BMC Musculoskelet Disord:利用骨折特征和患者年龄预测肱骨近端骨折的三角结节指数:LBQ-PHF评分的发展
2023-10-02 医路坦克 MedSci原创 发表于陕西省
本研究的目的是研究(1)骨折类型和年龄是否与局部骨质量(LBQ)相关,以及(2)基于这些变量的评分系统是否能够预测肱骨近端骨折(PHF)的局部骨质量(LBQ)。
一些研究表明,局部骨质量(local bone quality, LBQ)可能会影响手术结果,并作为骨合成失败的预测指标。因此,一些作者得出结论,LBQ应作为术前评估的一部分,并在最近推荐的治疗算法中纳入了这一变量。为了测量PHF的LBQ,我们制定了三角结节指数(deltoid tuberosity index, DTI),在正位平片上直接测量三角结节近端。该指标已被证明与外周定量计算机断层扫描(pQCT)测量的肱骨头骨密度密切相关。DTI是迄今为止唯一有效的PHF骨密度(BMD)影像学测量方法。迄今为止,只有少数数据集较小且使用有限的裂缝分类系统的研究处理了使用该指标测量的LBQ与裂缝形态之间的关系。
本研究的目的是利用大型数据集和多种骨折分类系统来调查(1)年龄和骨折模式,特别是冠状面头部排列是否与局部骨质量相关;(2)基于这些变量的评分系统是否能够预测PHF的LBQ。
图1.纳入研究流程图。急性骨折定义为损伤后6周内的PHF
表1显示了年龄、性别和骨折类型与DTI的关系。aMann-Whitney U检验具有双侧显著性水平(α = 0.05)。b卡方检验无症状双侧显著性水平(α = 0.05)。加粗值表示经Bonferroni校正后的显著值,作为卡方分析后的事后检验(校正显著性水平:cα = 0.004, dα = 0.003, eα = 0.004, fα = 0.008)
图2:年龄、DTI、冠状头对齐和性别之间的图形关系
图3:分类回归树(CART)建模分析后的决策树图
表2 CART建模分析各组频率分布
表3 Logistic回归分析显示,除性别外,其他参数均有显著影响。该模型的赤池信息准则和贝叶斯信息准则分别为352.4和382.88
表4 不考虑性别的Logistic回归分析。该模型的赤池信息准则和贝叶斯信息准则分别为350.68和377.36
表5 LBQ-PHF评分系统。
材料与方法:回顾性研究2009年6月至2022年3月期间某二级创伤中心所有急性PHF患者的X线平片和CT。采用三角结节指数(deltoid tuberosity index, DTI)测定局部骨质量。除年龄和性别外,骨折形态采用以下分类系统进行分类:Neer、Resch、AO基金会/骨科创伤协会(AO/OTA)和Hertel/LEGO。
图4 LBQ-PHF评分系统的受试者工作特征(ROC)曲线分析
表6 敏感度、特异度和正确分类病例比例的详细报告,以确定阈值
表7 相应频率的敏感度和特异性详细报告。LBQ-PHF评分分为两组,<5分为低危,> = 5分为高危,局部骨质量较差
表8 将LBQ-PHF评分应用于107例外部测试队列后,相应频率的敏感性和特异性的详细报告,敏感性为79.2%,特异性为86.7%
结果:只有Resch分类系统显示骨折类型与骨质量之间有显著关系,冠状面对齐与DTI之间有显著关联(p = 0.001)。外翻头部对准在骨质量低的患者中更为常见(p = 0.002)。多项logistic回归分析显示,年龄相对于外翻头排列的相对风险比显著(RRR = 0.97, [95% CI, 0.94-1], p = 0.039), DTI相对于外翻头排列的相对风险比不显著(RRR = 1.26, [95% CI, 0.96-1.64], p = 0.092)。使用DTI截断值为1.3而不是1.4,年龄和内翻头对准被确定为LBQ的重要预测因子(OR = 1.12, [95% CI, 1.1-1.15], p < 0.001;OR = 0.54, [95% CI, 0.3-0.96], p = 0.037)。基于这两个变量开发的LBQ- phf评分系统(肱骨近端骨折局部骨质量)能够以79.2%的敏感性和86.7%的特异性预测LBQ。
结论:年龄和肱骨冠状面对中是PHF患者LBQ的独立预测因素。基于这些变量开发的简单评分系统能够以可靠的预测特征评估BQ。
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