Niniejszy protokół opisuje ustandaryzowaną metodę opartą na obrazowaniu metodą rezonansu magnetycznego w celu diagnozowania lipomatozy znadtwardówkowej oraz przewidywania ryzyka jej wystąpienia u pacjentów z degeneracyjnym spondylolistezą lędźwiową.
Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.
Artykuł metodologiczny
Protokół diagnostyczny oparty na obrazowaniu metodą rezonansu magnetycznego oraz przewidywanie ryzyka wystąpienia lipomatozy znadtwardówkowej w przebiegu zwyrodnieniowej spondylolistezy lędźwiowej
* These authors contributed equally
W tym artykule
Podsumowanie
Streszczenie
Niniejszy protokół przedstawia ustandaryzowane podejście diagnostyczne oparte na obrazowaniu metodą rezonansu magnetycznego (MRI) w ocenie lipomatozy nadtwardówkowej u pacjentów z degeneracyjnym spondylolistezą lędźwiową (DLS) oraz opisuje opracowanie klinicznego modelu przewidywania ryzyka. Kolejni pacjenci z DLS zostali poddani ustandaryzowanej ocenie MRI, obejmującej sekwencje T1 w celu wykrycia lipomatozy nadtwardówkowej, ocenę stopnia nacieku tłuszczowego mięśnia wielodzielnego według skali Goutalliera oraz ocenę radiologiczną. Kohortę badawczą podzielono na grupę modelowania (n = 248) i grupę walidacji (n = 106). Niezależne predyktory zidentyfikowano za pomocą analizy jednowymiarowej, a następnie wielowymiarowej regresji logistycznej binarnej. W celu zapewnienia przejrzystości raportowania, wpływ wieku oraz wskaźnika masy ciała (BMI) wyrażono odpowiednio na każde 10 lat i na każde 5 kg/m2 wzrostu. Równanie predykcyjne do użytku przyłóżkowego przedstawiono z wykorzystaniem algebraicznie równoważnych współczynników jednostek surowych, aby wiek (lata) i BMI (kg/m2) można było wprowadzać bezpośrednio. Zidentyfikowano pięć niezależnych predyktorów: wiek (iloraz szans [OR] = 1,510 na każde 10 lat wzrostu), płeć żeńską (OR = 2,354), BMI (OR = 1,874 na każde 5 kg/m2 wzrostu), zajęcie segmentu L5 (OR = 3,766) oraz stopień 3-4 w skali Goutalliera (OR = 3,184). Model osiągnął wartości powierzchni pod krzywą charakterystyki ROC wynoszące 0,834 w kohorcie modelowania i 0,815 w kohorcie walidacyjnej. Analizy kalibracji i krzywych decyzyjnych potwierdziły przydatność modelu jako eksploracyjnego narzędzia wspomagania decyzji klinicznych; jednak przed szerokim wdrożeniem klinicznym wymagana jest walidacja zewnętrzna. Niniejszy protokół dostarcza powtarzalnych ram oceny lipomatozy nadtwardówkowej w oparciu o MRI wraz z zintegrowanym narzędziem predykcyjnym, które łączy parametry kliniczne i radiologiczne w celu ułatwienia ustandaryzowanej oceny i zindywidualizowanego przewidywania ryzyka u pacjentów z DLS.
Wprowadzenie
Zwyrodnieniowa spondylolisteza lędźwiowa (DLS) dotyczy 4%–8% populacji ogólnej, przy czym jej rozpowszechnienie gwałtownie wzrasta po piątej dekadzie życia1,2. Definiowana jako przednie przemieszczenie kręgu względem kręgu pod nim przy zachowaniu nienaruszonego tylnego łuku neuronalnego, DLS często prowadzi do zwężenia kanału kręgowego i chromania neurogennego, co znacznie upośledza mobilność pacjenta, siłę mięśniową oraz jakość życia3. Wśród powiązanych cech obrazowych objaw lipomatozy nadtwardówkowej — charakteryzujący się pasmowym, hiperintensywnym sygnałem tłuszczowym w obrazowaniu rezonansem magnetycznym (MRI) w płaszczyźnie strzałkowej T1 na poziomie przesunięcia — jest istotnym wskaźnikiem radiologicznym, który może ułatwić rozpoznanie choroby i ocenę jej stopnia zaawansowania. Lipomatozę nadtwardówkową tradycyjnie wiązano z podawaniem glikokortykosteroidów, ekspozycją na sterydy wewnątrzoponowe lub zaburzeniami endokrynologicznymi, takimi jak zespół Cushinga4,5,6. Jednakże coraz częściej jest ona dokumentowana u osób z otyłością lub zespołem metabolicznym bez ekspozycji na sterydy7,8,9,10, co sugeruje, że czynniki metaboliczne i biomechaniczne odgrywają istotną rolę etiologiczną. Niedawny przegląd systematyczny podsumował różnorodne etiologie i wyniki kliniczne w zgłoszonych przypadkach11, a udokumentowano również poprawę objawów po redukcji masy ciała12. Opisano wcześniejsze metody stopniowania w oparciu o MRI i ilościowej oceny lipomatozy nadtwardówkowej kręgosłupa, w tym podejścia oparte na stosunku tłuszczu nadtwardówkowego do worka oponowego w przekroju osiowym oraz systemy stopniowania lokalno-regionalnego13,14. Niemniej jednak nie ustalono jeszcze zstandardyzowanego protokołu MRI przeznaczonego specjalnie do systematycznej oceny lipomatozy nadtwardówkowej u pacjentów z DLS. W związku z tym interpretacja obrazów pozostaje zależna od operatora, brakuje spójnych kryteriów diagnostycznych dostosowanych do tej populacji pacjentów, determinanty kliniczne odróżniające osoby dotknięte tą dolegliwością od osób zdrowych nie zostały w pełni scharakteryzowane, a klinicyści nie dysponują praktycznym narzędziem do szacowania ryzyka podczas wstępnej oceny.
Aby wypełnić te luki, niniejszy protokół ustanawia zestandaryzowane, klinicznie stosowalne ramy oceny lipomatozy nadtwardówkowej w oparciu o MRI u pacjentów z DLS. Protokół integruje parametry kliniczne, zdefiniowane kryteria diagnostyczne MRI ze specyficznymi parametrami akwizycji obrazu, ocenę mięśni przykręgosłupowych z wykorzystaniem dostosowanej do kręgosłupa skali Goutalliera, osiową ocenę potwierdzającą ucisk worka oponowego oraz model prognostyczny do stratyfikacji ryzyka przy łóżku pacjenta. System gradingowy Manjila jest uznawany za istotny punkt odniesienia w zakresie lokalizacji regionalnej, ponieważ ocenia zakres kraniokaudalny w obrazowaniu strzałkowym oraz nasilenie w przekroju osiowym przy użyciu oceny opartej na siatce 3 × 3, co może pomóc w planowaniu chirurgicznym i ułatwić rozróżnienie między grzbietowym, brzusznym i obwodowym rozkładem tłuszczu w przestrzeni nadtwardówkowej14,15,16. Niniejszy protokół nie ma na celu zastąpienia istniejących systemów gradingowych lipomatozy nadtwardówkowej kręgosłupa; zamiast tego dostarcza on ukierunkowany schemat postępowania dla poziomów przesuniętych związanych z DLS, dokumentując jednocześnie cechy osiowe i lokalno-regionalne, gdy są one istotne klinicznie. Podejście to ma na celu promowanie bardziej powtarzalnej oceny lipomatozy nadtwardówkowej, wspierając zestandaryzowaną ocenę obrazową oraz indywidualną szacunkową ocenę ryzyka klinicznego u pacjentów z DLS.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Protokół
Niniejszy protokół MRI został opracowany dla nadprzewodzącego skanera o natężeniu pola 1,5 Tesla, wyposażonego w dedykowaną 16-kanałową cewkę powierzchniową do obrazowania kręgosłupa. Protokół można dostosować do innych systemów 1,5 lub 3,0 T o równoważnej specyfikacji sprzętowej. Wszystkie procedury zostały przeprowadzone zgodnie z Deklaracją Helsińską i zostały zatwierdzone przez Instytucjonalną Komisję Rewizyjną (Institutional Review Board) Tianjin Union Medical Center (numer zatwierdzenia: 2024-IRB-089).
1. Wybór pacjentów i ocena kliniczna
- Przed włączeniem pacjentów do badania należy uzyskać zgodę Instytucjonalnej Rady Przeglądowej (Institutional Review Board) oraz Komisji Etycznej. Należy upewnić się, że wszystkie procedury z udziałem ludzi są zgodne z Deklaracją Helsińską. Numer zgody (2024-IRB-089) musi zostać odnotowany we wszystkich dokumentach badania.
