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 специализированной 16-канальной поверхностной катушкой для позвоночника. Протокол может быть адаптирован для других систем 1.5 или 3.0 T с эквивалентным оборудованием. Все процедуры были проведены в соответствии с Хельсинкской декларацией и одобрены Институциональным наблюдательным советом Медицинского центра Тяньцзинь Юнион (номер одобрения: 2024-IRB-089).

1. Отбор пациентов и клиническая оценка

1. До начала включения пациентов 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 всей документации исследования.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Требование о получении индивидуального информированного согласия может быть отменено в случаях, когда в исследовании используются полностью обезличенные ранее полученные клинические данные и наборы диагностических изображений, при условии, что такая отмена соответствует политике учреждения и государственным нормативным актам, регулирующим вторичное использование клинических данных. Получите официальное разрешение на отмену согласия в комитете по этике. Получите этическое одобрение до начала набора пациентов.
2. Проведите скрининг последовательно поступающих в отделение хирургии позвоночника пациентов с подтвержденным диагнозом DLS. Изучите рентгенограммы в боковой проекции стоя или в режиме сгибания-разгибания для подтверждения переднего смещения позвонка на ≥3 мм или ≥10% от ширины тела позвонка.
   1. Подтвердите наличие дегенеративных изменений на соответствующем уровне, включая дегенерацию межпозвоночного диска и гипертрофию фасеточных суставов¹⁷Подтвердите отсутствие дефекта межсуставной части (pars interarticularis) на боковых рентгенограммах и сагиттальных МРТ-снимках.
   2. Включите в исследование пациентов в возрасте от 18 до 85 лет, которым была проведена стандартная МРТ поясничного отдела позвоночника (сагиттальные Т1-взвешенные, сагиттальные Т2-взвешенные и аксиальные Т2-взвешенные последовательности) в течение 2 недель до клинического обследования. Исключите пациентов, перенесших операции на позвоночнике или эпидуральное введение стероидов в течение предыдущих 6 месяцев.
   3. Измерьте переднее смещение позвонков по рентгенограммам в боковой проекции в положении стоя или при сгибании-разгибании, используя метод задней линии тела позвонка. Проведите вертикальную контрольную линию вдоль задней кортикальной пластинки каудального позвонка, затем измерьте перпендикулярное расстояние от этой линии до задненижнего угла смещенного краниального позвонка. Зафиксируйте 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 связанным с особенностями развития или анатомическими имитациями, такими как гипоплазия тела позвонка L5 и псевдолистез L5–S1), принимающих глюкокортикоиды для >суммарно 3 месяца в течение предыдущего года или подтвержденный эндогенный гиперкортицизм (синдром Кушинга, аденома надпочечников или адренокортикотропная опухоль гипофиза).
   1. Исключите пациентов, получавших анаболические стероиды или заместительную терапию тестостероном в течение последних 6 месяцев. Исключите результаты МРТ-исследований с недостаточным качеством изображений, 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 — видимые артефакты отсутствуют; степень I — легкие артефакты, не влияющие на диагностику; степень II — умеренные артефакты, скрывающие анатомические границы или ориентиры для проведения измерений; степень III — выраженные артефакты, делающие последовательность недиагностической. Исключайте из анализа исследования, в которых на любой из последовательностей, необходимых для классификации исходов, выявлены артефакты степени II или III, либо повторите выполнение соответствующей 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, заполненную двумя квалифицированными ассистентами-исследователями.
   1. Зафиксируйте возраст (лет), пол (мужской/женский), индекс массы тела (ИМТ; кг/м²).²), и смещенный сегмент (L3, L4 или L5).
   2. Зафиксируйте продолжительность симптомов, наличие нейрогенной перемежающейся хромоты и ранее применявшееся консервативное лечение.
   3. Двое подготовленных лаборантов-исследователей должны независимо друг от друга извлечь клинические переменные из электронных медицинских карт (ЭМК) и системы архивации и передачи данных (PACS) в дублирующие формы REDCap. После извлечения данных следует сравнить две формы и устранить расхождения, обратившись к исходным записям. Неурегулированные расхождения передаются старшему исследователю для окончательного решения.
