Протокол диагностики на основе магнитно-резонансной томографии и прогнозирование риска развития эпидурального липоматоза при дегенеративном спондилолистезе поясничного отдела позвоночника

Краткое содержание

В данном протоколе описывается стандартизированный метод на основе магнитно-резонансной томографии для диагностики эпидурального липоматоза и прогнозирования риска его развития у пациентов с дегенеративным спондилолистезом поясничного отдела позвоночника.

Аннотация

В данном протоколе представлен стандартизированный диагностический подход на основе магнитно-резонансной томографии (МРТ) для выявления эпидурального липоматоза у пациентов с дегенеративным спондилолистезом поясничного отдела позвоночника (DLS), а также описывается разработка модели прогнозирования клинического риска. Пациенты с DLS проходили стандартизированное МРТ-обследование, включавшее T1-взвешенные последовательности для обнаружения эпидурального липоматоза, определение степени жировой инфильтрации многораздельных мышц по шкале Goutallier и рентгенологическую оценку. Когорта исследования была разделена на моделирующую когорту (n = 248) и валидационную когорту (n = 106). Независимые предикторы определяли с помощью однофакторного скрининга с последующим многофакторным бинарным логистическим регрессионным анализом. Для обеспечения прозрачности отчетности влияние возраста и индекса массы тела (ИМТ) выражено на каждые 10 лет и 5 kg/m² соответственно. Уравнение для прикроватного прогнозирования представлено с использованием алгебраически эквивалентных коэффициентов в исходных единицах, что позволяет напрямую вводить возраст (лет) и ИМТ (kg/m²). Было выявлено пять независимых предикторов: возраст (отношение шансов [OR] = 1,510 на каждые 10 лет увеличения), женский пол (OR = 2,354), ИМТ (OR = 1,874 на каждые 5 kg/m² увеличения), поражение сегмента L5 (OR = 3,766) и 3-4 степень по Goutallier (OR = 3,184). Модель достигла значений площади под ROC-кривой 0,834 в моделирующей когорте и 0,815 в валидационной когорте. Анализы калибровки и кривых принятия решений подтвердили применимость модели в качестве инструмента поддержки принятия клинических решений для исследовательских целей; однако перед широким внедрением в клиническую практику требуется внешняя валидация. Данный протокол предоставляет воспроизводимую методику оценки эпидурального липоматоза на основе МРТ с интегрированным инструментом прикроватного прогнозирования, который объединяет клинические и рентгенологические параметры для облегчения стандартизированной оценки и индивидуального прогнозирования риска у пациентов с DLS.

Введение

Дегенеративный поясничный спондилолистез (ДПС) встречается у 4%–8% общего населения, при этом его распространенность заметно возрастает после пятого десятилетия жизни^1,2. Определяемый как переднее смещение позвонка относительно нижележащего при сохранности задней дуги позвоночного канала, ДПС часто приводит к стенозу спинномозгового канала и нейрогенной перемежающейся хромоте, что существенно ограничивает подвижность пациентов, мышечную силу и качество жизни³. Среди связанных с этим особенностей визуализации признак эпидурального липоматоза — характеризующийся полосовидным гиперинтенсивным сигналом жировой ткани на среднесагиттальных Т1-взвешенных изображениях магнитно-резонансной томографии (МРТ) на уровне смещения — является важным рентгенологическим показателем, который может способствовать распознаванию заболевания и оценке его степени тяжести. Традиционно эпидуральный липоматоз связывали с приемом глюкокортикоидов, воздействием эпидуральных стероидов или эндокринными нарушениями, такими как синдром Кушинга^4,5,6. Однако он все чаще регистрируется у лиц с ожирением или метаболическим синдромом без применения стероидов^7,8,9,10, что указывает на существенную этиологическую роль метаболических и биомеханических факторов. В недавнем систематическом обзоре были обобщены различные этиологии и клинические исходы в зарегистрированных случаях¹¹, а также было зафиксировано улучшение симптомов после снижения массы тела¹². Ранее сообщалось о методах градации и количественной оценки спинального эпидурального липоматоза на основе МРТ, включая подходы с использованием соотношения эпидурального жира к дуральному мешку на аксиальных срезах и локорегиональные системы градации^13,14. Тем не менее, стандартизированный протокол МРТ специально для систематической оценки эпидурального липоматоза у пациентов с ДПС не был разработан. Таким образом, интерпретация остается зависимой от оператора в отсутствие единых диагностических критериев, адаптированных для данной группы пациентов, клинические детерминанты, отличающие лиц с данной патологией от лиц без нее, остаются не до конца изученными, а клиницисты не имеют практического инструмента для оценки риска при первичном обследовании.

Для устранения этих пробелов в настоящем протоколе устанавливается стандартизированная, клинически применимая основа для МРТ-оценки эпидурального липоматоза у пациентов с DLS. Протокол объединяет клинические параметры, предопределенные диагностические критерии МРТ со специфическими параметрами сбора изображений, оценку параспинальных мышц с использованием адаптированного для позвоночника метода градации по Гуталье (Goutallier), аксиальную подтверждающую оценку компрессии дурального мешка и прогностическую модель для стратификации рисков непосредственно у постели больного. Система градации Манджилы (Manjila) признается важным локорегиональным ориентиром, поскольку она оценивает краниокаудальную протяженность на сагиттальных снимках и степень тяжести в аксиальной проекции с помощью оценки по сетке 3 × 3, что может помочь при хирургическом планировании и облегчить разграничение дорсального, вентрального и циркулярного распределения эпидурального жира^14,15,16. Настоящий протокол не предназначен для замены существующих систем градации спинального эпидурального липоматоза; напротив, он предлагает специализированный рабочий процесс для оценки уровней соскальзывания, связанных с DLS, с одновременным документированием аксиальных и локорегиональных особенностей при наличии клинической значимости. Данный подход призван способствовать более воспроизводимой оценке эпидурального липоматоза, обеспечивая стандартизированный анализ изображений и индивидуальную оценку клинического риска у пациентов с DLS.

Протокол

Данный протокол МРТ разработан для сверхпроводящего сканера с индукцией магнитного поля 1.5 Tesla, оснащенного специальной 16-канальной поверхностной катушкой для позвоночника. Протокол может быть адаптирован для других систем с индукцией 1.5 или 3.0 T с аналогичным оборудованием. Все процедуры проводились в соответствии с Хельсинкской декларацией и были одобрены Институциональным наблюдательным советом Медицинского центра Союза Тяньцзиня (номер одобрения: 2024-IRB-089).