UWAGA: Wymóg uzyskania indywidualnej świadomej zgody może zostać zniesiony w przypadku, gdy badanie wykorzystuje w pełni zanonimizowane, istniejące dane kliniczne oraz zestawy danych obrazowych, pod warunkiem że zniesienie to jest zgodne z polityką instytucjonalną oraz przepisami krajowymi regulującymi wtórne wykorzystanie danych klinicznych. Należy uzyskać wyraźną zgodę komisji etycznej na zniesienie tego wymogu. Przed przystąpieniem do rekrutacji pacjentów należy uzyskać zgodę komisji etycznej. - Należy przeprowadzić przesiew kolejnych pacjentów zgłaszających się do oddziału chirurgii kręgosłupa z potwierdzoną diagnozą DLS. Należy przeanalizować zdjęcia rentgenowskie w projekcji bocznej w pozycji stojącej lub w pozycjach zgięcia i wyprostu, aby potwierdzić przednie przesunięcie kręgu o ≥3 mm lub ≥10% szerokości trzonu kręgu.
- Zweryfikuj zmiany zwyrodnieniowe na odpowiadającym poziomie, w tym degenerację krążka międzykręgowego oraz przerost stawów facetowych17Potwierdź brak defektu pars interarticularis w obrazach rentgenowskich w projekcji bocznej oraz w obrazowaniu MRI w płaszczyźnie strzałkowej.
- Należy zakwalifikować pacjentów w wieku 18–85 lat, u których wykonano standardowe badanie MRI odcinka lędźwiowego kręgosłupa (sekwencje T1-zależne w płaszczyźnie strzałkowej, T2-zależne w płaszczyźnie strzałkowej oraz T2-zależne w płaszczyźnie osiowej) w ciągu 2 tygodni od oceny klinicznej. Należy wykluczyć pacjentów, u których w ciągu ostatnich 6 miesięcy przeprowadzono operację kręgosłupa lub wykonano nadtwardówkowe wstrzyknięcie sterydów.
- Zmierz przednie przesunięcie kręgu na zdjęciach rentgenowskich w projekcji bocznej w pozycji stojącej lub w podczas zgięcia i wyprostu, stosując metodę linii tylnej krawędzi trzonu kręgu. Narysuj pionową linię referencyjną wzdłuż tylnej kory trzonu kręgu położonego niżej, a następnie zmierz odległość prostopadłą od tej linii do tylno-dolnego rogu przesuniętego kręgu położonego wyżej. Zapisz wartość przesunięcia w milimetrach oraz, jeśli jest to wymagane, jako procent szerokości przednio-tylnej trzonu kręgu położonego niżej.
- Wykluczyć pacjentów z niedegeneracyjnym spondylolisthesis (istmicznym, urazowym, patologicznym, pooperacyjnym lub rozwojowym lub z imitacjami anatomicznymi, takimi jak hipoplazja trzonu kręgu L5 i pseudolisthesis L5–S1), stosującymi glikokortykosteroidy w celu >łącznie 3 miesiące w ciągu poprzedniego roku lub potwierdzony endogenny hiperkortyzolizm (zespół Cushinga, gruczolak nadnerczy lub przysadkowy guz wydzielający hormon adrenokortykotropowy).
- Należy wykluczyć pacjentów, którzy w ciągu ostatnich 6 miesięcy otrzymywali sterydy anaboliczne lub terapię zastępczą testosteronem. Należy wykluczyć badania MRI o niewystarczającej jakości obrazu, w tym z artefaktami ruchowymi stopnia II lub wyższego bądź z niepełnym zakresem obrazowania odcinka lędźwiowo-krzyżowego.
- Należy wykluczyć pacjentów z ciężką niewydolnością krążeniowo-oddechową lub nerkową (klasa IV–V w skali stanu fizycznego American Society of Anesthesiologists), aktywną infekcją lub przeciwwskazaniami do badania MRI.
UWAGA: Przed wejściem do skanera należy przeprowadzić pełny screening bezpieczeństwa MRI. Należy wykluczyć pacjentów z wszczepionymi urządzeniami niekompatybilnymi z MRI. - Oceń artefakty ruchowe przy użyciu czterostopniowej skali jakości obrazu: stopień 0 = brak widocznego artefaktu; stopień I = łagodny artefakt bez upośledzenia diagnostycznego; stopień II = umiarkowany artefakt przesłaniający granice anatomiczne lub punkty orientacyjne pomiaru; oraz stopień III = ciężki artefakt sprawiający, że sekwencja jest nienadająca się do diagnostyki. Wyklucz badania z artefaktami stopnia II lub III w jakiejkolwiek sekwencji wymaganej do klasyfikacji wyniku lub powtórz dotkniętą sekwencję przed włączeniem badania do badania.
- Wyodrębnić dane kliniczne z bazy danych elektronicznej dokumentacji medycznej (EMR) oraz systemu archiwizacji i przesyłania obrazów (PACS), korzystając ze zstandaryzowanego formularza zbierania danych REDCap wypełnionego przez dwóch przeszkolonych asystentów badawczych.
- Zapisz wiek (lata), płeć (mężczyzna/kobieta), wskaźnik masy ciała (BMI; kg/m²)2), oraz przesuniętego segmentu (L3, L4 lub L5).
- Należy odnotować czas trwania objawów, występowanie chromania neurogennego oraz wcześniej zastosowane leczenie zachowawcze.
- Dwóch przeszkolonych asystentów badawczych powinno niezależnie wyodrębnić zmienne kliniczne z EMR oraz PACS do powielonych formularzy REDCap. Po ekstrakcji danych należy porównać oba formularze i rozwiązać rozbieżności, odwołując się do rekordów źródłowych. Nierozstrzygnięte rozbieżności należy przekazać do rozstrzygnięcia starszemu badaczowi.
- Zidentyfikuj brakujące lub niepełne zmienne podczas sprawdzania zakresu i kompletności danych w systemie REDCap. Zweryfikuj brakujące wartości w oparciu o EMR, PACS oraz oryginalne raporty obrazowe. Wyklucz pacjenta z opracowywania modelu tylko wtedy, gdy nie można odzyskać wymaganego predyktora, zmiennej wynikowej lub niezbędnej sekwencji MRI. Nie stosuj imputacji statystycznej dla wymaganych zmiennych modelu.
- Kwalifikujących się pacjentów należy losowo przydzielić do kohorty modelowania (n = 248) oraz kohorty walidacyjnej (n = 106), stosując stosunek alokacji 7:3 w programie SPSS wersja 27.0 z ziarnem losowym 42.
- Pacjentów w kohorcie modelowej należy podzielić na grupę z lipomatozą znadtwardówkową oraz grupę bez lipomatozy, zgodnie z konsensualną diagnozą dwóch starszych radiologów specjalizujących się w obrazowaniu kręgosłupa z >10 lat doświadczenia, zgodnie z protokołem interpretacji MRI opisanym w kroku 3.
- W programie SPSS w wersji 27.0 ustaw ziarno losowości na 42, a następnie wybierz Transform (Przekształć) > Oblicz zmienną i wygeneruj jednostajną zmienną losową za pomocą funkcji RV.UNIFORM(0,1). Posortuj przypadki w kolejności rosnącej według tej zmiennej, przypisz pierwsze 70% kwalifikujących się przypadków do kohorty modelowej, a pozostałe 30% do kohorty walidacyjnej, oraz zachowaj zmienną alokacji bez zmian dla wszystkich kolejnych analiz.
- Należy zastosować prostą randomizację zamiast randomizacji warstwowej. Nie należy wymuszać równowagi zmiennych demograficznych, radiologicznych ani obrazów MRI w momencie przydzielania do grup.
- Po losowym przydziale należy porównać wyjściowe zmienne demograficzne, kliniczne, radiologiczne oraz zmienne z obrazowania MRI pomiędzy kohortą modelującą a kohortą walidacyjną, wykorzystując test t Studenta t-test lub test chi-kwadrat, w zależności od potrzeb. Przypisanie uznaje się za dopuszczalne, gdy nie stwierdzono klinicznie istotnych dysproporcji, a ocenę porównywalności kohort należy przedstawić w Tabela 1.