   4. Выявите пропущенные или неполные переменные в ходе проверки диапазонов и полноты данных в REDCap. Сверьте пропущенные значения с данными ЭМК, PACS и оригинальными протоколами визуализации. Исключайте пациента из разработки модели только в том случае, если не удается восстановить необходимый предиктор, переменную исхода или важную МРТ-последовательность. Не проводите статистическую импутацию для обязательных переменных модели.
5. Случайным образом распределите подходящих пациентов в когорту моделирования (n = 248) и валидационную когорту (n = 106), используя соотношение распределения 7:3 в программе SPSS версии 27.0 с начальным числом (random seed) 42.
   1. Распределите пациентов из когорты моделирования по группам с эпидуральным липоматозом и без липоматоза на основании консенсусного диагноза двух старших рентгенологов, специализирующихся на позвоночнике, с >10-летний опыт работы с соблюдением протокола интерпретации МРТ, описанного в шаге 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 по этой переменной, распределите первые 70% подходящих случаев в когорту моделирования, а остальные 30% — в когорту валидации; оставьте переменную распределения неизменной для всех последующих анализов.
   3. Используйте простой рандомный метод распределения вместо стратифицированной рандомизации. Не принудительно выравнивайте исходные демографические, рентгенологические или МРТ-переменные при формировании когорт.
   4. После рандомизации сравните исходные демографические, клинические, рентгенологические и МРТ-переменные между когортами моделирования и валидации с помощью t-критерия Стьюдента t—тест или критерий хи-квадрат, в зависимости от ситуации. Распределение считается приемлемым при отсутствии клинически значимого дисбаланса; результаты оценки сопоставимости когорт следует указать 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
Мужской	96 (38.71)	42 (39.62)
Женский	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 Пфиррманну, n (%)			0.104	0.991
II степень	18 (7.26)	8 (7.55)
III степень	74 (29.84)	33 (31.13)
IV степень	93 (37.50)	38 (35.85)
V степень	63 (25.40)	27 (25.47)
Степень по Гутолье, n (%)			3.022	0.388
1 степень	78 (31.45)	27 (25.47)
2 степень	86 (34.68)	33 (31.13)
3 степень	52 (20.97)	28 (26.42)
4 степень	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
Высота дистального 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
Высота проксимального 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 как среднее значение ± стандартное отклонение (SD), категориальные переменные представлены как количество (%). Для оценки сопоставимости когорт были сравнены исходные демографические, клинические, рентгенологические и магнитно-резонансные характеристики когорты моделирования (n = 248) и когорты валидации (n = 106). Сокращения: BMI, индекс массы тела; PI, тазовый индекс; PT, тазовый наклон; SS, сакральный угол; TK, грудной кифоз.

2. Протокол сбора данных МРТ

1. Проведите скрининг безопасности МРТ с использованием стандартизированного опросника. Выявите противопоказания, включая беременность, наличие имплантированных электронных устройств, ферромагнитных инородных тел, клаустрофобию и историю аллергических реакций на контрастные вещества на основе гадолиния.
   1. Попросите 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, чтобы обеспечить сгибание примерно на 20°–30° и уменьшить физиологический поясничный лордоз. Установите катушку для позвоночника так, чтобы ее центр находился на уровне L3, обеспечивая охват от T12 до S3.
   3. Зафиксируйте катушку, обеспечив прямой контакт с кожей и устранив видимые воздушные зазоры. Поместите пенные подкладки по обеим сторонам, чтобы минимизировать движения пациента, и предоставьте совместимое с МРТ устройство экстренного вызова.
   4. Не вводите внутривенные контрастные вещества на основе гадолиния. Диагностический протокол включает безконтрастные сагиттальные T1-взвешенные, сагиттальные T2-взвешенные и аксиальные T2-взвешенные последовательности.