1. Отбор пациентов и клиническая оценка

1. Перед включением пациентов в исследование получите одобрение Институционального наблюдательного совета и комитета по этике. Убедитесь, что все процедуры с участием людей соответствуют Хельсинкской декларации. Укажите номер одобрения (2024-IRB-089) во всех записях исследования.
   ​ПРИМЕЧАНИЕ: Требование о получении индивидуального информированного согласия может быть отменено, если в исследовании используются полностью обезличенные существующие наборы клинических данных и изображений, при условии, что такая отмена соответствует политике учреждения и национальным нормативным актам, регулирующим вторичное использование клинических данных. Получите четкое одобрение отказа от согласия в комитете по этике. Получите одобрение комитета по этике перед началом набора пациентов.
2. Проведите скрининг пациентов, последовательно поступающих в отделение хирургии позвоночника с подтвержденным диагнозом DLS (дегенеративного спондилолистеза). Изучите рентгенограммы в боковой проекции стоя или в режиме сгибания-разгибания, чтобы подтвердить переднее смещение позвонка на ≥3 мм или ≥10% ширины тела позвонка.
   1. Проверьте наличие дегенеративных изменений на соответствующем уровне, включая дегенерацию межпозвоночных дисков и гипертрофию фасеточных суставов¹⁷Подтвердите отсутствие дефекта межсуставной части (pars interarticularis) на боковых рентгенограммах и сагиттальных МРТ-снимках.
   2. В исследование включались пациенты в возрасте от 18 до 85 лет, которым в течение 2 недель до клинического обследования была проведена стандартная МРТ поясничного отдела позвоночника (сагиттальные Т1-взвешенные, сагиттальные Т2-взвешенные и аксиальные Т2-взвешенные последовательности). Критериями исключения являлись перенесенные ранее операции на позвоночнике или эпидуральные инъекции стероидов в течение предшествующих 6 месяцев.
   3. Измерьте степень переднего смещения позвонка на боковых рентгенограммах в положении стоя или при сгибании-разгибании, используя метод линии задней стенки тела позвонка. Проведите вертикальную референтную линию вдоль задней поверхности тела каудального позвонка, затем измерьте перпендикулярное расстояние от этой линии до задне-нижнего угла смещенного краниального позвонка. Запишите величину смещения в миллиметрах и, при необходимости, в процентах от переднезаднего размера тела каудального позвонка.
3. Исключите пациентов с недегенеративным спондилолистезом (истмическим, травматическим, патологическим, послеоперационным или особенностями развития или анатомическими имитациями, такими как гипоплазия тела позвонка L5 и псевдолистез L5–S1), приемом глюкокортикоидов в течение >совокупно 3 месяца в течение предыдущего года или подтвержденный эндогенный гиперкортицизм (синдром Кушинга, аденома надпочечников или адренокортикотропин-секретирующая опухоль гипофиза).
   1. Исключите пациентов, которые получали анаболические стероиды или заместительную терапию тестостероном в течение последних 6 месяцев. Исключите результаты МРТ-исследований с недостаточным качеством изображения, включая артефакты движения степени II или выше, а также неполный охват пояснично-крестцового отдела.
   2. Исключите пациентов с тяжелой сердечно-легочной или почечной недостаточностью (IV–V класс физического статуса по шкале Американского общества анестезиологов), активной инфекцией или противопоказаниями к МРТ.
      ​ПРЕДОСТЕРЕЖЕНИЕ: Перед входом в сканер проведите полный скрининг на совместимость с МРТ. Исключите пациентов с имплантированными устройствами, несовместимыми с МРТ.
   3. Оцените артефакты движения по четырехбалльной шкале качества изображений: степень 0 — артефакты отсутствуют; степень I — легкие артефакты, не влияющие на диагностику; степень II — умеренные артефакты, скрывающие анатомические границы или ориентиры для измерений; степень III — выраженные артефакты, делающие последовательность недиагностической. Исключите исследования с артефактами степени II или III в любой последовательности, необходимой для классификации исхода, либо повторите выполнение затронутой последовательности перед включением исследования в работу.
4. Извлеките клинические данные из базы данных электронных медицинских карт (ЭМК) и системы архивации и передачи изображений (PACS), используя стандартизированную форму сбора данных REDCap, которую заполняют два обученных ассистента-исследователя.
   1. Зафиксируйте возраст (лет), пол (мужской/женский), индекс массы тела (ИМТ; кг/м²²), и смещенный сегмент (L3, L4 или L5).
   2. Зафиксируйте продолжительность симптомов, наличие нейрогенной перемежающейся хромоты и ранее проведенное консервативное лечение.
   3. Два обученных лаборанта-исследователя должны независимо извлекать клинические переменные из электронных медицинских карт (ЭМК) и систем PACS, внося их в дублирующие формы REDCap. После извлечения данных необходимо сравнить обе формы и устранить расхождения, обратившись к исходным записям. Неразрешенные расхождения следует передать старшему исследователю для окончательного решения.
   4. Выявите отсутствующие или неполные переменные в ходе проверки диапазонов и полноты данных в REDCap. Сверьте отсутствующие значения с данными электронной медицинской карты (EMR), системы PACS и оригинальными протоколами лучевой диагностики. Исключайте пациента из разработки модели только в том случае, если не удается восстановить обязательный предиктор, переменную исхода или критически важную последовательность МРТ. Не проводите статистическую импутацию для обязательных переменных модели.
5. Случайным образом распределите подходящих пациентов в когорту моделирования (n = 248) и когорту валидации (n = 106), используя соотношение распределения 7:3 в программе SPSS версии 27.0 с начальным значением генератора случайных чисел (random seed) 42.
   1. Разделите пациентов в модельной когорте на группы с эпидуральным липоматозом и без липоматоза на основании консенсусного диагноза двух старших рентгенологов, специализирующихся на исследованиях позвоночника, с >10-летний опыт работы с соблюдением протокола интерпретации МРТ, описанного на этапе 3.
   2. В SPSS версии 27.0 установите случайное число (random seed) на 42, выберите Transform > Вычислите переменную и создайте равномерную случайную переменную с помощью функции RV.UNIFORM(0,1). Отсортируйте случаи в порядке возрастания этой переменной, назначьте первые 70% подходящих случаев в когорту моделирования, а остальные 30% — в когорту валидации; сохраните переменную распределения без изменений для всех последующих анализов.
   3. Используйте простой рандомный метод распределения вместо стратифицированной рандомизации. Не допускайте принудительного выравнивания исходных демографических, рентгенологических или МРТ-показателей при формировании когорт.
   4. После рандомного распределения сравните исходные демографические, клинические, рентгенологические и МРТ-переменные между когортами моделирования и валидации с помощью t-критерия Стьюдента Пожалуйста, предоставьте исходный текст для перевода.—тест или критерий хи-квадрат, в зависимости от ситуации. Распределение считается приемлемым, если не выявлено клинически значимого дисбаланса; результаты оценки сопоставимости когорт следует представить в Таблица 1.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Распределение по когортам следует завершить после проверки всех критериев соответствия.

Переменная	Моделирующая когорта (n = 248)	Валидационная когорта (n = 106)	t/χ2	P-значение
Возраст (лет)	67.87 ± 11.39	68.16 ± 11.93	0.216	0.829
Пол, n (%)			0.002	0.966
Мужчины	96 (38.71)	42 (39.62)
Женщины	152 (61.29)	64 (60.38)
Индекс массы тела (kg/m²)	24.88 ± 3.62	24.91 ± 3.48	0.077	0.939
Смещенный сегмент, 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)
Степень по Пфирману, n (%)			0.104	0.991
Степень II	18 (7.26)	8 (7.55)
Степень III	74 (29.84)	33 (31.13)
Степень IV	93 (37.50)	38 (35.85)
Степень V	63 (25.40)	27 (25.47)
Степень по Гуталье, n (%)			3.022	0.388
Степень 1	78 (31.45)	27 (25.47)
Степень 2	86 (34.68)	33 (31.13)
Степень 3	52 (20.97)	28 (26.42)
Степень 4	32 (12.90)	18 (16.98)
Угол дистального фасеточного сустава (°)	55.26 ± 6.42	55.18 ± 6.39	0.111	0.912
Выпот в дистальном фасеточном суставе (mm)	0.94 ± 0.21	0.93 ± 0.20	0.444	0.657
Дистальная высота диска (mm)	9.16 ± 1.92	9.20 ± 1.88	0.193	0.847
Угол проксимального фасеточного сустава (°)	49.95 ± 6.03	50.03 ± 5.99	0.115	0.908
Выпот в проксимальном фасеточном суставе (mm)	0.84 ± 0.26	0.83 ± 0.25	0.237	0.813
Проксимальная высота диска (mm)	8.05 ± 1.52	8.08 ± 1.50	0.156	0.876
Тазовый индекс (PI, °)	52.18 ± 7.94	52.35 ± 7.85	0.188	0.851
Наклон таза (PT, °)	24.35 ± 7.17	24.28 ± 7.23	0.080	0.936
Крестцовый угол (SS, °)	44.91 ± 6.83	45.01 ± 6.79	0.129	0.898
Грудной кифоз (TK, °)	21.18 ± 7.67	21.25 ± 7.62	0.075	0.940

Таблица 1: Исходные характеристики когорт моделирования и валидации. Непрерывные переменные представлены в виде среднего значения ± стандартного отклонения (SD), категориальные переменные представлены в виде количества (%). Для оценки сопоставимости когорт были сравнены исходные демографические, клинические, рентгенологические и магнитно-резонансные характеристики в когорте моделирования (n = 248) и когорте валидации (n = 106). Сокращения: BMI, индекс массы тела; PI, тазовый индекс; PT, тазовый наклон; SS, сакральный угол; TK, грудной кифоз.