UWAGA: Przydział do kohort należy przeprowadzić po zweryfikowaniu wszystkich kryteriów kwalifikowalności.
| Zmienna | Kohorta modelowania (n = 248) | Kohorta walidacyjna (n = 106) | t/χ2 | Wartość P |
| Wiek (lata) | 67.87 ± 11.39 | 68.16 ± 11.93 | 0.216 | 0.829 |
| Płeć, n (%) | 0.002 | 0.966 | ||
| Mężczyzna | 96 (38.71) | 42 (39.62) | ||
| Kobieta | 152 (61.29) | 64 (60.38) | ||
| Wskaźnik masy ciała (kg/m²) | 24.88 ± 3.62 | 24.91 ± 3.48 | 0.077 | 0.939 |
| Ssegment przesunięty, n (%) | 0.564 | 0.754 | ||
| L3 | 31 (12.50) | 14 (13.21) | ||
| L4 | 149 (60.08) | 67 (63.21) | ||
| L5 | 68 (27.42) | 25 (23.58) | ||
| Stopień wg Pfirrmanna, n (%) | 0.104 | 0.991 | ||
| Stopień II | 18 (7.26) | 8 (7.55) | ||
| Stopień III | 74 (29.84) | 33 (31.13) | ||
| Stopień IV | 93 (37.50) | 38 (35.85) | ||
| Stopień V | 63 (25.40) | 27 (25.47) | ||
| Stopień wg Goutalliera, n (%) | 3.022 | 0.388 | ||
| Stopień 1 | 78 (31.45) | 27 (25.47) | ||
| Stopień 2 | 86 (34.68) | 33 (31.13) | ||
| Stopień 3 | 52 (20.97) | 28 (26.42) | ||
| Stopień 4 | 32 (12.90) | 18 (16.98) | ||
| Kąt stawu facetowego dystalnego (°) | 55.26 ± 6.42 | 55.18 ± 6.39 | 0.111 | 0.912 |
| Wysięk w stawie facetowym dystalnym (mm) | 0.94 ± 0.21 | 0.93 ± 0.20 | 0.444 | 0.657 |
| Wysokość krążka dystalnego (mm) | 9.16 ± 1.92 | 9.20 ± 1.88 | 0.193 | 0.847 |
| Kąt stawu facetowego proksymalnego (°) | 49.95 ± 6.03 | 50.03 ± 5.99 | 0.115 | 0.908 |
| Wysięk w stawie facetowym proksymalnym (mm) | 0.84 ± 0.26 | 0.83 ± 0.25 | 0.237 | 0.813 |
| Wysokość krążka proksymalnego (mm) | 8.05 ± 1.52 | 8.08 ± 1.50 | 0.156 | 0.876 |
| Incydencja miednicy (PI, °) | 52.18 ± 7.94 | 52.35 ± 7.85 | 0.188 | 0.851 |
| Nachylenie miednicy (PT, °) | 24.35 ± 7.17 | 24.28 ± 7.23 | 0.080 | 0.936 |
| Kąt nachylenia kości krzyżowej (SS, °) | 44.91 ± 6.83 | 45.01 ± 6.79 | 0.129 | 0.898 |
| Kifoza piersiowa (TK, °) | 21.18 ± 7.67 | 21.25 ± 7.62 | 0.075 | 0.940 |
Tabela 1: Charakterystyka wyjściowa kohort modelowania i walidacji. Zmienne ciągłe przedstawiono jako średnia ± odchylenie standardowe (SD), a zmienne kategoryczne jako liczba (%). Porównano demograficzne, kliniczne, radiologiczne i obrazowanie rezonansem magnetycznym cechy wyjściowe pomiędzy kohortą modelowania (n = 248) a kohortą walidacji (n = 106) w celu oceny porównywalności kohort. Skróty: BMI, wskaźnik masy ciała; PI, incydencja miedniczna; PT, nachylenie miednicy; SS, kąt nachylenia kości krzyżowej; TK, kifoza piersiowa.
2. Protokół akwizycji obrazów MRI
- Przeprowadź badanie przesiewowe pod kątem bezpieczeństwa MRI przy użyciu standaryzowanego kwestionariusza. Zidentyfikuj przeciwwskazania, w tym ciążę, wszczepione urządzenia elektroniczne, ferromagnetyczne ciała obce, klaustrofobię oraz historię reakcji alergicznych na środki kontrastowe na bazie gadolinu.
- Poinstruuj pacjenta, aby usunął wszystkie metalowe przedmioty, w tym biżuterię, zegarki, kolczyki i aparaty słuchowe. Ułóż pacjenta w pozycji leżącej na plecach na stole do MRI.
- Umieść miękką poduszkę pod kolanami, aby uzyskać zgięcie wynoszące około 20°–30° i zmniejszyć fizjologiczną lordozę lędźwiową. Ustaw cewkę kręgosłupa centralnie na poziomie kręgu L3, aby zapewnić obrazowanie od T12 do S3.
- Zabezpiecz cewkę tak, aby miała bezpośredni kontakt ze skórą, eliminując widoczne przerwy powietrzne. Umieść podkładki piankowe po obu stronach, aby zminimalizować ruchy pacjenta, i zapewnij zgodne z MRI urządzenie do wezwania pomocy w sytuacjach awaryjnych.
- Nie podawaj dożylnych środków kontrastowych na bazie gadolinu. Procedura diagnostyczna obejmuje sekwencje bezkontrastowe: sagitalne T1-zależne, sagitalne T2-zależne oraz aksjalne T2-zależne.
- Nabyj sekwencję lokalizacyjną (scout) w trzech płaszczyznach, stosując sekwencję gradient-echo z TR = 8 ms, TE = 4 ms, grubością warstwy = 8 mm i polem widzenia (FOV) = 400 mm × 400 mm.
- Zweryfikuj pełny zakres obrazowania kręgosłupa lędźwiowego od T12/L1 do kości krzyżowej. Skoryguj ułożenie pacjenta, jeśli przejście lędźwiowo-krzyżowe nie jest w pełni widoczne.
- Nabyj sagitalne obrazy T1-zależne turbo spin-echo, stosując TR = 500 ms, TE = 12 ms, pole widzenia = 280 × 280 mm, macierz = 512 × 256, grubość warstwy = 4 mm, odstęp między warstwami = 0,4 mm oraz NEX = 2.
- Wyznacz warstwy równolegle do wyrostków kolczystych. Nabyj minimum 11 warstw sagitalnych, aby zapewnić pełny zakres obrazowania od lewej do prawej strony.
UWAGA: Obrazowanie T1-zależne jest podstawową sekwencją do identyfikacji lipomatozy nadtwardówkowej, ponieważ tkanka tłuszczowa wykazuje naturalnie wysoką intensywność sygnału w stosunku do struktur otaczających. Wybrane parametry akwizycji maksymalizują kontrast T1, utrzymując jednocześnie odpowiedni stosunek sygnału do szumu i rozdzielczość przestrzenną. Typowy czas akwizycji wynosi około 3–4 min. - Podczas adaptacji protokołu do równoważnej platformy 1,5 lub 3,0 T, zachowaj wymagany zakres anatomiczny, typ sekwencji, orientację warstw, grubość warstw, odstępy między warstwami oraz płaszczyzny diagnostyczne. Zoptymalizuj pole widzenia, macierz, liczbę wzbudzeń, długość pociągu ech i współczynnik obrazowania równoległego w razie potrzeby, pod warunkiem, że tłuszcz nadtwardówkowy, brzegi worka oponowego i anatomia poziomu przesunięcia pozostaną wyraźnie widoczne do interpretacji diagnostycznej.
- Wyznacz warstwy równolegle do wyrostków kolczystych. Nabyj minimum 11 warstw sagitalnych, aby zapewnić pełny zakres obrazowania od lewej do prawej strony.
- Nabyj sagitalne obrazy T2-zależne turbo spin-echo, stosując TR = 3 500-4 000 ms, TE = 100-120 ms, pole widzenia = 280 mm × 280 mm, macierz = 512 × 256, grubość warstwy = 4 mm, odstęp między warstwami = 0,4 mm oraz NEX = 2.
- Dostosuj rozmieszczenie warstw do akwizycji sagitalnej T1-zależnej, aby umożliwić bezpośrednie porównanie obrazów.
UWAGA: Obrazowanie T2-zależne dostarcza uzupełniających informacji anatomicznych poprzez poprawę wizualizacji płynu mózgowo-rdzeniowego (PMR), worka oponowego i morfologii krążków międzykręgowych. Sekwencja ta jest również wykorzystywana do oceny stopnia degeneracji krążków międzykręgowych według klasyfikacji Pfirrmanna. Typowy czas akwizycji wynosi około 4–5 min.
- Dostosuj rozmieszczenie warstw do akwizycji sagitalnej T1-zależnej, aby umożliwić bezpośrednie porównanie obrazów.
- Nabyj aksjalne obrazy T2-zależne fast spin-echo na każdym poziomie krążka międzykręgowego odcinka lędźwiowego od L1/L2 do L5/S1, stosując TR = 4 000 ms, TE = 112 ms, pole widzenia = 180 mm × 180 mm, macierz = 320 × 256, grubość warstwy = 4 mm, odstęp między warstwami = 0,4 mm oraz NEX = 3.
- Wyznacz warstwy aksjalne równolegle do każdej przestrzeni międzykręgowej. Nabyj 6-8 warstw w obrębie segmentu przesuniętego, aby zapewnić pełny zakres anatomiczny.
UWAGA: Aksjalne obrazowanie T2-zależne pozwala na ocenę rozkładu tłuszczu nadtwardówkowego i morfologii worka oponowego. Połączenie sekwencji sagitalnych T1-zależnych, sagitalnych T2-zależnych i aksjalnych T2-zależnych dostarcza komplementarnych informacji anatomicznych do kompleksowej oceny. Całkowity czas akwizycji dla wszystkich poziomów lędźwiowych wynosi około 15–20 min. Całe badanie, wliczając ułożenie pacjenta i obrazowanie lokalizacyjne, trwa około 30–35 min.