2. Выполните трехплоскостную скаут-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-крестцовый переход визуализирован не полностью.
3. Получите сагиттальные T1-взвешенные изображения с использованием турбо-спин-эхо при TR = 500 ms, TE = 12 ms, поле обзора = 280 × 280 mm, матрица = 512 × 256, толщина среза = 4 mm, интервал между срезами = 0.4 mm и NEX = 2.
   1. Задайте срезы параллельно остистым отросткам. Выполните 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 среза, интервал между срезами и диагностические плоскости. Оптимизируйте поле обзора, матрицу, число усреднений (NEX), длину эхо-поезда и коэффициент параллельной визуализации по мере необходимости, при условии, что эпидуральный жир, границы текального мешка и анатомия смещенного уровня остаются четко видимыми для диагностической интерпретации.
4. Получите сагиттальные T2-взвешенные изображения с использованием турбо-спин-эхо при TR = 3,500-4,000 ms, TE = 100-120 ms, поле обзора = 280 mm × 280 mm, матрица = 512 × 256, толщина среза = 4 mm, интервал между срезами = 0.4 mm и NEX = 2.
   1. Согласуйте позиционирование срезов с сагиттальным T1-взвешенным сканированием для возможности прямого сравнения изображений.
      ПРИМЕЧАНИЕ: T2-взвешенная визуализация дает дополнительную анатомическую информацию, улучшая визуализацию спинномозговой жидкости (CSF), текального мешка и морфологии межпозвоночных дисков. Эта последовательность также используется для оценки дегенерации межпозвоночных дисков по шкале Пфирманна. Типичное время сканирования составляет примерно 4–5 min.
5. Получите аксиальные T2-взвешенные изображения с использованием быстрого спин-эхо на каждом уровне межпозвоночных дисков поясничного отдела от L1/L2 до L5/S1 при TR = 4,000 ms, TE = 112 ms, поле обзора = 180 mm × 180 mm, матрица = 320 × 256, толщина среза = 4 mm, интервал между срезами = 0.4 mm и NEX = 3.
   1. Задайте аксиальные срезы параллельно каждому межпозвоночному диску. Выполните 6-8 срезов через смещенный сегмент для обеспечения полного анатомического охвата.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Аксиальная T2-взвешенная визуализация позволяет оценить распределение эпидурального жира и морфологию текального мешка. Сочетание сагиттальных T1-взвешенных, сагиттальных T2-взвешенных и аксиальных T2-взвешенных последовательностей дает дополнительную анатомическую информацию для комплексной оценки. Общее время сканирования для всех поясничных уровней составляет примерно 15–20 min. Полное обследование, включая позиционирование пациента и скаут-визуализацию, занимает примерно 30–35 min.
6. Оцените качество изображений перед завершением обследования. Подтвердите отсутствие артефактов движения степени II или выше, полную визуализацию пояснично-крестцового перехода, адекватное соотношение сигнал/шум и отсутствие значительного артефакта «заворачивания» (wrap-around).
   1. Повторите любую последовательность, которая не соответствует критериям качества изображения. Экспортируйте все изображения DICOM в PACS с сохранением метаданных.
   2. Приемлемым качеством изображения считается полный охват от T12/L1 до крестца, четкая визуализация задних кортикальных пластинок тел позвонков и краев текального мешка, отсутствие артефакта «заворачивания», распространяющегося в спинальный канал, и достаточное соотношение сигнал/шум для дифференциации эпидурального жира от CSF и параспинальных мышц. Повторите любую последовательность, которая не соответствует этим критериям.
   3. Используйте ту же четырехбалльную систему оценки артефактов движения, которая описана в шаге 1.3.3. Повторите последовательности с артефактами движения степени II или III перед тем, как выпустить пациента, либо исключите обследование, если повторное сканирование невозможно.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Проверяйте качество изображений до того, как пациент покинет сканер.