2. Протокол получения МРТ-изображений

1. Проведите скрининг безопасности МРТ с использованием стандартизированного опросника. Выявите противопоказания, включая беременность, имплантированные электронные устройства, ферромагнитные инородные тела, клаустрофобию и наличие в анамнезе аллергических реакций на контрастные вещества на основе гадолиния.
   1. Инструктируйте пациента снять все металлические предметы, включая украшения, часы, пирсинг и слуховые аппараты. Поместите пациента в положение лежа на спине на столе МРТ.
   2. Поместите мягкую подушку под колени для достижения сгибания примерно 20°–30° и уменьшения физиологического поясничного лордоза. Расположите катушку для позвоночника так, чтобы ее центр находился на уровне позвонка L3, обеспечивая охват от T12 до S3.
   3. Зафиксируйте катушку, обеспечив прямой контакт с кожей и устранив видимые воздушные зазоры. Разместите пенные подкладки по обеим сторонам, чтобы минимизировать движения пациента, и предоставьте совместимое с МРТ устройство экстренного вызова.
   4. Не вводите внутривенно контрастные вещества на основе гадолиния. Диагностический протокол включает безконтрастные сагиттальные T1-взвешенные, сагиттальные T2-взвешенные и аксиальные T2-взвешенные последовательности.
2. Выполните трехплоскостную скаутерную последовательность (локализатор), используя градиентное эхо с TR = 8 ms, TE = 4 ms, толщиной среза = 8 mm и полем обзора = 400 mm × 400 mm.
   1. Убедитесь в полном охвате поясничного отдела позвоночника от T12/L1 до крестца. Перепозиционируйте пациента, если пояснично-крестцовое сочленение визуализировано не полностью.
3. Получите сагиттальные T1-взвешенные изображения турбо-спин-эхо с TR = 500 ms, TE = 12 ms, полем обзора = 280 × 280 mm, матрицей = 512 × 256, толщиной среза = 4 mm, межсрезовым интервалом = 0.4 mm и NEX = 2.
   1. Задайте срезы параллельно остистым отросткам. Получите минимум 11 сагиттальных срезов для обеспечения полного охвата слева направо.
      ​ПРИМЕЧАНИЕ: T1-взвешенная визуализация является основной последовательностью для выявления эпидурального липоматоза, поскольку жировая ткань демонстрирует внутренне высокую интенсивность сигнала по сравнению с окружающими структурами. Выбранные параметры сканирования максимизируют T1-взвешивание при сохранении адекватного соотношения сигнал/шум и пространственного разрешения. Типичное время сканирования составляет примерно 3–4 min.
   2. При адаптации протокола к эквивалентной платформе 1.5 или 3.0 T сохраняйте необходимый анатомический охват, тип последовательности, ориентацию срезов, толщину срезов, межсрезовый интервал и диагностические плоскости. Оптимизируйте поле обзора, матрицу, количество усреднений (NEX), длину эхо-поезда и коэффициент параллельной визуализации по мере необходимости, при условии, что эпидуральный жир, границы дурального мешка и анатомия смещенного уровня остаются четко видимыми для диагностической интерпретации.
4. Получите сагиттальные T2-взвешенные изображения турбо-спин-эхо с TR = 3,500-4,000 ms, TE = 100-120 ms, полем обзора = 280 mm × 280 mm, матрицей = 512 × 256, толщиной среза = 4 mm, межсрезовым интервалом = 0.4 mm и NEX = 2.
   1. Сопоставьте позиционирование срезов с сагиттальным T1-взвешенным сканированием для возможности прямого сравнения изображений.
      ​ПРИМЕЧАНИЕ: T2-взвешенная визуализация предоставляет дополнительную анатомическую информацию, улучшая визуализацию спинномозговой жидкости (СМЖ), дурального мешка и морфологии межпозвоночных дисков. Эта последовательность также используется для оценки степени дегенерации межпозвоночных дисков по классификации Pfirrmann. Типичное время сканирования составляет примерно 4–5 min.
5. Получите аксиальные T2-взвешенные изображения быстрого спин-эхо на уровне каждого поясничного межпозвоночного диска от L1/L2 до L5/S1 с TR = 4,000 ms, TE = 112 ms, полем обзора = 180 mm × 180 mm, матрицей = 320 × 256, толщиной среза = 4 mm, межсрезовым интервалом = 0.4 mm и NEX = 3.
   1. Задайте аксиальные срезы параллельно каждому межпозвоночному диску. Получите 6-8 срезов через смещенный сегмент для обеспечения полного анатомического охвата.
      ​ПРИМЕЧАНИЕ: Аксиальная T2-взвешенная визуализация позволяет оценить распределение эпидурального жира и морфологию дурального мешка. Комбинация сагиттальных T1-взвешенных, сагиттальных T2-взвешенных и аксиальных T2-взвешенных последовательностей дает взаимодополняющую анатомическую информацию для комплексной оценки. Общее время сканирования для всех поясничных уровней составляет примерно 15–20 min. Полное обследование, включая позиционирование пациента и скаутерную визуализацию, занимает примерно 30–35 min.
6. Оцените качество изображений перед завершением исследования. Подтвердите отсутствие артефактов движения степени II или выше, полную визуализацию пояснично-крестцового сочленения, адекватное соотношение сигнал/шум и отсутствие значимых артефактов наложения (wrap-around).
   1. Повторите любую последовательность, которая не соответствует критериям качества изображений. Экспортируйте все изображения в формате DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) в PACS с сохранением метаданных.
   2. Определите приемлемое качество изображения как полный охват от T12/L1 до крестца, четкую визуализацию задних кортикальных пластинок тел позвонков и краев дурального мешка, отсутствие артефактов наложения, распространяющихся в спинальный канал, и достаточное соотношение сигнал/шум для дифференциации эпидурального жира от СМЖ и параспинальных мышц. Повторите любую последовательность, не соответствующую этим критериям.
   3. Используйте ту же четырехбалльную систему оценки артефактов движения, которая описана в этапе 1.3.3. Повторите последовательности с артефактами движения степени II или III перед тем, как выпустить пациента, или исключите исследование, если повторная визуализация невозможна.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Проверьте качество изображений перед тем, как выпустить пациента из сканера.

3. Интерпретация МРТ-изображений при эпидуральном липоматозе

ПРИМЕЧАНИЕ: Эпидуральный липоматоз определяется как патологическое разрастание неинкапсулированной зрелой жировой ткани в эпидуральном пространстве позвоночника. При дегенеративном поясничном стенозе (DLS) это состояние способствует сужению спинномозгового канала и может потребовать проведения комбинированной декомпрессии во время операции по спондилодезу. Для точной диагностики необходима систематическая оценка по нескольким последовательностям визуализации и в разных плоскостях.