- Wyznacz warstwy aksjalne równolegle do każdej przestrzeni międzykręgowej. Nabyj 6-8 warstw w obrębie segmentu przesuniętego, aby zapewnić pełny zakres anatomiczny.
- Oceń jakość obrazu przed zakończeniem badania. Potwierdź brak artefaktów ruchowych stopnia II lub wyższego, pełną wizualizację przejścia lędźwiowo-krzyżowego, odpowiedni stosunek sygnału do szumu oraz brak istotnych artefaktów zawijania (wrap-around).
- Powtórz każdą sekwencję, która nie spełnia kryteriów jakości obrazu. Eksportuj wszystkie obrazy w formacie DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) do systemu PACS z zachowaniem metadanych.
- Zdefiniuj akceptowalną jakość obrazu jako pełny zakres obrazowania od T12/L1 do kości krzyżowej, ostrość obrazowania tylnych krawędzi korowych ciał kręgów i brzegów worka oponowego, brak artefaktu zawijania wnikającego do kanału kręgowego oraz wystarczający stosunek sygnału do szumu, aby odróżnić tłuszcz nadtwardówkowy od PMR i mięśni przykręgosłupowych. Powtórz każdą sekwencję, która nie spełnia tych kryteriów.
- Użyj tego samego czterostopniowego systemu oceny artefaktów ruchowych opisanego w kroku 1.3.3. Powtórz sekwencje z artefaktami ruchowymi stopnia II lub III przed zwolnieniem pacjenta lub odrzuć badanie, jeśli ponowne obrazowanie nie jest możliwe.
UWAGA: Zweryfikuj jakość obrazu przed wypuszczeniem pacjenta ze skanera.
3. Interpretacja obrazu MRI w przypadku lipomatozy nadtwardówkowej
UWAGA: Lipomatoza nadtwardówkowa jest definiowana jako patologiczny rozrost nieotoczonej torebką dojrzałej tkanki tłuszczowej w przestrzeni nadtwardówkowej kręgosłupa. W przypadku DLS stan ten przyczynia się do zwężenia kanału kręgowego i może wymagać połączonej dekompresji podczas operacji stabilizacji. Dokładna diagnoza wymaga systematycznej oceny w wielu sekwencjach i płaszczyznach obrazowania.
- Przeprowadź interpretację obrazów na dedykowanej stacji roboczej PACS wyposażonej w diagnostyczny monitor medyczny (minimum 3 megapiksele; DICOM Part 14 Grayscale Standard Display Function). Zachowaj kontrolowane oświetlenie otoczenia (≤50 lux).
- Wczytaj kompletne badanie MRI. Wyświetl obok siebie obrazy T1-zależne w płaszczyźnie strzałkowej oraz obrazy T2-zależne w płaszczyźnie strzałkowej w górnym oknie podglądu oraz obrazy T2-zależne w płaszczyźnie osiowej w dolnym oknie podglądu, z włączoną zsynchronizowaną referencją anatomiczną.
- Użyj instytucyjnego przeglądarki PACS z narzędziami pomiarowymi skalibrowanymi zgodnie ze standardem DICOM i włączoną zsynchronizowaną referencją strzałkową-osiową. Stosuj spójne ustawienia okna (window) i poziomu (level) podczas porównywania obrazów obok siebie w każdej sesji odczytu. Zapisz producenta systemu PACS oraz wersję oprogramowania w Tabeli materiałów.
- Zidentyfikuj poziom przesunięcia kręgu na obrazie T1-zależnym w płaszczyźnie środkowej strzałkowej, obserwując przednie przemieszczenie kręgu. Narysuj linię referencyjną wzdłuż tylnej kory przyległego poniżej ciała kręgu.
- Zmierz prostopadłą odległość od linii referencyjnej do tylno-dolnego rogu przesuniętego kręgu. Potwierdź, że zmierzone przemieszczenie wynosi ≥3 mm lub ≥10% szerokości ciała kręgu.
UWAGA: Dokładna lokalizacja poziomu przesunięcia jest kluczowa, ponieważ lipomatozę nadtwardówkową ocenia się konkretnie na poziomie przesunięcia kręgu. - Wykonaj pomiary przesunięcia kręgu za pomocą wbudowanego, skalibrowanego elektronicznego suwmiarki na stacji roboczej PACS. Przed pomiarem zweryfikuj kalibrację pikseli w metadanych DICOM i zapisz wszystkie odległości z dokładnością do 0,1 mm.
- Zmierz prostopadłą odległość od linii referencyjnej do tylno-dolnego rogu przesuniętego kręgu. Potwierdź, że zmierzone przemieszczenie wynosi ≥3 mm lub ≥10% szerokości ciała kręgu.
- Zbadaj tylną przestrzeń nadtwardówkową na poziomie przesunięcia na obrazie T1-zależnym w płaszczyźnie środkowej strzałkowej. Zidentyfikuj pasmowaty lub półksiężycowaty sygnał hiperintensywny znajdujący się pomiędzy workiem oponowym z przodu a więzadłem żółtym lub wyrostkiem kolczystym z tyłu.
- Porównaj bezpośrednio intensywność sygnału zmiany z tkanką tłuszczową podskórną na tym samym obrazie. Jeśli dostępne są sekwencje z tłumieniem tłuszczu, potwierdź tłumienie sygnału, aby zweryfikować tłuszczowy charakter zmiany.
UWAGA: Odróżnij lipomatozę nadtwardówkową od innych hiperintensywnych w T1 zmian nadtwardówkowych, w tym od podostrego krwiaka nadtwardówkowego i zbiorników płynu białkowego. Potwierdzaj lipomatozę nadtwardówkową tylko wtedy, gdy zmiana wykazuje charakterystykę sygnału identyczną z tłuszczem podskórnym i dopasowuje się do przestrzeni nadtwardówkowej. - Stosuj zdefiniowane w protokole kryteria strzałkowe jako podstawową metodę przesiewową poziomu przesunięcia i weryfikuj wyniki dodatnie lub niejednoznaczne na obrazach T2-zależnych w płaszczyźnie osiowej. Podczas wdrożenia prospektywnego dokumentuj rozkład tłuszczu nadtwardówkowego, deformację worka oponowego oraz zgodność z uznanymi metodami oceny opartymi na MRI, w tym podejściami opartymi na stosunku tłuszczu nadtwardówkowego do worka oponowego w płaszczyźnie osiowej oraz lokoregionalnym systemie stopniowania Manjila. W kohorcie retrospektywnej wykorzystywanej do opracowania modelu nie stosowano tych uznanych systemów stopniowania jako niezależnych standardów referencyjnych, a pierwotny wynik binarny nie był retrospektywnie reklasyfikowany.
- Porównaj bezpośrednio intensywność sygnału zmiany z tkanką tłuszczową podskórną na tym samym obrazie. Jeśli dostępne są sekwencje z tłumieniem tłuszczu, potwierdź tłumienie sygnału, aby zweryfikować tłuszczowy charakter zmiany.
- Zmierz zasięg kraniokaudalny złogu tłuszczu nadtwardówkowego za pomocą elektronicznej suwmiarki na stacji roboczej PACS. Umieść suwmiarkę na górnej i dolnej krawędzi ciągłego złogu tłuszczu nadtwardówkowego i zapisz maksymalny pomiar.
- Potwierdź, że zasięg kraniokaudalny wynosi ≥5 mm w tej samej płaszczyźnie strzałkowej. Wykorzystuj widoczność na co najmniej dwóch sąsiednich przekrojach strzałkowych wyłącznie do potwierdzenia ciągłości w płaszczyźnie mediolateralnej i redukcji artefaktów częściowej objętości; nie używaj sąsiednich przekrojów strzałkowych do szacowania zasięgu kraniokaudalnego.
- Zweryfikuj zmianę na obrazach T2-zależnych w płaszczyźnie strzałkowej, aby ocenić charakterystykę sygnału. Przeanalizuj odpowiadające im obrazy T2-zależne w płaszczyźnie osiowej, aby ocenić obwodowy rozkład tłuszczu nadtwardówkowego oraz redukcję przednio-tylną worka oponowego.
UWAGA: Przyjmij zasięg kraniokaudalny ≥5 mm jako operacyjny próg przesiewowy dla poziomu przesunięcia w tym protokole. Zapisz średnicę przednio-tylną oraz pole przekroju poprzecznego worka oponowego na obrazach osiowych jako ciągłe pomiary potwierdzające. Nie stosuj stałych wartości odcięcia w płaszczyźnie osiowej jako niezależnych standardów referencyjnych w niniejszej kohorcie retrospektywnej. - Jeśli sygnał tłuszczowy jest widoczny tylko na jednym przekroju strzałkowym, zaklasyfikuj znalezisko jako niejednoznaczne, chyba że obrazy osiowe wykazują odpowiadającą akumulację tłuszczu nadtwardówkowego, a zasięg kraniokaudalny w tej samej płaszczyźnie nadal wynosi ≥5 mm. Kryterium to odróżnia główny pomiar kraniokaudalny od wspomagającej oceny ciągłości mediolateralnej.
