłością, fałdami skórnymi lub niewyraźnymi punktami orientacyjnymi na powierzchni ciała, wyniki palpacji oraz informacje z obrazowania należy interpretować łącznie. Kluczowe punkty orientacyjne powinny zostać tymczasowo zaznaczone i potwierdzone przed fluoroskopią, aby zredukować błędy wynikające z ruchu pacjenta19. Proces lokalizacji nie może naruszać techniki aseptycznej. Smartfon służy jako pomocnicze urządzenie do przedlokalizacji i nie powinien znajdować się w polu sterylnym, chyba że jest odpowiednio zabezpieczony i obsługiwany zgodnie z instytucjonalnymi procedurami kontroli zakażeń. W przypadku złamań wielopoziomowych lub anatomicznie złożonych, każdy poziom docelowy powinien zostać zweryfikowany fluoroskopowo20.
Niniejsze badanie posiada kilka ograniczeń. Po pierwsze, jednocentrowy schemat badania oraz mała liczebność próby ograniczają precyzję i możliwość generalizacji wyników, szczególnie w przypadku pacjentów z ciężką deformacją lub innymi wariantami anatomicznymi. Po drugie, metoda opiera się na wyczuwalnych punktach orientacyjnych kości i może być wpływana przez otyłość, grubość tkanek miękkich, fałdy skóry lub przemieszczenia między pomiarem obrazowym a pozycjonowaniem operacyjnym. Po trzecie, nie przeprowadzono bezpośredniego porównania z jałową linijką, nawigacją trójwymiarową ani śródoperacyjną nawigacją tomograficzną. Po czwarte, wykorzystano jednego doświadczonego chirurga oraz jeden schemat pracy z wykorzystaniem smartfona; nie oceniono powtarzalności międzyoperatorowej, krzywej uczenia się ani wydajności na różnych modelach urządzeń. Po piąte, wielkość próby była niewystarczająca do przeprowadzenia rzetelnej analizy porównawczej OVCF na jednym poziomie w stosunku do wielu poziomów. Po szóste, ocena napromieniowania ograniczyła się do liczby obrazów fluoroskopowych wykonanych podczas lokalizacji; nie zebrano danych dotyczących czasu fluoroskopii ani rzeczywistej dawki promieniowania. Większe badania wieloośrodkowe powinny obejmować wiele urządzeń i operatorów, bezpośrednią dosymetrię, zestandaryzowaną kalibrację, określone wcześniej analizy podgrup związane z morfologią oraz odpowiednią grupę porównawczą opartą na pomiarach linijką.
Wnioski
Aplikacja pomiarowa na smartfona skróciła czas lokalizacji i korekcji oraz zmniejszyła liczbę obrazów fluoroskopowych uzyskanych podczas fazy lokalizacji w PVP, bez statystycznie istotnej różnicy w początkowej dokładności lokalizacji oraz w wynikach dotyczących bólu i niepełnosprawności po 3 miesiącach. Metoda ta może służyć jako niskokosztowe uzupełnienie procesu pracy, pod warunkiem zachowania kalibracji specyficznej dla urządzenia, oceny anatomicznej, środków aseptyki oraz potwierdzenia fluoroskopowego. Wyniki te nie wykazują wyższości nad zaawansowaną nawigacją i nie demonstrują bezpośrednio redukcji dawki promieniowania. Wskazane są większe badania wieloośrodkowe z wykorzystaniem wielu urządzeń i operatorów, bezpośrednia dosymetria oraz odpowiednie grupy porównawcze.
Oświadczenia
Autorzy nie deklarują żadnych konfliktów interesów.
Wkład autorów:
Jing Wang przyczynił się do opracowania projektu badania, skalibrował aplikację pomiarową w smartfonie, przeprowadził pomiary kliniczne, uczestniczył w rekrutacji pacjentów i procedurach chirurgicznych, opracował i przeanalizował dane kliniczne, zwizualizował wyniki oraz przygotował projekt manuskryptu. Koncepcja badania oraz nadzór nad jego przebiegiem należały do Jin Zhang, który zweryfikował pomiary obrazowe i procedury chirurgiczne oraz wniósł istotny wkład intelektualny podczas rewizji manuskryptu.
Podziękowania
Niniejsza praca była wspierana przez Projekt Badań Naukowych w zakresie Tradycyjnej Chińskiej Medycyny prowadzony w prowincji Gansu (GZKZ-2025-49) oraz przez Program Innowacji Naukowo-Technologicznych Cuiying w Drugim Szpitalu & Szkoła Medycyny Klinicznej, Uniwersytet Lanzhou (CY2025-LC-A02)
Materiały
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Alkohol | Lanzhou Meierkang Biotechnology Co., Ltd. | 2024-0006 | Stosowane z gazą do oczyszczania |
| Smartfon z czujnikiem głębi | Apple Inc., Cupertino, CA, USA | A2412 | iPhone 12 Pro Max |
| System fluoroskopowy | Shanghai Siemens Medical Devices Co., Ltd. | Cios Select S3 | System fluoroskopowy typu C (ramię C) |
| Gaza | Henan Hongran Medical Devices Co., Ltd. | 20190025 | Stosowane z alkoholem do czyszczenia |
| System archiwizacji i komunikacji obrazowania medycznego | Beijing Sichuang Guanyu Technology Development Co., Ltd. | Nie dotyczy | System archiwizacji i przesyłania obrazów, wersja 3.1 |
| Linijka fizyczna | Shenzhen Pumen Technology Co., Ltd. | 9350B | Standardowa linijka 20 cm, Lifowave 9350B |
| Marker radioprzepuszczalny | Shanghai Kangdelai Enterprise Development Group Co., Ltd. | 0.7 × 32 TWLB | igła do strzykawki 10 ml |
| Aplikacja pomiarowa na smartfona | Apple Inc., Cupertino, CA, USA | Nie dotyczy | Wbudowana aplikacja do pomiaru odległości |
| System operacyjny smartfona | Apple Inc., Cupertino, CA, USA | Nie dotyczy | iOS 18.1 |
| Oprogramowanie do analizy statystycznej | IBM Corp., Armonk, NY, USA | 5725-A54 | IBM SPSS Statistics dla systemu Windows, wersja 25.0 |
| Urządzenie pomiarowe czasu | Apple Inc., Cupertino, CA, USA | Nie dotyczy | Wbudowana aplikacja stopera w smartfonie |
Bibliografia
- Liang JW et al. Enhancing precision in percutaneous vertebroplasty: a study on patient-specific 3D-printed guides for osteoporotic vertebral compression fractures. Front Surg. 2026;13:1800908. doi:10.3389/fsurg.2026.1800908.