1. Выполните интерпретацию изображений на специализированной рабочей станции PACS, оснащенной диагностическим монитором медицинского класса (минимум 3 мегапикселя; стандарт функции отображения градаций серого DICOM Part 14). Обеспечьте контролируемое окружающее освещение (≤50 lux).
   1. Загрузите результаты полного МРТ-исследования. Отобразите сагиттальные Т1-взвешенные и сагиттальные Т2-взвешенные изображения рядом в верхнем окне просмотра и аксиальные Т2-взвешенные изображения в нижнем окне просмотра с синхронизированной анатомической перекрестной ссылкой.
   2. Используйте институциональный просмотрщик PACS с DICOM-калиброванными инструментами измерения и включенной синхронизированной сагиттально-аксиальной перекрестной ссылкой. Применяйте одинаковые настройки окна и уровня для параллельного сравнения изображений во время каждого сеанса чтения. Запишите производителя PACS и версию программного обеспечения в Таблицу материалов.
2. Определите уровень смещения позвонка на срединном сагиттальном Т1-взвешенном изображении, оценивая переднее смещение позвонка. Проведите референтную линию вдоль задней стенки нижележащего тела позвонка.
   1. Измерьте перпендикулярное расстояние от референтной линии до задне-нижнего угла смещенного позвонка. Подтвердите, что измеренное смещение составляет ≥3 mm или ≥10% ширины тела позвонка.
      ​ПРИМЕЧАНИЕ: Точная локализация уровня смещения крайне важна, поскольку эпидуральный липоматоз оценивается конкретно на уровне смещения позвонка.
   2. Выполните измерения смещения позвонка с помощью встроенного калиброванного электронного штангенциркуля на рабочей станции PACS. Перед измерением проверьте калибровку пикселей по метаданным DICOM и записывайте все расстояния с точностью до 0,1 mm.
3. Осмотрите заднее эпидуральное пространство на уровне смещения на срединном сагиттальном Т1-взвешенном изображении. Выявите полосовидный или серповидный гиперинтенсивный сигнал, расположенный между дуральным мешком спереди и желтой связкой или остистым отростком сзади.
   1. Сравните интенсивность сигнала очага непосредственно с подкожным жиром на том же изображении. Если доступны последовательности с подавлением сигнала от жира, подтвердите подавление сигнала для верификации жировой природы очага.
      ​ПРИМЕЧАНИЕ: Дифференцируйте эпидуральный липоматоз от других Т1-гиперинтенсивных эпидуральных образований, включая подострую эпидуральную гематому и скопления белковой жидкости. Подтверждайте эпидуральный липоматоз только в том случае, если очаг демонстрирует характеристики сигнала, идентичные подкожному жиру, и соответствует форме эпидурального пространства.
   2. Используйте определенные протоколом сагиттальные критерии в качестве основного метода скрининга уровня смещения и сопоставляйте положительные или неоднозначные результаты с аксиальными Т2-взвешенными изображениями. При проспективном внедрении документируйте распределение эпидурального жира, деформацию дурального мешка и совместимость с установленными методами оценки на основе МРТ, включая подходы по расчету соотношения эпидурального жира к дуральному мешку на аксиальных срезах и локорегиональную систему градации Manjila. В ретроспективной когорте, использованной для разработки модели, эти установленные системы градации не применялись в качестве независимых референтных стандартов, и исходный бинарный результат не подвергался ретроспективной реклассификации.
4. Измерьте краниокаудальный размер эпидурального жирового отложения с помощью электронного штангенциркуля на рабочей станции PACS. Установите штангенциркуль на верхнюю и нижнюю границы непрерывного эпидурального жирового отложения и запишите максимальное значение.
   1. Подтвердите, что краниокаудальный размер составляет ≥5 mm в одной и той же сагиттальной плоскости. Визуализацию минимум на двух соседних сагиттальных срезах используйте только для подтверждения медиолатеральной непрерывности и уменьшения артефактов частичного объема; не используйте соседние сагиттальные срезы для оценки краниокаудального размера.
   2. Сопоставьте очаг на сагиттальных Т2-взвешенных изображениях для оценки характеристик сигнала. Просмотрите соответствующие аксиальные Т2-взвешенные изображения для оценки циркумферентного распределения эпидурального жира и передне-заднего сужения дурального мешка.
      ​ПРИМЕЧАНИЕ: Используйте краниокаудальный размер ≥5 mm в качестве операционного порога скрининга уровня смещения в данном протоколе. Записывайте переднезадний диаметр и площадь поперечного сечения дурального мешка на аксиальных изображениях в качестве непрерывных подтверждающих измерений. Не используйте фиксированные аксиальные пороговые значения в качестве независимых референтных стандартов в данной ретроспективной когорте.
   3. Если сигнал от жира виден только на одном сагиттальном срезе, классифицируйте результат как неопределенный, за исключением случаев, когда аксиальные изображения демонстрируют соответствующее накопление эпидурального жира и краниокаудальный размер в одной плоскости остается ≥5 mm. Этот критерий отделяет основное краниокаудальное измерение от вспомогательной оценки медиолатеральной непрерывности.
   4. Измерьте переднезадний диаметр дурального мешка на аксиальном Т2-взвешенном изображении, демонстрирующем максимальную компрессию на уровне смещения, измерив расстояние от переднего до заднего края дурального мешка. Измерьте площадь поперечного сечения, обведя внутреннюю границу твердой мозговой оболочки с помощью инструмента выделения области интереса (ROI) в PACS или инструмента выделения многоугольника в ImageJ, и запишите площадь в mm².
   5. Качественно сравните сагиттальный размер и аксиальную степень выраженности с системой градации Manjila. В данном протоколе, ориентированном на DLS, используйте систему градации Manjila как локорегиональный ориентир для документирования, а не как основное определение результата, поскольку конечной точкой исследования является наличие эпидурального липоматоза на уровне смещения в рамках прогностической модели.
5. Примените четыре исходных критерия уровня смещения, использованных для классификации когорты: (1) полосовидный или серповидный Т1-гиперинтенсивный сигнал в заднем эпидуральном пространстве на уровне смещения; (2) интенсивность сигнала, идентичная подкожному жиру; (3) краниокаудальный размер ≥5 mm в одной сагиттальной плоскости; и (4) воспроизводимость на соседних сагиттальных срезах. При проспективном клиническом применении не полагайтесь исключительно на сагиттальные критерии. Подтверждайте соответствующее накопление эпидурального жира и деформацию контура дурального мешка на аксиальных изображениях и документируйте, является ли распределение жира дорсальным, вентральным или циркумферентным.
   1. Запишите количественные аксиальные данные, включая переднезадний диаметр и площадь поперечного сечения дурального мешка, а также качественную совместимость с методами оценки на основе соотношения эпидурального жира к дуральному мешку и локорегиональной системой градации Manjila.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Исходное исследование не разрабатывалось как исследование диагностической точности с использованием установленного МРТ-референтного стандарта, и исходные изображения DICOM не подвергались повторному анализу при пересмотре рукописи. Следовательно, чувствительность, специфичность и согласие между методами не пересчитывались. Эти дополнительные аксиальные дескрипторы предназначены для поддержки проспективного клинического внедрения и не меняют исходный результат исследования или прогностическую модель.
6. Поручите двум старшим рентгенологам-специалистам по позвоночнику (опыт работы ≥10 лет) независимо интерпретировать все исследования. Заполните стандартизированную структурированную форму отчета, документируя наличие или отсутствие каждого диагностического критерия, уровень смещения позвонка, максимальный краниокаудальный размер (mm) и общий диагноз.
   1. Разрешайте разногласия путем консенсуса с третьим старшим рентгенологом-специалистом по позвоночнику (>15 лет опыта), который не осведомлен о первоначальных оценках. Рассчитайте межэкспертное согласие с использованием статистики каппа Коэна.
   2. Используйте структурированную форму отчета для документирования уровня смещения, распределения эпидурального жира (дорсальное, вентральное или циркумферентное), максимального краниокаудального размера, измерения в одной сагиттальной плоскости, видимости на соседних срезах, аксиального подтверждения, диаметра дурального мешка, площади поперечного сечения дурального мешка, окончательного диагноза и уверенности интерпретатора. Перед формальной интерпретацией изображений проведите калибровку всех наблюдателей с использованием 20 репрезентативных обучающих случаев, включающих отрицательные, пограничные и положительные исследования.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Завершите все консенсусные интерпретации перед переходом к статистическому анализу.

4. Оценка дегенерации межпозвоночных дисков

1. Просмотрите сагиттальные Т2-взвешенные МРТ-изображения в области смещенного сегмента. Прокрутите все сагиттальные срезы и выберите изображение, обеспечивающее наиболее четкую визуализацию пульпозного ядра.
   1. Оцените степень дегенерации межпозвоночного диска по системе классификации Pfirrmann¹⁸. Присвойте I степень дискам с гомогенным гиперинтенсивным сигналом, идентичным сигналу от ЦСЖ, нормальной высотой диска и четким разграничением между ядром и фиброзным кольцом.
   2. Присвойте II степень дискам с неоднородным гиперинтенсивным сигналом, содержащим горизонтальные полосы низкого сигнала, сохраненной высотой диска и четким разграничением между ядром и фиброзным кольцом. Присвойте III степень дискам с промежуточным серым сигналом, нечеткой границей между ядром и кольцом, а также нормальной или умеренно сниженной высотой диска.
   3. Присвойте IV степень дискам с неоднородным гипоинтенсивным темно-серым сигналом, полной потерей разграничения между ядром и кольцом, а также умеренно или значительно сниженной высотой диска. Присвойте V степень дискам с неоднородным гипоинтенсивным сигналом, коллабированным межпозвоночным пространством, полной потерей разграничения между ядром и кольцом и выраженным сужением межпозвоночного пространства.
2. Двое сертифицированных рентгенологов с опытом визуализации опорно-двигательного аппарата ≥5 лет должны независимо присвоить степени по Pfirrmann. Запишите присвоенную степень для каждого оцениваемого диска.
   1. Разрешите расхождения в оценках путем вынесения решения третьим сертифицированным рентгенологом. Рассчитайте интер-обсерверное согласие, используя взвешенный коэффициент каппа Коэна.
   2. Обеспечьте «ослепление» рентгенологов в отношении клинических симптомов, истории лечения, наличия эпидурального липоматоза, переменных прогностической модели и оценок друг друга во время независимого определения степени по Pfirrmann.
   3. Проводите оценку по Pfirrmann с использованием тех же мониторов диагностического качества и стандартизированных условий просмотра, которые описаны в шаге 3.1.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Полностью завершите согласование степеней перед переходом к оценке жировой инфильтрации параспинальных мышц.