- Zmierz średnicę przednio-tylną worka oponowego na obrazie T2-zależnym w płaszczyźnie osiowej wykazującym maksymalną kompresję na poziomie przesunięcia, mierząc odległość od przedniej do tylnej krawędzi worka oponowego. Zmierz pole przekroju poprzecznego, obrysowując wewnętrzną granicę oponytwardej za pomocą narzędzia region-of-interest w systemie PACS lub narzędzia do wyboru wielokąta w programie ImageJ, i zapisz powierzchnię w mm2.
- Jakościowo porównaj zasięg strzałkowy i stopień nasilenia w płaszczyźnie osiowej z ramami stopniowania Manjila. W tym protokole skoncentrowanym na DLS stosuj system stopniowania Manjila jako lokoregionalny punkt odniesienia do dokumentacji, a nie jako główną definicję wyniku, ponieważ punktem końcowym badania jest obecność lipomatozy nadtwardówkowej na poziomie przesunięcia w modelu predykcyjnym.
- Zastosuj cztery pierwotne kryteria poziomu przesunięcia użyte do klasyfikacji kohorty: (1) pasmowaty lub półksiężycowaty sygnał hiperintensywny w T1 w tylnej przestrzeni nadtwardówkowej na poziomie przesunięcia; (2) intensywność sygnału identyczna z tłuszczem podskórnym; (3) zasięg kraniokaudalny ≥5 mm w tej samej płaszczyźnie strzałkowej; oraz (4) powtarzalność na sąsiednich przekrojach strzałkowych. W przypadku prospektywnego wdrożenia klinicznego nie polegaj wyłącznie na kryteriach strzałkowych. Potwierdź odpowiadającą akumulację tłuszczu nadtwardówkowego i deformację konturu worka oponowego na obrazach osiowych oraz udokumentuj, czy rozkład tłuszczu jest grzbietowy, brzuszny czy obwodowy.
- Zapisz ilościowe wyniki w płaszczyźnie osiowej, w tym średnicę przednio-tylną i pole przekroju poprzecznego worka oponowego, wraz z jakościową zgodnością z metodami oceny opartymi na stosunku tłuszczu nadtwardówkowego do worka oponowego i lokoregionalnym systemem stopniowania Manjila.
UWAGA: Pierwotne badanie nie zostało zaprojektowane jako badanie dokładności diagnostycznej z użyciem uznanego standardu referencyjnego MRI, a oryginalne obrazy DICOM nie były ponownie analizowane podczas rewizji manuskryptu. W związku z tym nie przeliczano czułości, swoistości ani zgodności między metodami. Te dodatkowe deskryptory osiowe mają na celu wsparcie prospektywnego wdrożenia klinicznego i nie zmieniają pierwotnego wyniku badania ani modelu predykcyjnego.
- Zapisz ilościowe wyniki w płaszczyźnie osiowej, w tym średnicę przednio-tylną i pole przekroju poprzecznego worka oponowego, wraz z jakościową zgodnością z metodami oceny opartymi na stosunku tłuszczu nadtwardówkowego do worka oponowego i lokoregionalnym systemem stopniowania Manjila.
- Zleć dwóm doświadczonym radiologom kręgosłupa (≥10 lat doświadczenia) niezależną interpretację wszystkich badań. Wypełnij ustandaryzowany, ustrukturyzowany formularz raportowania, dokumentujący obecność lub brak każdego kryterium diagnostycznego, poziom przesunięcia kręgu, maksymalny zasięg kraniokaudalny (mm) oraz diagnozę ogólną.
- Rozstrzygnij rozbieżności poprzez konsensus z trzecim doświadczonym radiologiem kręgosłupa (>15 lat doświadczenia), który nie zna wyników wstępnych ocen. Oblicz zgodność między obserwatorami za pomocą statystyki kappa Cohena.
- Użyj ustrukturyzowanego formularza raportowania, aby udokumentować poziom przesunięcia, rozkład tłuszczu nadtwardówkowego (grzbietowy, brzuszny lub obwodowy), maksymalny zasięg kraniokaudalny, pomiar strzałkowy w tej samej płaszczyźnie, widoczność na sąsiednich przekrojach, potwierdzenie osiowe, średnicę worka oponowego, pole przekroju poprzecznego worka oponowego, ostateczną diagnozę oraz pewność interpretatora. Przed formalną interpretacją obrazów skalibruj wszystkich obserwatorów, wykorzystując 20 reprezentatywnych przypadków szkoleniowych, obejmujących badania negatywne, graniczne i dodatnie.
UWAGA: Dokończ wszystkie interpretacje konsensualne przed przystąpieniem do analizy statystycznej.
4. Ocena degeneracji krążka międzykręgowego
- Przejrzyj obrazy MRI w płaszczyźnie strzałkowej z obrazowaniem T2-zależnym w miejscu przesuniętego segmentu. Przewiń wszystkie przekroje strzałkowe i wybierz obraz, który zapewnia najwyraźniejszą wizualizację jądra miażdżystego (nucleus pulposus).
- Określ stopień degeneracji krążka międzykręgowego, korzystając z systemu stopniowania Pfirrmanna18. Przypisz stopień I do krążków z jednorodnym, hiperintensywnym sygnałem identycznym z płynem mózgowo-rdzeniowym, prawidłową wysokością krążka oraz wyraźnym rozróżnieniem między jądrem a pierścieniem włóknistym.
- Przypisz stopień II do krążków z niejednorodnym sygnałem hiperintensywnym zawierającym poziome pasma niskiego sygnału, zachowaną wysokością krążka i wyraźnym rozróżnieniem między jądrem a pierścieniem włóknistym. Przypisz stopień III do krążków z sygnałem w odcieniu szarym, niewyraźną granicą między jądrem a pierścieniem włóknistym oraz prawidłową lub lekko zmniejszoną wysokością krążka.
- Przypisz stopień IV do krążków z niejednorodnym, hipointensywnym sygnałem w kolorze ciemnoszarym, całkowitym brakiem rozróżnienia między jądrem a pierścieniem włóknistym oraz umiarkowanie lub znacznie zmniejszoną wysokością krążka. Przypisz stopień V do krążków z niejednorodnym sygnałem hipointensywnym, zapadniętą przestrzenią krążka, całkowitym brakiem rozróżnienia między jądrem a pierścieniem włóknistym oraz wyraźnym zwężeniem przestrzeni krążka.
- Zleć dwóm certyfikowanym radiologom z co najmniej 5-letnim doświadczeniem w obrazowaniu układu mięśniowo-szkieletowego niezależne przypisanie stopni Pfirrmanna. Zapisz przypisany stopień dla każdego ocenianego krążka.
- Rozstrzygnij rozbieżności w stopniowaniu poprzez arbitraż trzeciego certyfikowanego radiologa. Oblicz zgodność między obserwatorami, korzystając z ważonej statystyki kappa Cohena.
- Zastosuj metodę ślepej próby dla radiologów w odniesieniu do objawów klinicznych, historii leczenia, stanu lipomatozy znadtwardówkowej, zmiennych modelu predykcyjnego oraz ocen pozostałych badaczy podczas niezależnego stopniowania według Pfirrmanna.
- Przeprowadź stopniowanie według Pfirrmanna, korzystając z tych samych monitorów o jakości diagnostycznej i ustandaryzowanych warunków oglądania opisanych w kroku 3.1.
UWAGA: Całkowite uzgodnienie stopniowania musi zostać zakończone przed przejściem do oceny nacieku tłuszczowego mięśni przykręgosłupowych.
5. Ocena nacieku tłuszczowego mięśni przykręgosłupowych
- Przejrzyj osiowe obrazy T2-zależne fast spin-echo na poziomie środka przesuniętego krążka międzykręgowego. Zidentyfikuj obustronnie mięśnie wielodzielne jako głębokie mięśnie przykręgosłupowe położone bezpośrednio bocznie względem wyrostka kolczystego i łuku kręgu.
- Przejrzyj obrazy strzałkowe, aby określić stronę przeważającego przesunięcia kręgu. Wybierz mięsień wielodzielny po odpowiadającej stronie do oceny.
- Zastosuj podejście do stopniowania według Goutalliera dostosowane do kręgosłupa, wywodzące się z oryginalnej klasyfikacji tłuszczowej degeneracji mięśni i wcześniejszych zastosowań w odniesieniu do mięśnia wielodzielnego odcinka lędźwiowego19,20. Przypisz Stopień 0 mięśniom wykazującym jednorodną niską intensywność sygnału, całkowity brak smug tłuszczowych i dobrze zachowaną masę mięśniową. Przypisz Stopień 1 mięśniom zawierającym małe, liniowe, wysokosygnałowe smug tłuszczowe zajmujące <5% pola przekroju poprzecznego.
