Eur Spine J：经皮椎体强化术后夹心椎骨折预测列线图的构建
2025-06-08 医路坦克 MedSci原创 发表于上海
本研究旨在探讨经皮椎体强化术（PVA）后形成的夹心椎（SDV；位于两个骨水泥填充椎体之间的未骨折椎体）骨折的危险因素，并据此构建预测模型。
随着人口老龄化进程的加速，骨质疏松症的患病率逐年攀升。疏松的骨小梁结构导致骨强度下降，进而增加骨折风险。骨质疏松性椎体压缩骨折（OVCFs）是老年人群中的常见骨骼疾病，常引发剧烈腰痛及活动受限，严重影响患者生活质量。全球范围内，每年新增约140万例OVCFs。仅在中国，每年用于OVCFs治疗的费用就高达数亿美元，沉重的经济负担给社会和家庭带来巨大压力。
经皮椎体强化术（PVA），包括经皮椎体成形术（PVP）和经皮球囊扩张椎体后凸成形术（PKP），因其微创优势和显著疗效，被广泛应用于OVCFs的治疗。该技术通过向椎体内注入聚甲基丙烯酸甲酯骨水泥材料，以增强椎体的刚度和稳定性。然而，研究发现，PVA术后邻近椎体承受的应力负荷显著增加，其骨折风险远高于其他椎体。其中，夹心椎（SDV；位于两个骨水泥填充椎体之间的未骨折椎体）作为一种特殊类型的邻近椎体，其预后一直是骨科医生关注的焦点。夹心椎骨折（SDVF）的发生受多种因素影响，已有研究证实，年龄、骨密度（BMD）、术后夹心骨折节段后凸角（PKASFS）及骨水泥分布等与SDVF相关。但由于各因素权重不同，仅凭既往研究难以精准预测特定患者的SDVF发生概率。列线图（Nomogram）则能很好地解决这一问题。因此，本研究旨在分析多个潜在影响因素，构建预测SDVF发生的列线图模型，以期为临床治疗和风险识别提供参考。
研究方法：本研究回顾性分析了2018年7月至2023年7月期间在重庆医科大学附属巴南医院接受PVA治疗并形成SDV的患者资料。根据术后1年随访期间SDV是否发生骨折，将患者分为骨折组和对照组。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）方法筛选独立预测因子，构建列线图并转化为在线计算器。通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）、校准曲线分析和决策曲线分析（DCA）评估模型的区分度、校准度和临床适用性。最后，采用另一中心数据进行外部验证，并通过Bootstrap法进行内部验证。
影像学参数的测量。注：（A）邻近SDV的上级和下级椎骨形成的角度称为PKASFS。（B）骨水泥固定椎骨的AP比率计算为前壁高度（A）除以后壁高度（P），AP比率计算为两个比率的平均值：（A轴/P轴+ A轴/P轴）/2。（C）LL从L1的上级终板测量到S1的上级终板，TK从T4的上级终板测量到T12的下层终板。缩略语：SDV，夹层椎体; PKASFS，夹层骨折节段术后后凸角; AP，前后位; LL，腰椎前凸; TK，胸椎后凸
夹层椎骨的节段性影像学表现。（A）SDV相邻椎体呈海绵状骨水泥固定。（B）SDV相邻椎体呈块状骨水泥固定。（C）SDV相邻椎体分别呈海绵状和块状骨水泥固定。（D）骨水泥渗漏至SDV下椎间隙。（E）SDV相邻椎体双侧骨水泥加固。（F）分别在SDV中的相邻椎骨的双侧和单侧加固。（G）SDV相邻椎体中的单侧骨水泥加固。缩写：SDV，三明治椎骨
研究人群的基线特征
一名79岁SDVF患者的术前和术后成像。（A-B）SDV形成前的前后位和侧位X线片。（C-E）T1加权、T2加权和T2加权脂肪抑制MRI显示L1相邻椎体新鲜压缩骨折（上级和下级）。（F-G）术后第1天的前后位和侧位X线片显示L1节段的SDV。（H-I）术后第20天，患者出现复发性疼痛。前后位和侧位X线片显示SDV疑似骨折。（J-L）T1加权，T2加权，T2加权脂肪抑制MRI显示L1椎体骨折伴骨髓水肿。缩写：SDVF，夹层椎体骨折; SDV，夹层椎体
一名70岁非SDVF患者的术前和术后成像。（A-B）SDV形成前的前后位和侧位X线片。（C-E）T1加权，T2加权，T2加权脂肪抑制MRI显示L2相邻椎骨新鲜压缩骨折（上级和下级）。（FG）术后第1天的前后位和侧位X线片显示L2节段的SDV。（H-I）术后6个月随访时，患者报告没有腰痛，随访腰椎DR和CT显示没有新骨折的证据。（J-L）术后1年随访时，T1加权、T2加权和T2加权脂肪抑制MRI显示L2无明显信号异常。
验证和培训队列的预测因子比较
多变量logistic回归的结果。缩略语：BMD，骨矿物质密度; PVA，经皮椎体强化; PKASFS，夹层骨折节段术后后凸角
一年内预测SDV骨折的诺模图。
备注：（A）诺模图显示了模型的四个独立预测因子，横坐标是分配给预测因子的图形分数。这四个分数的总和在“总分”轴上生成一个图，下面的相应值表示骨折的概率。（B）可以在基于Web的动态计算器中选择四个独立预测因子的结果，缩略语：BMD，骨矿物质密度; PVA，经皮椎体增强; PKASFS，夹层骨折节段术后后凸角
诺模图的验证。图A、B和C来自训练队列，图D来自验证队列。（A）训练队列的ROC曲线。红点是模型具有最佳灵敏度和特异性时的阈值概率。（B）诺模图的校准曲线。理想线表明预测概率与骨折的实际发生完全一致，表观直线反映了所建模型的预测性能，而这两条直线之间的距离反映了模型的实际一致性。（C）诺模图的决策曲线分析。
X轴表示阈值概率，Y轴表示净效益，当诺模图的净效益大于相同阈值下的All和None线时，模型具有更好的临床适用性。（D）验证队列的ROC曲线。缩写：ROC：受试者工作特征; AUC：受试者工作特征下的面积
研究结果：本研究共纳入259例患者，其中36例在1年内发生SDV骨折。多因素分析显示，低骨密度（BMD）（OR=4.264，95% CI：2.245–8.098，P<0.001）、PVA手术节段数>3个（OR=3.703，95% CI：1.399–9.801，P=0.008）、未进行抗骨质疏松治疗（OR=4.051，95% CI：1.573–10.430，P=0.004）、术后夹心骨折节段后凸角（PKASFS）>10°（OR=8.273，95% CI：2.991–22.881，P<0.001）以及腰椎前凸角与胸椎后凸角差值（LL-TK）<0°（OR=3.701，95% CI：1.523–8.994，P=0.004）被筛选为独立危险因素。基于上述因素构建的模型AUC为0.881（95% CI：0.829–0.933）。校准曲线和DCA分析证实，该模型具有良好的实际一致性和临床适用性。外部验证的AUC为0.859（95% CI：0.788–0.930），验证了模型的稳定性。
总之，BMD、PVA手术节段数、抗骨质疏松治疗、PKASFS及LL-TK是SDV术后1年内骨折的独立影响因素，基于上述因素构建的模型具有优异的预测效能。
Eur Spine J：经皮椎体强化术后夹心椎骨折预测列线图的构建
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