5. Оценка жировой инфильтрации параспинальных мышц

1. Изучите аксиальные Т2-взвешенные изображения в режиме быстрого спин-эхо на уровне середины смещенного межпозвоночного диска. Определите мышцы multifidus с обеих сторон как глубокие параспинальные мышцы, расположенные непосредственно латеральнее остистого отростка и дужки позвонка.
   1. Изучите сагиттальные изображения, чтобы определить сторону преимущественного смещения позвонка. Для оценки выберите мышцу multifidus на соответствующей стороне.
   2. Используйте адаптированную для позвоночника систему оценки по Goutallier, основанную на оригинальной классификации жировой дистрофии мышц и предыдущих применениях к поясничной мышце multifidus^19,20. Присвойте 0 степень мышцам с однородно низкой интенсивностью сигнала, полным отсутствием жировых прожелок и сохранным объемом мышечной ткани. Присвойте 1 степень мышцам, содержащим небольшие линейные жировые прожелки с высоким сигналом, занимающие <5% площади поперечного сечения.
   3. Присвойте 2 степень мышцам с четко видимой жировой инфильтрацией, охватывающей 5%–50% площади поперечного сечения. Присвойте 3 степень мышцам с жировой инфильтрацией ≥50% при наличии остаточной мышечной ткани.
   4. Присвойте 4 степень мышцам, в которых вся площадь поперечного сечения замещена жиром без определяемой мышечной ткани. Для статистического анализа разделите результаты на две группы: 0-2 степени и 3-4 степени.
      ​ПРИМЕЧАНИЕ: Мышца multifidus является самой крупной и медиальной параспинальной мышцей и служит основным динамическим стабилизатором поясничного сегмента. Выраженная жировая инфильтрация (3-4 степени) указывает на значительное жировое замещение и рассматривается как клинически тяжелая категория для моделирования, поскольку она отражает порог, при котором жир занимает примерно половину площади поперечного сечения мышцы или более.
   5. Укажите, что оригинальная система оценки по Goutallier была адаптирована для оценки поясничной мышцы multifidus на аксиальных МРТ-изображениях. Разделите степени 0–2 и 3–4, чтобы отличить отсутствие или умеренную жировую инфильтрацию от выраженного жирового замещения, тем самым снижая сложность модели при сохранении адекватного соотношения событий к переменной в прогностической модели. Рассматривайте процентные пороги, используемые в данном протоколе, как операционные критерии на основе МРТ, а не как дословное воспроизведение оригинальной классификации Goutallier по данным компьютерной томографии плеча.
   6. Определите сторону преимущественного смещения позвонка, изучив аксиальные и сагиттальные изображения на предмет асимметричного трансляционного смещения позвонка, ротационного смещения или более выраженного сужения латерального рецесса. Если доминирующая сторона отсутствует, оцените сторону с большей жировой инфильтрацией мышцы multifidus. Если обе стороны симметричны, оцените правую мышцу multifidus и задокументируйте это решение.
2. Экспортируйте аксиальное Т2-взвешенное DICOM-изображение в режиме быстрого спин-эхо из системы PACS. Откройте изображение в программном обеспечении ImageJ (версия 1.53t).
   1. Выберите инструмент выделения многоугольником (polygon selection tool) и обведите фасциальную границу целевой мышцы multifidus. Фасциальная граница определяется как тонкая темная линия, окружающая мышцу.
   2. Перейдите в Image > Adjust > Threshold. Установите нижний порог на 120 условных единиц, а верхний порог — на максимальное значение пикселя.
   3. Выберите красный цвет в качестве цвета отображения для проверки идентификации жировых зон. Нажмите Apply для создания бинарной маски.
   4. Используйте значение порога 120 условных единиц как отправную точку, специфичную для конкретного сканера и последовательности, а не как универсальный порог. Перекалибруйте порог, используя репрезентативные локальные изображения, если платформа сканера, радиочастотная катушка, напряженность магнитного поля или параметры сбора данных отличаются от тех, что использовались в протоколе выработки метода.
   5. Не интерпретируйте значение порога как гистологически валидированное для всех систем визуализации. Используйте его как воспроизводимое средство обработки изображений и визуально проверяйте каждую бинарную маску по исходному аксиальному Т2-взвешенному изображению перед проведением количественных измерений.
3. Откройте Analyze > Measure в ImageJ. Перед проведением измерения активируйте параметры Area, Area Fraction, Limit to Threshold и Display Label.
   1. Запишите значение %Area как количественный процент внутримышечного жира.
   2. Повторите измерение через интервал не менее 24 ч с тем же оператором. Рассчитайте коэффициент внутриклассовой корреляции (ICC) для оценки надежности внутриоператорских измерений.
      ​ПРИМЕЧАНИЕ: ICC >0,90 указывает на отличную внутриоператорскую надежность.
   3. При повторных измерениях обеспечьте «ослепление» оператора по отношению к первоначальному измерению, сохранив исходное значение в заблокированном поле REDCap и повторно открыв DICOM-изображение как новую сессию измерения через интервал не менее 24 ч.
4. Привлеките двух сертифицированных радиологов для независимого присвоения степеней по Goutallier и проведения количественных измерений в ImageJ. Перед началом оценки в исследовании проведите стандартизированное обучение с использованием набора эталонных изображений.
   1. Разрешайте разногласия путем консенсуса с третьим старшим радиологом по заболеваниям опорно-двигательного аппарата. Рассчитайте каппу Коэна для классификации по Goutallier и коэффициент внутриклассовой корреляции для количественного процента жира.
   2. Перед началом оценки в исследовании используйте обучающий набор из 20 случаев, включая по пять случаев для минимальной, легкой, умеренной и выраженной жировой инфильтрации. Проведите калибровочную сессию для анализа эталонных изображений, размещения областей интереса, настройки порога и процедур разрешения расхождений до начала независимой оценки изображений.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Если каппа Коэна между наблюдателями упадет ниже 0,70 или коэффициент внутриклассовой корреляции упадет ниже 0,85, проведите повторную калибровку перед возобновлением анализа.

6. Разработка и применение модели прогнозирования рисков

1. Соберите все переменные исследования в структурированный набор данных с помощью REDCap. Определите переменную исхода как бинарную: 1 = эпидуральный липоматоз присутствует (выполнены все четыре диагностических критерия, описанных в шаге 3.5) и 0 = эпидуральный липоматоз отсутствует.
   1. Закодируйте переменные-предикторы следующим образом: возраст (лет); пол (0 = мужской, 1 = женский); ИМТ (кг/м²).²); смещенный сегмент (0 = L3/L4, 1 = L5); и степень по Goutallier (0 = степени 0–2; 1 = степени 3–4, что соответствует выраженной жировой инфильтрации). В отчете укажите эффект возраста на каждые 10 лет увеличения и эффект ИМТ на каждые 5 кг/м²² увеличение. В уравнении для прикроватного прогнозирования используйте коэффициенты в необработанных единицах, которые алгебраически эквивалентны сообщенным коэффициентам, основанным на приращении.
   2. Выполните очистку данных, выявив пропущенные значения, проверив наличие выбросов и подтвердив, что все переменные находятся в пределах ожидаемых диапазонов.
   3. Исключите пациентов с отсутствующими необходимыми переменными исходов или предикторов после проверки исходных записей. Проверьте непрерывные переменные с помощью анализа диапазонов и диаграмм рассеяния, исправьте подтвержденные ошибки ввода данных в соответствии с исходными записями, сохраните биологически правдоподобные выбросы и не применяйте импутацию для необходимых переменных модели.
2. Откройте SPSS версии 27.0 и установите начальное значение генератора случайных чисел (random seed) на 42 для обеспечения воспроизводимости. Выполните одномерный скрининг с использованием t-критерия Стьюдента t— t-критерий для непрерывных переменных и критерий хи-квадрат для категориальных переменных.
   1. Выберите переменные с P < 0,05 для многофакторного анализа. Постройте модель многофакторной бинарной логистической регрессии, используя метод пошагового обратного исключения на основе минимизации информационного критерия Акаике (AIC).
   2. Оцените качество подгонки модели с помощью теста Хосмера-Лемешоу. Рассчитайте коэффициент инфляции дисперсии (VIF) для всех оставшихся предикторов и подтвердите, что все значения VIF <5.
   3. Возведите коэффициенты регрессии в степень, чтобы получить скорректированные отношения шансов (ОШ) с 95% доверительными интервалами (ДИ). С помощью пакета forestplot в среде R постройте форест-график для визуализации величин эффекта (Рисунок 1). Укажите влияние возраста на каждые 10 лет увеличения и влияние ИМТ на каждые 5 кг/м²² увеличение
   4. Используйте одномерный скрининг с последующим пошаговым обратным отбором в качестве стратегии разведочного построения модели для этого одноцентрового набора данных. Интерпретируйте итоговую модель как инструмент поддержки принятия клинических решений для генерации гипотез, поскольку пошаговый отбор может привести к нестабильным оценкам коэффициентов и завышенным показателям эффективности модели. Подтвердите эффективность модели с помощью внешней валидации перед внедрением в клиническую практику.
   5. Экспортируйте очищенный набор данных SPSS в файл формата значений, разделенных запятыми (.csv), удалив метки переменных и сохранив кодировку. Постройте форест-график в R версии 4.3.1 с использованием пакета forestplot. Перед построением графика убедитесь, что кодировка переменных в R соответствует словарю кодировки SPSS.
3. Оцените дискриминационную способность модели путем расчета площади под ROC-кривой (AUC) для когорты моделирования. Рассчитайте стандартную ошибку с помощью теста Делонга.
   1. Оцените калибровку модели с помощью калибровочных кривых, которые позволяют сравнить прогнозируемые и наблюдаемые вероятности в сгруппированных интервалах прогнозируемого риска как для модельной, так и для валидационной когорт (Рисунок 2). Интерпретируйте калибровочную кривую валидационной когорты с осторожностью, поскольку на экстремальных значениях прогнозируемого риска доступно меньше наблюдений.
   2. Выполните анализ кривых принятия решений с использованием пакета rmda (версия 1.6) в R версии 4.3.1. Сравните прогностическую модель со стратегиями «лечить всех» (treat-all) и «не лечить никого» (treat-none) в диапазоне пороговых вероятностей (Рисунок 3).
   3. Проведите валидацию финальной модели с использованием отдельной внутренней валидационной когорты (n = 106). Приведите описательные данные об AUC-ROC валидации, график калибровки и кривую принятия решений. Интерпретируйте соответствие между когортами моделирования и валидации как свидетельство внутренней согласованности, а не как доказательство внешней валидности.
   4. Выполните анализ рабочей характеристики приемника (ROC-анализ), построение калибровочного графика и анализ кривых принятия решений в R версии 4.3.1. Сохраните R-скрипты, версии пакетов, исходный набор данных, словарь кодирования и выходные графики вместе с протоколом статистического анализа.
   5. Не используйте фиксированные пороговые значения, такие как разница AUC ≤0,05 или наклон калибровочной кривой в диапазоне 0,8–1,2, в качестве формальных критериев валидации. Представляйте эти значения в описательном виде как показатели внутренней стабильности модели и указывайте, что перед широким клиническим применением необходима многоцентровая внешняя валидация.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Перед применением модели к внешним клиническим наборам данных проведите полную внутреннюю валидацию.
4. Соберите пять предикторных переменных для нового пациента с DLS: возраст (лет), пол, ИМТ (кг/м²²), смещенный сегмент (L3/L4 или L5) и степень атрофии мышцы multifidus по классификации Goutallier на уровне смещения.
   1. Вычислите прогнозируемую вероятность, используя уравнение логистической регрессии, выраженное в исходных клинических единицах:
      