- Przypisz Stopień 2 mięśniom wykazującym wyraźnie widoczną infiltrację tłuszczową obejmującą 5%–50% pola przekroju poprzecznego. Przypisz Stopień 3 mięśniom wykazującym infiltrację tłuszczową ≥50% z zachowaniem resztkowej tkanki mięśniowej.
- Przypisz Stopień 4 mięśniom, w których cały przekrój poprzeczny został zastąpiony przez tłuszcz, bez widocznej tkanki mięśniowej. Na potrzeby analizy statystycznej dokonaj dychotomizacji wyników na Stopnie 0-2 oraz Stopnie 3-4.
UWAGA: Mięsień wielodzielny jest największym i najbardziej przyśrodkowym mięśniem przykręgosłupowym i pełni rolę głównego dynamicznego stabilizatora segmentu lędźwiowego. Silna infiltracja tłuszczowa (Stopnie 3-4) wskazuje na znaczne zastąpienie tłuszczowe i jest traktowana w modelowaniu jako kategoria klinicznie ciężka, ponieważ odzwierciedla próg, przy którym tłuszcz zajmuje co najmniej około połowy pola przekroju poprzecznego mięśnia. - Określ, że oryginalny system stopniowania Goutalliera został dostosowany do oceny mięśnia wielodzielnego lędźwiowego w MRI osiowym. Dokonaj dychotomizacji Stopni 0–2 i Stopni 3–4, aby odróżnić brak lub umiarkowaną infiltrację tłuszczową od silnego zastąpienia tłuszczowego, zmniejszając tym samym złożoność modelu przy zachowaniu odpowiedniego stosunku zdarzeń do zmiennych w modelu predykcyjnym. Progi procentowe użyte w tym protokole traktuj jako operacyjne kryteria oparte na MRI, a nie jako dosłowne odwzorowanie oryginalnej klasyfikacji Goutalliera dla tomografii komputerowej barku.
- Określ stronę przeważającego przesunięcia kręgu, analizując obrazy osiowe i strzałkowe pod kątem asymetrycznej translacji kręgu, przemieszczenia rotacyjnego lub większego zwężenia recesowania bocznego. Jeśli żadna strona nie dominuje, oceń stronę wykazującą większą infiltrację tłuszczową mięśnia wielodzielnego. Jeśli obie strony są symetryczne, oceń prawy mięsień wielodzielny i udokumentuj tę decyzję.
- Wyeksportuj osiowy obraz DICOM T2-zależny fast spin-echo z systemu PACS. Otwórz obraz w oprogramowaniu ImageJ (wersja 1.53t).
- Wybierz narzędzie zaznaczania wielokątnego i obrysuj granicę powięziową docelowego mięśnia wielodzielnego. Zidentyfikuj granicę powięziową jako cienką ciemną linię otaczającą mięsień.
- Wybierz Image > Adjust > Threshold. Ustaw dolny próg na 120 jednostek arbitralnych, a górny próg na maksymalną wartość piksela.
- Wybierz kolor czerwony jako kolor wyświetlania, aby zweryfikować identyfikację obszarów tłuszczowych. Kliknij Apply, aby wygenerować maskę binarną.
- Wartość progu 120 jednostek arbitralnych traktuj jako punkt wyjścia specyficzny dla skanera i sekwencji, a nie jako próg uniwersalny. Ponownie skalibruj próg, używając reprezentatywnych obrazów lokalnych, ilekroć platforma skanera, cewka radiowej częstotliwości, natężenie pola magnetycznego lub parametry akwizycji obrazu różnią się od tych stosowanych w protokole bazowym.
- Nie interpretuj wartości progu jako zwalidowanej histologicznie dla wszystkich systemów obrazowania. Używaj jej jako powtarzalnego pomocnika w przetwarzaniu obrazu i wizualnie weryfikuj każdą maskę binarną względem oryginalnego obrazu T2-zależnego w płaszczyźnie osiowej przed wykonaniem pomiarów ilościowych.
- Otwórz Analyze > Measure w ImageJ. Przed wykonaniem pomiaru włącz opcje Area, Area Fraction, Limit to Threshold oraz Display Label.
- Zapisz wartość %Area jako ilościowy procent tłuszczu wewnątrzmięśniowego.
- Powtórz pomiar po upływie co najmniej 24 h przez tego samego operatora. Oblicz współczynnik korelacji wklasowej (ICC), aby ocenić niezawodność wewnątrzoperatorową.
UWAGA: ICC >0,90 wskazuje na doskonałą niezawodność wewnątrzoperatorową. - Podczas powtórnych pomiarów zapewnij zaślepienie operatora względem pomiaru początkowego poprzez przechowywanie oryginalnej wartości w zablokowanym polu REDCap i ponowne otwarcie obrazu DICOM jako nowej sesji pomiarowej po upływie co najmniej 24 h.
- Zatrudnij dwóch certyfikowanych radiologów do niezależnego przypisywania stopni według Goutalliera i wykonywania ilościowych pomiarów w programie ImageJ. Przed przystąpieniem do ocen w badaniu zapewnij zestandaryzowane szkolenie z wykorzystaniem referencyjnego zestawu obrazów.
- Rozwiązuj rozbieżności poprzez konsensus z trzecim, starszym radiologiem muskuloszkieletowym. Oblicz kapę Cohena dla klasyfikacji Goutalliera oraz współczynnik korelacji wklasowej dla ilościowego procentu tłuszczu.
- Przed oceną w badaniu wykorzystaj zestaw treningowy składający się z 20 przypadków, w tym po pięć przypadków reprezentujących minimalną, lekką, umiarkowaną i silną infiltrację tłuszczową. Przeprowadź sesję kalibracyjną w celu przeanalizowania obrazów referencyjnych, rozmieszczenia obszarów zainteresowania, dostrojenia progu oraz procedur rozwiązywania rozbieżności przed rozpoczęciem niezależnego stopniowania obrazów.
UWAGA: Jeśli kappa Cohena między obserwatorami spadnie poniżej 0,70 lub współczynnik korelacji wklasowej spadnie poniżej 0,85, przeprowadź sesję rekalibracyjną przed wznowieniem analizy.
6. Opracowanie i zastosowanie modelu predykcji ryzyka
- Zgromadzić wszystkie zmienne badania w ustrukturyzowanym zbiorze danych przy użyciu systemu REDCap. Zdefiniować zmienną wynikową jako binarną: 1 = obecność lipomatozy zewnątrzoponowej (spełnienie wszystkich czterech kryteriów diagnostycznych z kroku 3.5) oraz 0 = brak lipomatozy zewnątrzoponowej.
- Zakoduj zmienne predyktora w następujący sposób: wiek (lata); płeć (0 = mężczyzna, 1 = kobieta); BMI (kg/m²).2); przesunięty segment (0 = L3/L4, 1 = L5) oraz stopień według Goutalliera (0 = stopnie 0–2; 1 = stopnie 3–4, reprezentujące ciężką infiltrację tłuszczową). W raporcie należy przedstawić efekt wieku na każde 10 lat wzrostu oraz efekt BMI na każde 5 kg/m²2 wzrost. W równaniu predykcyjnym stosowanym przy łóżku pacjenta należy użyć współczynników jednostek surowych, które są algebraicznie równoważne raportowanym współczynnikom opartym na przyrostach.
- Przeprowadź czyszczenie danych poprzez identyfikację brakujących wartości, weryfikację wartości odstających oraz potwierdzenie, że wszystkie zmienne mieszczą się w oczekiwanych zakresach.
- Wyklucz pacjentów z brakującymi wymaganymi zmiennymi wynikowymi lub predyktorami po zweryfikowaniu dokumentacji źródłowej. Sprawdź zmienne ciągłe, korzystając z analizy zakresów i wykresów rozrzutu, popraw zweryfikowane błędy wprowadzania danych na podstawie dokumentacji źródłowej, zachowaj biologicznie prawdopodobne wartości odstające i nie stosuj imputacji dla wymaganych zmiennych modelu.
- Otwórz program SPSS w wersji 27.0 i ustaw ziarno generatora liczb losowych na 42, aby zapewnić powtarzalność wyników. Przeprowadź przesiewową analizę jednowymiarową przy użyciu testu t Studenta Proszę podać tekst do przetłumaczenia.-test dla zmiennych ciągłych oraz test chi-kwadrat dla zmiennych kategorycznych.
- Wybierz zmienne z P < 0,05 dla analizy wielowymiarowej. Dopasowano wielowymiarowy model regresji logistycznej binarnej z zastosowaniem wstecznej eliminacji krokowej w oparciu o minimalizację kryterium informacyjnego Akaike (AIC).
- Oceń dopasowanie modelu za pomocą testu Hosmera-Lemeshow. Oblicz współczynnik inflacji wariancji (VIF) dla wszystkich zachowanych predyktorów i potwierdź, że wszystkie wartości VIF są <5.