- Li G et al. Clinical outcomes of percutaneous vertebroplasty using robot-assisted cross-puncture technique for osteoporotic vertebral compression fractures. J Robot Surg. 2026;20(1):674. doi:10.1007/s11701-026-03587-z.
- Ma C, Chen Z, Fang Q, Shu Y. Comparative efficacy of percutaneous vertebroplasty combined with minimally invasive pedicle screw fixation versus percutaneous vertebroplasty alone in the treatment of elderly osteoporotic vertebral compression fractures. Libyan J Med. 2026;21(1):2670006.
- Song Z et al. Percutaneous vertebroplasty and percutaneous kyphoplasty for osteoporotic vertebral compression fractures: medium- and long-term evaluation of clinical outcomes and affecting factors. BMC Musculoskelet Disord. 2026. doi:10.1186/s12891-026-10050-5.
- Yusufu A, Yasin P, Haibier A, Ma Y. The impact of bone cement distribution in unilateral PVP on therapeutic outcomes of vertebral compression fracture repair. Orthop Res Rev. 2026;18:567335.
- Zhou T et al. Efficacy of acupuncture in the treatment of residual pain after osteoporotic vertebral compression fractures percutaneous vertebroplasty among older adults: a study protocol for a randomized controlled clinical trial. J Pain Res. 2026;19:598264.
- Warimezgane O et al. Occupational radiation exposure in spine surgery: organ-specific OSL phantom dosimetry and workload-based risk assessment. J Radiol Prot. 2026;46(3). doi:10.1088/1361-6498/ae8551.
- Kim DH, Hur JW, Hong JT. Radiation exposure in minimally invasive cervical spine surgery: a systematic review. Medicina (Kaunas). 2026;62(5):977.
- Kitahara T et al. Real-time phase-dependent occupational radiation exposure analysis in full-endoscopic spine surgery. Sci Rep. 2026. doi:10.1038/s41598-026-58052-6.
- Nakaso S, Ueda H, Ono S, Ogawa R. Volumetric assessment of a soft-tissue tumor using smartphone light detection and ranging and neural radiance fields: a single case. Plast Reconstr Surg Glob Open. 2026;14(5):e7712.
- Moj K, Arseniy I, Żak K, Malicki D, Oszkinis G. 3D measurement of chronic wounds in routine care: a review with practical guidance for smartphone photogrammetry. Ann Biomed Eng. 2026. doi:10.1007/s10439-026-04172-z.
- Song B et al. Smartphone-based LiDAR application for easy and accurate wound size measurement. J Clin Med. 2023;12(18):6042.
- Papadakis K, Mileva-Popova RD, Yanev KK, Peychinov D, Bogdanov TG. Rapid low-cost production of a patient-specific thumb orthosis using smartphone light detection and ranging scanning and three-dimensional printing. Cureus. 2026;18(4):e106955.
- Cool J et al. Radiation reduction in computer-assisted spinal deformity surgery using 3D and 2D pediatric-specific low-dose fluoroscopy protocols. N Am Spine Soc J. 2026;26:100889.
- Türkmen A et al. The effect of a mobile application-based music intervention on pain levels and analgesic consumption following surgery: a randomized controlled trial. Rev Assoc Med Bras (1992). 2026;72(4):e20251930.
- Xu X et al. Spatial posture perception method combined with ball-tip technique improves pedicle screw placement in adult degenerative scoliosis: a dual-center retrospective cohort study. BMC Surg. 2026;26(1):491.
- Lamé G et al. A qualitative human factors investigation of the impact of intraoperative CT-based navigation on interprofessional work in the operating room. Surg Open Sci. 2026;33:37–43.
- Atik I, Gul E. Evaluation of sarcopenia by psoas muscle measurements in osteoporotic patients with vertebral compression fracture. J Coll Physicians Surg Pak. 2024;34(6):713–716.
- Maizels M et al. Utilization of an ultrasonography-computed tomography fusion system in the lumbar spine. Int J Spine Surg. 2026;20(3):420–425.
- Garg S, Aranha RSM, Sam F. Localization of the motor entry point of the adductor pollicis muscle using surface landmarks for safe and effective botulinum toxin injection administration. Ann Anat. 2026;267:152881.
Przedruki i uprawnienia
Ten artykuł został opublikowany
Film wkrótce dostępny