      Здесь z = -5,521 + (0,0412 × возраст) + (0,856 × пол) + (0,1256 × ИМТ) + (1,326 × соскользнувший сегмент) + (1.158 × степень по Goutallier). Введите возраст в годах; закодируйте пол как 0 = мужской и 1 = женский; введите ИМТ в кг/м²²; закодируйте сегмент со смещением так: 0 = L3/L4 и 1 = L5; а степень по Готье (Goutallier grade) так: 0 = степени 0–2 и 1 = степени 3–4. Коэффициенты для возраста и ИМТ в исходных единицах алгебраически эквивалентны коэффициентам, выраженным на каждые 10 лет и на каждые 5 кг/м² соответственно.² соответственно увеличиваются.
   2. Охарактеризуйте прогнозируемую вероятность описательно следующим образом: <20% указывает на низкую расчетную вероятность, 20%–50% указывает на промежуточную расчетную вероятность, а >Показатель 50% указывает на высокую расчетную вероятность эпидурального липоматоза. Используйте данные категории для информирования о рисках и определения приоритетности рабочего процесса, а не для выбора метода лечения.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Используйте прогностическую модель только в качестве инструмента поддержки принятия клинических решений. Не заменяйте моделью клиническое суждение или радиологическую интерпретацию. Не применяйте модель к группам пациентов, не входящим в когорту выведения, включая пациентов с перешейным спондилолистезом, послеоперационными состояниями позвоночника или стероид-индуцированным эпидуральным липоматозом, без дополнительной валидации.
   3. Введите исходные значения возраста и индекса массы тела (ИМТ) непосредственно в уравнение прогнозирования. Алгебраическое масштабирование коэффициентов возраста и ИМТ изменяет только вид уравнения и не влияет на прогнозируемые вероятности, отношение шансов, ROC-кривые (кривые рабочих характеристик приемника), калибровочные графики или результаты анализа кривых принятия решений.
   4. Приводите отношения шансов единообразно в следующем виде: возраст на каждые 10 лет увеличения; ИМТ на каждые 5 кг/м²² увеличение; пол, женский по сравнению с мужским; смещенный сегмент, L5 по сравнению с L3/L4; и степень по Goutallier, степени 3–4 по сравнению со степенями 0–2.
   5. Используйте категории низкой, промежуточной и высокой вероятности в качестве прагматических групп клинического взаимодействия, выведенных из предсказанного моделью распределения вероятностей и анализа кривых принятия решений. Не следует интерпретировать данные категории как валидированные пороги для назначения лечения, поскольку для установления оптимальных пороговых значений принятия решений требуется проспективная внешняя валидация.

Рисунок 1. Форест-график независимых предикторов эпидурального липоматоза у пациентов с дегенеративным спондилолистезом поясничного отдела позвоночника. Форест-график, отображающий скорректированные отношения шансов (OR) и 95% доверительные интервалы (CI) для пяти независимых предикторов, выявленных с помощью многофакторной бинарной логистической регрессии. Красные квадраты обозначают скорректированные OR, горизонтальные синие линии — соответствующие 95% CI, а вертикальная пунктирная линия указывает на нулевое значение (OR = 1). Эффект возраста указан на каждые 10 лет увеличения, а эффект индекса массы тела (BMI) — на каждые 5 kg/m² увеличения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 2. Калибровочные кривые прогностической модели логистической регрессии. (A) Калибровочная кривая для модельной когорты (n = 248). (B) Калибровочная кривая для валидационной когорты (n = 106). Ось x представляет прогнозируемую вероятность эпидурального липоматоза, а ось y — наблюдаемую частоту. Сплошная черная диагональная линия указывает на идеальную калибровку, цветные линии с символами представляют фактическую эффективность модели, а заштрихованные области обозначают 95% доверительные интервалы (C.I.). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 3. ROC-кривая и анализ кривой принятия решений прогностической модели. (A) Операционные характеристики приемника (ROC-кривые) для когорты моделирования (площадь под кривой [AUC] = 0.834) и валидационной когорты (AUC = 0.815). Серая диагональная линия представляет собой базовую линию для недискриминационного классификатора. (B) Анализ кривой принятия решений, демонстрирующий чистую выгоду прогностической модели при различных пороговых вероятностях. Красная сплошная линия соответствует когорте моделирования, синяя пунктирная линия — валидационной когорте, черная штрихпунктирная линия — стратегии «лечить всех», а серая точечная линия — стратегии «не лечить никого». Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть этот рисунок в большем размере.

Результаты

Протокол был применен к 354 последовательным пациентам с DLS. В результате рандомизации были сформированы когорта моделирования (n = 248) и когорта валидации (n = 106). Сравнение исходных демографических, клинических, рентгенологических и МРТ-характеристик не выявило статистически значимых различий между когортами, что свидетельствует о сопоставимости распределения пациентов для последующей разработки модели и внутренней валидации (Таблица 1).

В когорте моделирования 87 пациентов были классифицированы как имеющие эпидуральный липоматоз и 161 пациент — как не имеющие эпидуральный липоматоз согласно стандартизированному протоколу МРТ. Однофакторный анализ выявил различия между группами по возрасту (P = 0.014), ИМТ (P < 0.001), уровню спондилолистеза (P = 0.010) и степени по Goutallier (P = 0.024). Женский пол находился на пороге номинальной значимости (P = 0.050). Статистически значимых различий по степени по Pfirrmann, а также по остальным спино-тазовым параметрам и параметрам фасеточных суставов обнаружено не было (Таблица 2).