- Oblicz wartość wykładniczą współczynników regresji, aby uzyskać skorygowane ilorazy szans (OR) z 95-procentowymi przedziałami ufności (CI). Wygeneruj wykres lasu (forest plot) przy użyciu pakietu forestplot w programie R, aby zwizualizować wielkości efektów (Rysunek 1). Należy zgłosić efekt wieku na każde 10 lat wzrostu oraz efekt BMI na każde 5 kg/m²2 wzrost
- W celu opracowania modelu eksploracyjnego dla tego zbioru danych z jednego ośrodka należy zastosować jednoczynnikową analizę przesiewową, a następnie procedurę wstecznej eliminacji krokowej. Końcowy model należy interpretować jako narzędzie wspomagania decyzji klinicznych służące do generowania hipotez, ponieważ selekcja krokowa może prowadzić do niestabilnych oszacowań współczynników oraz zbyt optymistycznych wyników oceny wydajności modelu. Przed wdrożeniem klinicznym wydajność modelu musi zostać potwierdzona poprzez walidację zewnętrzną.
- Wyeksportuj oczyszczony zbiór danych SPSS jako plik wartości rozdzielonych przecinkami (.csv), usuwając etykiety zmiennych i zachowując kodowanie. Wygeneruj wykres leśny (forest plot) w programie R w wersji 4.3.1, korzystając z pakietu forestplot. Przed sporządzeniem wykresu potwierdź, że kodowanie zmiennych w programie R jest zgodne ze słownikiem kodowania SPSS.
- Oceń dyskryminację modelu poprzez obliczenie powierzchni pod krzywą charakterystyki operacyjnej odbiornika (AUC) dla kohorty modelowej. Oszacuj błąd standardowy, stosując test DeLonga.
- Oceń kalibrację modelu za pomocą wykresów kalibracyjnych, które porównują prawdopodobieństwa przewidywane i obserwowane w grupach przedziałów przewidywanego ryzyka zarówno w kohorcie modelowania, jak i walidacji (Rysunek 2). Krzywą kalibracyjną kohorty walidacyjnej należy interpretować z ostrożnością, ponieważ w skrajnych obszarach przewidywanego ryzyka dostępnych jest mniej obserwacji.
- Przeprowadź analizę krzywej decyzyjnej (decision curve analysis), wykorzystując pakiet rmda (wersja 1.6) w programie R w wersji 4.3.1. Porównaj model predykcyjny ze strategiami „lecz wszystkich” (treat-all) i „nie lecz nikogo” (treat-none) w zakresie prawdopodobieństw progowych (Rycina 3).
- Zweryfikuj ostateczny model z wykorzystaniem wydzielonej wewnętrznej kohorty walidacyjnej (n = 106). Przedstaw w formie opisowej AUC walidacji, wykres kalibracji oraz krzywą decyzyjną. Zgodność między kohortą modelowania a kohortą walidacyjną należy interpretować jako dowód spójności wewnętrznej, a nie jako dowód zewnętrznej trafności.
- Przeprowadź analizę charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC), wykreślenie kalibracji oraz analizę krzywej decyzyjnej w programie R w wersji 4.3.1. Zarchiwizuj skrypty R, wersje pakietów, zestaw danych wejściowych, słownik kodowania oraz otrzymane wykresy wraz z dokumentacją analizy statystycznej.
- Nie należy stosować stałych progów, takich jak różnica AUC ≤0,05 lub nachylenie kalibracji w zakresie 0,8–1,2, jako formalnych kryteriów walidacji. Wartości te należy raportować opisowo jako wskaźniki wewnętrznej stabilności modelu oraz stwierdzić, że przed szerokim zastosowaniem klinicznym wymagana jest wieloośrodkowa walidacja zewnętrzna.
UWAGA: Przed zastosowaniem modelu do zewnętrznych zbiorów danych klinicznych należy przeprowadzić pełną walidację wewnętrzną.
- Zebierz pięć zmiennych predyktora dla nowego pacjenta z DLS: wiek (lata), płeć, BMI (kg/m²2), przesunięty segment (L3/L4 lub L5) oraz stopień Goutalliera mięśnia wielodzielnego na poziomie przesunięcia.
- Oblicz przewidywane prawdopodobieństwo, korzystając z równania regresji logistycznej wyrażonego w surowych jednostkach klinicznych:
Tutaj, z = -5,521 + (0,0412 × wiek) + (0,856 × płeć) + (0,1256 × BMI) + (1,326 × przesunięty segment) + (1,158 × stopień według Goutalliera). Wprowadzić wiek w latach; zakodować płeć jako 0 = mężczyzna i 1 = kobieta; wprowadzić BMI w kg/m²2; zakodowano przesunięty segment jako 0 = L3/L4 oraz 1 = L5; a stopień wg Goutalliera zakodowano jako 0 = stopnie 0–2 oraz 1 = stopnie 3–4. Współczynniki dla jednostek surowych w przypadku wieku i BMI są algebraicznie równoważne współczynnikom wyrażonym na 10 lat i na 5 kg/m²2 odpowiednio zwiększają. - Zinterpretuj przewidywane prawdopodobieństwo opisowo w następujący sposób: <wartość 20% wskazuje na niskie szacowane prawdopodobieństwo, 20%–50% wskazuje na pośrednie szacowane prawdopodobieństwo, a >Wartość 50% wskazuje na wysokie szacowane prawdopodobieństwo wystąpienia lipomatozy nadtwardówkowej. Kategorii tych należy używać do komunikacji ryzyka i ustalania priorytetów w procesie diagnostycznym, a nie do wyboru metody leczenia.
UWAGA: Modelu predykcyjnego należy używać wyłącznie jako narzędzia wspomagania decyzji klinicznych. Model nie może zastąpić oceny klinicznej ani interpretacji radiologicznej. Nie należy stosować modelu w populacjach spoza kohorty pochodzenia, w tym u pacjentów z spondylolistezą istmową, pooperacyjnymi stanami kręgosłupa lub steroidową lipomatozą zewnątrzoponową, bez przeprowadzenia dodatkowej walidacji. - Wartości wieku i BMI wprowadza się bezpośrednio do równania predykcyjnego. Algebraiczne przeskalowanie współczynników wieku i BMI zmienia jedynie prezentację równania i nie wpływa na przewidywane prawdopodobieństwa, ilorazy szans, krzywe charakterystyki operacyjnej odbiorcy (ROC), wykresy kalibracyjne ani wyniki analizy krzywej decyzyjnej.
- Ilorazy szans należy raportować konsekwentnie w następujący sposób: wiek na każde 10 lat wzrostu; BMI na każde 5 kg/m²2 wzrost; płeć, żeńska versus męska; przesunięty segment, L5 versus L3/L4; oraz stopień wg Goutalliera, stopnie 3–4 versus stopnie 0–2.
- Należy wykorzystać kategorie niskiego, średniego i wysokiego prawdopodobieństwa jako pragmatyczne grupy komunikacji klinicznej, wyłonione na podstawie przewidnianego przez model rozkładu prawdopodobieństwa oraz analizy krzywych decyzyjnych. Kategorii tych nie należy interpretować jako zwalidowanych progów terapeutycznych, ponieważ do ustalenia optymalnych progów decyzyjnych wymagana jest prospektywna walidacja zewnętrzna.
- Oblicz przewidywane prawdopodobieństwo, korzystając z równania regresji logistycznej wyrażonego w surowych jednostkach klinicznych:
Rycina 1. Wykres leśny (forest plot) niezależnych predyktorów lipomatozy zewnątrzoponowej u pacjentów z degeneracyjnym spondylolistezą lędźwiową. Wykres leśny przedstawiający skorygowane ilorazy szans (OR) oraz 95% przedziały ufności (CI) dla pięciu niezależnych predyktorów zidentyfikowanych za pomocą wieloczynnikowej binarnej regresji logistycznej. Czerwone kwadraty oznaczają skorygowane OR, poziome niebieskie linie reprezentują odpowiadające im 95% CI, a pionowa przerywana linia wskazuje wartość zerową (OR = 1). Efekt wieku podano w przeliczeniu na wzrost o 10 lat, a efekt wskaźnika masy ciała (BMI) podano w przeliczeniu na wzrost o 5 kg/m2. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.
Rysunek 2. Krzywe kalibracyjne modelu predykcyjnego regresji logistycznej. (A) Krzywa kalibracyjna dla kohorty modelowania (n = 248). (B) Krzywa kalibracyjna dla kohorty walidacyjnej (n = 106). Oś x reprezentuje przewidywane prawdopodobieństwo lipomatozy zewnątrzoponowej, a oś y reprezentuje zaobserwowaną częstość. Ciągła czarna linia diagonalna oznacza idealną kalibrację, kolorowe linie z symbolami reprezentują pozorny wynik modelu, a obszary zacieniowane oznaczają 95% przedziały ufności (C.I.). Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.
Rycina 3. Krzywa charakterystyki operacyjnej odbiornika i analiza krzywej decyzyjnej modelu predykcyjnego. (A) Krzywe charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC) dla kohorty modelowej (pole pod krzywą [AUC] = 0.834) i kohorty walidacyjnej (AUC = 0.815). Szara linia przekątna reprezentuje linię odniesienia dla klasyfikatora niedyskryminującego. (B) Analiza krzywej decyzyjnej pokazująca korzyść netto modelu predykcyjnego w zależności od prawdopodobieństw progowych. Czerwona linia ciągła reprezentuje kohortę modelową, niebieska linia przerywana reprezentuje kohortę walidacyjną, czarna linia kropka-kreska reprezentuje strategię leczenia wszystkich, a szara linia kropkowana reprezentuje strategię nieleczenia nikogo. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Wyniki
Protokół zastosowano u 354 kolejnych pacjentów z DLS. Losowy przydział pozwolił na utworzenie kohorty modelowania (n = 248) oraz kohorty walidacyjnej (n = 106). Porównanie demograficznych, klinicznych, radiograficznych oraz charakterystyk MRI w punkcie wyjściowym nie wykazało statystycznie istotnych różnic między kohortami, co wskazuje na porównywalny rozkład pacjentów w kontekście późniejszego opracowania modelu i walidacji wewnętrznej (Tabela 1).
W grupie modelowej u 87 pacj...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Dyskusja
Niniejszy protokół integruje standaryzowane pozyskiwanie obrazów MRI, ustrukturyzowaną interpretację obrazu oraz ilościowe modelowanie ryzyka w spójne narzędzie wspomagania decyzji klinicznych służące do identyfikacji lipomatozy nadtwardówkowej u pacjentów z DLS. Proces obejmuje cztery następujące po sobie komponenty: systematyczną charakterystykę pacjenta, obejmującą zmienne demograficzne i antropometryczne; standaryzowane pozyskiwanie obrazów MRI w płaszczyźnie strzałkowej w obrazowaniu T1, zoptymalizowane pod kątem wi...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Oświadczenia
Autorzy oświadczają, że nie posiadają żadnych konkurencyjnych interesów finansowych ani niefinansowych.
Podziękowania
Autorzy dziękują Shiwu Zhang za pomoc techniczną. Praca ta była wspierana przez Tianjin Key Medical Discipline Construction Project (Grant No. TJYXZDXK-3-005A-4). Organ finansujący nie brał udziału w projektowaniu badania, gromadzeniu danych, analizie danych, decyzji o publikacji ani w przygotowaniu manuskryptu.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Materiały
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Skaner do obrazowania metodą rezonansu magnetycznego 1.5 Tesla | Sprzęt | Siemens Healthineers | Magnetom Aera |
| 16-kanałowa cewka powierzchniowa do kręgosłupa | Sprzęt | Siemens Healthineers | Konfiguracja standardowa |
| Monitor diagnostyczny zgodny ze standardem DICOM Part 14 (3 megapiksele) | Sprzęt | Barco NV | Nio Color 3MP, MDNC-3421CN; kalibracja DICOM za pomocą Barco QAWeb Enterprise |
| Pakiet forestplot do środowiska R | Oprogramowanie | R Foundation for Statistical Computing | Wersja 3.1.3 |
| ImageJ | Oprogramowanie | National Institutes of Health | Wersja 1.53t |
| Stacja robocza PACS | Sprzęt | Dell Inc. | Precision 3660 Tower Workstation; system operacyjny Windows 10, 64-bitowy |
| System archiwizacji i transmisji obrazów (PACS) | Oprogramowanie | INFINITT Healthcare Co., Ltd. | INFINITT PACS 7.0 |
| R | Oprogramowanie | R Foundation for Statistical Computing | Wersja 4.3.1 |
| REDCap | Oprogramowanie | Vanderbilt University | Wersja 13.1 |
| Pakiet rmda do środowiska R | Oprogramowanie | R Foundation for Statistical Computing | Wersja 1.6 |
| SPSS Statistics | Oprogramowanie | IBM | Wersja 27.0 |
Bibliografia
- García-Ramos CL, et al. Espondilolistesis degenerativa lumbar II: tratamiento y controversias. Acta Ortop Mex. 2020;34(6):433-440.
- Rangwalla K, et al. Degenerative lumbar spondylolisthesis: review of current classifications and proposal of a novel classification system. Eur Spine J. 2024;33(5):1762-1772.
- Nava-Bringas TI, et al. Association of strength, muscle balance, and atrophy with pain and function in patients with degenerative spondylolisthesis. J Back Musculoskelet Rehabil. 2014;27(3):371-376.
- Ahmad S, et al. Spinal epidural lipomatosis: a rare association of Cushing’s disease. Endocrinol Diabetes Metab Case Rep. 2020;2020:20-0136.
- Al-Omari AA, et al. Is there a relationship between lumbosacral epidural spinal injections and lumbosacral epidural lipomatosis? A retrospective study. Neurochirurgie. 2025;71(2):101636.
- Jaimes R III, Rocco AG. Multiple epidural steroid injections and body mass index linked with occurrence of epidural lipomatosis: a case series. BMC Anesthesiol. 2014;14:70.
- D’Agostino V, et al. Could spinal epidural lipomatosis be the hallmark of metabolic syndrome on the spine? A literature review with emphasis on etiology. Diagnostics (Basel). 2023;13(2):322.
- Ishihara S, et al. Spinal epidural lipomatosis is a previously unrecognized manifestation of metabolic syndrome. Spine J. 2019;19(3):493-500.
- Abe T, et al. Spinal epidural lipomatosis is associated with liver fat deposition and dysfunction. Clin Neurol Neurosurg. 2019;185:105480.
- Marrone N, et al. Spinal epidural fat as an imaging biomarker of visceral obesity: an MRI-based quantitative analysis. Diagnostics (Basel). 2025;15(19):2490.
- Alomari S, et al. Etiologies and outcomes of spinal epidural lipomatosis: systematic review of the literature and meta-analysis of reported cases. Clin Spine Surg. 2022;35(9):383-387.
- Haggerty T, et al. Significant symptom resolution of spinal lipomatosis with weight loss. Clin Case Rep. 2023;11(9):e7126.
- Borré DG, et al. Lumbosacral epidural lipomatosis: MRI grading. Eur Radiol. 2003;13(7):1709-1721.
- Manjila S, et al. Spinal epidural lipomatosis causing lumbar canal stenosis: a pictorial essay on radiological grading and the role of bariatric surgery versus laminectomy. Cureus. 2022;14(7):e26492.
- Ben Salah MH, Ziaka M. Holothoracic spinal epidural lipomatosis: report of a rare presentation and review of literature. SAGE Open Med Case Rep. 2025;13:2050313X251339051.
- Liu Z, et al. Case report: technical description and clinical evaluation of three cases of unilateral biportal endoscopic decompression for symptomatic spinal epidural lipomatosis. Front Surg. 2024;11:1309202.
- Zhou X, et al. The correlation between radiographic and pathologic grading of lumbar facet joint degeneration. BMC Med Imaging. 2016;16:27.
- Pfirrmann CW, et al. Magnetic resonance classification of lumbar intervertebral disc degeneration. Spine (Phila Pa 1976). 2001;26(17):1873-1878.
- Goutallier D, et al. Fatty muscle degeneration in cuff ruptures. Pre- and postoperative evaluation by CT scan. Clin Orthop Relat Res. 1994;304:78-83.
- Duan PG, et al. Is the Goutallier grade of multifidus fat infiltration associated with adjacent-segment degeneration after lumbar spinal fusion? J Neurosurg Spine. 2021;34(2):190-195.
- James G, et al. Fat infiltration in the multifidus muscle is related to inflammatory cytokine expression in the muscle and epidural adipose tissue in individuals undergoing surgery for intervertebral disc herniation. Eur Spine J. 2021;30(4):837-845.
- Liu Y, et al. Fat infiltration in the multifidus muscle as a predictor of prognosis after decompression and fusion in patients with single-segment degenerative lumbar spinal stenosis: an ambispective cohort study based on propensity score matching. World Neurosurg. 2019;128:e989-e1001.
- Shahidi B, et al. The effect of fatty infiltration, revision surgery, and sex on lumbar multifidus passive mechanical properties. JOR Spine. 2023;6(3):e1266.
- Walter BA, et al. MR elastography-derived stiffness: a biomarker for intervertebral disc degeneration. Radiology. 2017;285(1):167-175.
- Bayerl SH, et al. Treatment results for lumbar epidural lipomatosis: does fat matter? Eur Spine J. 2019;28(1):69-77.
- Ulrich NH, et al. Two-year outcome comparison of decompression in 14 lipomatosis cases with 169 degenerative lumbar spinal stenosis cases: a Swiss prospective multicenter cohort study. Eur Spine J. 2020;29(9):2243-2253.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.