Переменная	Группа с липоматозом (n = 87)	Группа без липоматоза (n = 161)	t/χ2	P-значение
Возраст (лет)	70.28 ± 10.84	66.57 ± 11.50	2.47	0.014
Пол, n (%)			3.844	0.05
Мужчины	26 (29.89)	70 (43.48)
Женщины	61 (70.11)	91 (56.52)
Индекс массы тела (kg/m²)	26.84 ± 3.68	23.82 ± 3.12	6.815	<0.001
Смещенный сегмент, n (%)			9.304	0.01
L3	6 (6.90)	25 (15.53)
L4	48 (55.17)	101 (62.73)
L5	33 (37.93)	35 (21.74)
Степень по Pfirrmann, n (%)			0.99	0.804
Степень II	5 (5.75)	13 (8.07)
Степень III	24 (27.59)	50 (31.06)
Степень IV	34 (39.08)	59 (36.65)
Степень V	24 (27.59)	39 (24.22)
Степень по Goutallier, n (%)			9.446	0.024
1 степень	22 (25.29)	56 (34.78)
2 степень	26 (29.89)	60 (37.27)
3 степень	21 (24.14)	31 (19.25)
4 степень	18 (20.69)	14 (8.70)
Угол дистального фасеточного сустава (°)	55.38 ± 6.52	55.20 ± 6.39	0.208	0.835
Выпот в дистальном фасеточном суставе (mm)	0.96 ± 0.22	0.93 ± 0.20	1.091	0.277
Высота дистального диска (mm)	9.08 ± 1.96	9.20 ± 1.90	0.469	0.64
Угол проксимального фасеточного сустава (°)	49.82 ± 6.17	50.02 ± 5.97	0.252	0.802
Выпот в проксимальном фасеточном суставе (mm)	0.85 ± 0.27	0.83 ± 0.25	0.584	0.56
Высота проксимального диска (mm)	8.02 ± 1.56	8.07 ± 1.50	0.247	0.805
Инклинация таза (PI, °)	52.46 ± 8.12	52.03 ± 7.86	0.404	0.687
Наклон таза (PT, °)	24.58 ± 7.33	24.22 ± 7.10	0.375	0.708
Крестцовый угол (SS, °)	44.78 ± 6.91	44.98 ± 6.80	0.224	0.823
Грудной кифоз (TK, °)	21.08 ± 7.79	21.24 ± 7.62	0.158	0.875

Таблица 2: Однофакторный анализ факторов, связанных с эпидуральным липоматозом, в моделируемой когорте. Непрерывные переменные представлены как среднее значение ± стандартное отклонение (SD), а категориальные переменные — как количество (%). Сравнения проводились между группой с липоматозом (n = 87) и группой без липоматоза (n = 161) для выявления переменных-кандидатов для многофакторного логистического регрессионного анализа. Сокращения: BMI — индекс массы тела; PI — тазовый индекс; PT — наклон таза; SS — сакральный угол; TK — грудной кифоз.

С помощью многофакторного бинарного логистического регрессионного анализа были определены пять независимых предикторов эпидурального липоматоза: возраст (отношение шансов [OR] = 1,510 на каждые 10 лет увеличения), женский пол (OR = 2,354), ИМТ (OR = 1,874 на каждые 5 kg/m² увеличения), смещение сегмента L5 (OR = 3,766) и 3–4 степени по классификации Goutallier (OR = 3,184). Соответствующие коэффициенты регрессии, стандартные ошибки, статистика Уолда, OR и 95% ДИ обобщены в Таблице 3. Относительные величины эффекта и ДИ для отобранных предикторов представлены на форест-графике (Рисунок 1).

Переменная	β	СЭ	критерий χ² Уолда2	Значение p	или	95% ДИ
Возраст	0.412	0.156	6.975	0.008	1.51	1.112-2.050
Пол (женский)	0.856	0.368	5.408	0.02	2.354	1.144-4.842
Индекс массы тела	0.628	0.184	11.648	0.001	1.874	1.307-2.688
Смещенный сегмент (L5)	1.326	0.342	15.034	<0.001	3.766	1.926-7.362
Степень по Готулье (степени 3–4)	1.158	0.316	13.421	<0.001	3.184	1.714-5.915
Константа	-5.521	1.248	19.574	<0.001	0.004	—

Таблица 3: Многофакторный бинарный логистический регрессионный анализ независимых предикторов эпидурального липоматоза. Результаты представлены в виде коэффициента регрессии (β), стандартной ошибки (SE), статистики Вальда χ², отношения шансов (OR) и соответствующего 95% доверительного интервала (CI) для независимых предикторов, включенных в итоговую многофакторную модель бинарной логистической регрессии. Указанный коэффициент возраста соответствует увеличению на 10 лет, а коэффициент индекса массы тела (ИМТ) — увеличению на 5 kg/m². Для прямого ввода исходных клинических значений в уравнение прогнозирования эквивалентные коэффициенты составляют 0,0412 на год возраста и 0,1256 на kg/m² ИМТ. Сокращения: β — коэффициент регрессии; SE — стандартная ошибка; OR — отношение шансов; CI — доверительный интервал.

Графики калибровки показали приблизительное соответствие между прогнозируемыми и наблюдаемыми вероятностями в моделируемой и валидационной когортах, при этом в валидационной когорте наблюдалась большая неопределенность при более высоких прогнозируемых вероятностях (Рисунок 2A,B).

Дискриминационная способность модели оценивали с помощью анализа рабочей характеристики приемника (ROC-анализа). Прогностическая модель достигла значений AUC 0,834 в модельной когорте и 0,815 в валидационной когорте (Рисунок 3A). Анализ кривых принятия решений (DCA) показал потенциальную чистую выгоду в выбранных диапазонах пороговых вероятностей по сравнению со стратегиями «лечить всех» и «не лечить никого» (Рисунок 3B). Поскольку валидационная когорта была сформирована внутренним методом исключения из данных одного учреждения, эти результаты свидетельствуют о внутренней согласованности и не должны интерпретироваться как доказательство широкой внешней обобщаемости.

Наборы данных, созданные и проанализированные в ходе настоящего исследования, могут быть предоставлены по обоснованному запросу автору, ответственному за переписку (R.T.). В связи с соблюдением конфиденциальности пациентов и политикой управления данными учреждения, клинические данные и результаты визуализации на индивидуальном уровне не могут быть опубликованы в открытом доступе. Обезличенные сводные данные, коэффициенты регрессии, уравнение прогнозирования, пример листа кодирования и код статистического анализа могут быть переданы квалифицированным исследователям при условии одобрения Институциональным наблюдательным советом и комитетом по этике Медицинского центра Тяньцзинь Юнион, а также после подписания соглашения об использовании данных.

Обсуждение

Данный протокол объединяет стандартизированное получение МРТ-изображений, структурированную интерпретацию снимков и количественное моделирование рисков в единый инструмент поддержки принятия клинических решений для выявления эпидурального липоматоза у пациентов с DLS. Рабочий процесс состоит из четырех последовательных компонентов: систематической характеристики пациента, включая демографические и антропометрические переменные; стандартизированного получения сагиттальных T1-взвешенных МРТ-изображений, оптимизированных для визуализации эпидурального жира; структурированной качественной оценки отложения эпидурального жира и жировой инфильтрации параспинальных мышц с использованием предопределенных диагностических критериев; и применения многофакторного уравнения прогнозирования для получения индивидуальных оценок вероятности. Критически важные этапы, обеспечивающие воспроизводимость протокола, включают использование сагиттальных T1-взвешенных изображений в качестве основной диагностической последовательности, порог краниокаудальной протяженности ≥5 mm в одной плоскости для определения воспроизводимого эпидурального жирового отложения на уровне смещения, аксиальное подтверждение компрессии дурального мешка, систематическую градацию жировой инфильтрации многораздельных мышц по шкале Goutallier, адаптированной для позвоночника, и интеграцию этих параметров в количественную оценку риска.

Данный протокол может быть адаптирован для различных клинических условий и платформ визуализации. Для систем 3.0 T могут быть допустимы более тонкие срезы; однако время эхо следует тщательно отрегулировать, чтобы минимизировать артефакты «просвечивания» T1 (T1 shine-through), которые могут быть более выражены при более высокой напряженности магнитного поля. Для систем 1.5 T стандартные параметры сбора данных обеспечивают достаточное диагностическое качество; если уровень шума на изображениях слишком высок, увеличьте количество усреднений с 2 до 3 или используйте коэффициенты ускорения параллельной визуализации, не превышающие 2. При нетипичном распределении жировой ткани, включая циркулярное, а не дорсальное распределение, или очаговые, а не полосовидные отложения, применяйте критерий ≥5 mm к самому большому непрерывному или полунепрерывному отложению в той же сагиттальной плоскости и подтверждайте полученный результат на аксиальных T2-взвешенных изображениях. Если сохраняются сомнения в отношении патологического эпидурального липоматоза в противовес физиологическому эпидуральному жиру, сравните объем жирового отложения с переднезадним диаметром и площадью поперечного сечения дурального мешка на аксиальных изображениях. В данном протоколе аксиальные количественные измерения используются для подтверждения и документации, а не в качестве независимого эталонного стандарта для пересмотра исходного результата модели. Чтобы минимизировать межисследовательскую вариабельность при определении степени по классификации Goutallier, стандартизируйте размещение области интереса (ROI) на аксиальном срезе в средней точке смещенного межпозвоночного диска. Разногласия между двумя независимыми исследователями разрешаются путем консенсуса с третьим, старшим исследователем.

Следует учитывать несколько методологических ограничений. Во-первых, диагностика основана на качественной визуальной оценке характеристик МР-сигнала и краниокаудальной протяженности, а не на количественном волюметрическом измерении. Несмотря на практичность и широкую применимость, этот подход не позволяет определить трехмерный объем эпидурального жира, который может более напрямую коррелировать с тяжестью симптомов и срочностью хирургического вмешательства. Установленные подходы к градации по МРТ, включая методы, основанные на соотношении эпидурального жира к текальному мешку, и локорегиональную систему градаций Manjila, предоставляют дополнительную информацию о компрессии осевого канала, сагиттальной протяженности и дорзальном, вентральном или циркумферентном распределении жира^13,14. Эти особенности могут быть особенно актуальны на уровне L5-S1, где геометрия спинномозгового канала и анатомия латерального рецесса отличаются от других поясничных уровней. Настоящий протокол проспективно документирует аксиальную компрессию и распределение жира, но не использует эти системы градаций в качестве независимых эталонных стандартов, поскольку исходное исследование не было разработано как исследование диагностической точности с использованием эталонного стандарта. Следовательно, чувствительность, специфичность и межметодическое согласие не пересчитывались, чтобы избежать апостериорной переклассификации результатов исходного исследования. Современные методы количественной МРТ, включая разделение жира и воды по методу Dixon и волюметрическую сегментацию, могут обеспечить более точное определение количества жира, но требуют специализированного программного обеспечения и дополнительного времени сканирования. Во-вторых, система градаций Goutallier остается полуколичественной и подвержена межнаблюдательской вариабельности. Хотя схема из пяти ступеней обеспечивает практическую клиническую классификацию, она не дает непрерывного измерения жировой инфильтрации, которая была связана с экспрессией воспалительных цитокинов в мышцах и эпидуральной жировой ткани²¹, а также с изменением пассивных механических свойств мышцы multifidus^22,23. В данном исследовании применялся адаптированный для позвоночника вариант концепции Goutallier, при этом степени 0-2 были сгруппированы отдельно от степеней 3-4, чтобы отличить незначительное жировое замещение от выраженного при сохранении простоты модели. В-третьих, прогностическая модель включает только клинические и визуализационные переменные и не содержит биохимических маркеров, таких как профиль липидов в сыворотке крови, маркеры воспаления или адипокины, которые могли бы улучшить прогностическую эффективность в случаях, обусловленных метаболическими нарушениями. В-четвертых, использование одномерного скрининга с последующей пошаговой логистической регрессией может привести к систематической ошибке отбора переменных и нестабильности коэффициентов; поэтому модель следует считать предварительной и прошедшей только внутреннюю валидацию. Наконец, перед широким внедрением в клиническую практику необходима внешняя валидация в различных клинических условиях, на разных платформах визуализации и на различных популяциях пациентов. Поскольку валидация проводилась на когорте одного учреждения, будущие многоцентровые проспективные исследования должны подтвердить эффективность модели и установить клинически значимые пороги вероятности.

Данный протокол обладает рядом преимуществ по сравнению с неструктурированной клинической практикой. Традиционный подход зачастую опирается на случайное выявление рентгенологом эпидурального липоматоза без использования стандартизированных диагностических критериев, что приводит к противоречивым результатам обнаружения. В отличие от этого, настоящий протокол предлагает четкие диагностические критерии и структурированный рабочий процесс интерпретации, которые могут единообразно применяться разными специалистами и в разных учреждениях. По сравнению с более сложными стратегиями мультимодальной оценки, включающими передовые методы визуализации или инвазивные диагностические техники, данный подход является практически реализуемым, так как использует стандартные последовательности МРТ поясничного отдела и общедоступные клинические данные. Его основным вкладом является интеграция адаптированной для позвоночника оценки жировой инфильтрации многораздельных мышц по Goutallier в систему прогнозирования риска эпидурального липоматоза, связанного с DLS. Для оценки дегенерации межпозвоночных дисков система градации Pfirrmann остается практичной и широко признанной морфологической МРТ-классификацией¹⁸. МР-эластография зарекомендовала себя как дополнительный количественный метод, поскольку жесткость диска увеличивается по мере прогрессирования дегенерации, что может дать объективную биомеханическую информацию, выходящую за рамки порядковых степеней по Pfirrmann²⁴. В данном протоколе сохранена градация Pfirrmann, так как она легко применима при рутинных МРТ-исследованиях поясничного отдела, в то время как в будущих версиях может быть включена МР-эластография по мере ее более широкого внедрения.

С клинической точки зрения, оценки вероятности могут помочь в определении степени риска, анализе данных визуализации, обсуждении плана хирургического вмешательства и консультировании пациентов. Предыдущие работы продемонстрировали сопоставимые двухлетние результаты при эпидуральном липоматозе и дегенеративном стенозе после декомпрессии^25,26. Однако настоящий протокол не оценивает результаты лечения и не сравнивает стратегии декомпрессии, поэтому его не следует использовать для обязательного назначения открытой, малоинвазивной или эндоскопической декомпрессии. Вместо этого модель предназначена для того, чтобы предупредить клиницистов о возможности клинически значимого накопления эпидурального жира и стимулировать тщательный анализ аксиальной компрессии, дорсального или вентрального распределения жира и сдавления дурального мешка. Гипоплазия тела позвонка L5 и псевдолистез L5-S1 являются потенциальными developmental- или анатомическими имитаторами, поскольку относительно небольшой переднезадний размер тела позвонка L5 и задняя жироволокнистая ткань могут имитировать видимое смещение позвонка. Чтобы уменьшить этот источник ошибочной классификации, протокол исключает недегенеративный и врожденный спондилолистез, подтверждает DLS с помощью рентгенограмм в положении стоя и при отсутствии дефектов pars, а также требует корреляции уровня смещения между сагиттальной и аксиальной МРТ. При консультировании пациентов индивидуальные оценки вероятности могут облегчить обсуждение результатов визуализации и ожидаемых интраоперационных аспектов. В послеоперационном периоде протокол может помочь выявить пациентов, нуждающихся в более тщательном наблюдении, хотя данное применение требует дальнейшей валидации. Помимо DLS, данная структура может быть адаптирована к другим дегенеративным заболеваниям позвоночника, при которых накопление эпидурального жира способствует развитию симптомов, включая стеноз поясничного отдела позвоночника и поясничный спондилез без листеза.

В заключение, данный протокол представляет собой структурированный и клинически применимый подход к оценке эпидурального липоматоза у пациентов с DLS. Благодаря объединению стандартизированной интерпретации МРТ, систематической оценки параспинальных мышц, проспективного осевого подтверждения компрессии дурального мешка и многофакторного моделирования рисков, данный протокол обеспечивает воспроизводимость анализа изображений, передачу данных о рисках, обсуждение плана хирургического вмешательства и консультирование пациентов с использованием стандартной клинической МРТ без применения специализированного оборудования. Исходное определение диагностического результата и зарегистрированные показатели эффективности модели были сохранены в процессе пересмотра. Модель следует интерпретировать как внутренне валидированный инструмент поддержки принятия клинических решений, а не как диагностический эталон или правило принятия решения о хирургическом вмешательстве. Будущие исследования должны включать сравнение с установленными эталонами МРТ, многоцентровую внешнюю валидацию, автоматизированный анализ изображений и передовые методы количественной МРТ, такие как визуализация по методу Dixon и МР-эластография.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
Магнитно-резонансный томограф 1.5 Tesla	Оборудование	Siemens Healthineers	Magnetom Aera
16-канальная поверхностная катушка для исследования позвоночника	Оборудование	Siemens Healthineers	Стандартная конфигурация
Диагностический монитор, соответствующий стандарту DICOM Part 14 (3 мегапикселя)	Оборудование	Barco NV	Nio Color 3MP, MDNC-3421CN; калибровка DICOM через Barco QAWeb Enterprise
Пакет forestplot для R	Программное обеспечение	R Foundation for Statistical Computing	Версия 3.1.3
ImageJ	Программное обеспечение	National Institutes of Health	Версия 1.53t
Рабочая станция PACS	Оборудование	Dell Inc.	Рабочая станция Precision 3660 Tower; 64-разрядная операционная система Windows 10
Система архивации и передачи изображений (PACS)	Программное обеспечение	INFINITT Healthcare Co., Ltd.	INFINITT PACS 7.0
R	Программное обеспечение	R Foundation for Statistical Computing	Версия 4.3.1
REDCap	Программное обеспечение	Vanderbilt University	Версия 13.1
Пакет rmda для R	Программное обеспечение	R Foundation for Statistical Computing	Версия 1.6
SPSS Statistics	Программное обеспечение	IBM	Версия 27.0