3. Интерпретация МРТ-изображений при эпидуральном липоматозе

ПРИМЕЧАНИЕ: Эпидуральный липоматоз определяется как патологическое разрастание неинкапсулированной зрелой жировой ткани в эпидуральном пространстве позвоночника. При DLS данное состояние способствует стенозу спинномозгового канала и может потребовать проведения комбинированной декомпрессии во время операции по спондилодезу. Точная диагностика требует систематической оценки 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 отображения градаций серого DICOM Part 14). Обеспечьте контролируемое окружающее освещение (≤50 lux).
   1. Загрузите полную серию МРТ-исследования. Выведите сагиттальные Т1-взвешенные и сагиттальные Т2-взвешенные изображения рядом в верхнем окне просмотра, а аксиальные Т2-взвешенные изображения — в нижнем окне просмотра с синхронизированным анатомическим кросс-реферированием.
   2. Используйте институциональный просмотрщик PACS с откалиброванными по стандарту DICOM инструментами измерения и включенным синхронизированным сагиттально-аксиальным кросс-реферированием. Применяйте одинаковые настройки окна и уровня для параллельного сравнения изображений во время каждого сеанса чтения. Запишите производителя PACS и версию программного обеспечения в Таблице материалов.
2. Определите уровень смещения позвонка на срединном сагиттальном Т1-взвешенном изображении, наблюдая переднее смещение позвонка. Проведите референсную линию вдоль заднего кортикального слоя нижележащего тела позвонка.
   1. Измерьте перпендикулярное расстояние от референсной линии до задне-нижнего угла смещенного позвонка. Подтвердите, что измеренное смещение составляет ≥3 mm или ≥10% ширины тела позвонка.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Точная локализация уровня смещения имеет принципиальное значение, поскольку эпидуральный липоматоз оценивается именно на уровне смещения позвонка.
   2. Выполните измерения смещения позвонка с помощью встроенного откалиброванного 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, чтобы верифицировать жировую природу 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 проводите кросс-реферирование положительных или сомнительных результатов по аксиальным Т2-взвешенным изображениям. При проспективном внедрении документируйте распределение эпидурального жира, деформацию дурального мешка и соответствие установленным методам оценки на основе МРТ, включая подходы с расчетом соотношения эпидурального жира к дуральному мешку в аксиальной проекции и локорегиональную систему градации по Manjila. В ретроспективной когорте, использованной для разработки модели, эти установленные системы градации не применялись в качестве независимых референсных стандартов, и исходный бинарный результат не подвергался ретроспективной реклассификации.
4. Измерьте краниокаудальный размер эпидурального жирового отложения с помощью электронного штангенциркуля на рабочей станции PACS. Расположите курсоры на верхнем и нижнем краях непрерывного эпидурального жирового отложения и запишите максимальное значение.
   1. Подтвердите, что краниокаудальный размер составляет ≥5 mm в одной и той же сагиттальной плоскости. Используйте визуализацию как минимум на двух соседних сагиттальных срезах только для подтверждения медиолатеральной непрерывности и уменьшения артефактов частичного объема; не используйте соседние сагиттальные срезы для оценки краниокаудального размера.
   2. Проведите кросс-реферирование очага на сагиттальных Т2-взвешенных изображениях для оценки характеристик сигнала. Изучите 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 референсных 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, а краниокаудальный размер в той же 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 ROI-анализа в PACS или инструмента выделения полигона в ImageJ, и запишите площадь в mm².
   5. Качественно сравните сагиттальный размер и степень тяжести в аксиальной проекции с системой градации по Manjila. В данном протоколе, ориентированном на DLS, используйте систему градации по Manjila в качестве локорегионального ориентира для документирования, а не в качестве основного определения исхода, 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 внедрении не полагайтесь исключительно на сагиттальные критерии. Подтверждайте соответствующее накопление эпидурального жира и деформацию контура дурального мешка на аксиальных изображениях, а также документируйте, является ли распределение жира дорсальным, вентральным или циркумферентным.
   1. Запишите количественные аксиальные данные, включая переднезадний диаметр и площадь поперечного сечения дурального мешка, вместе с качественным соответствием методам оценки на основе соотношения эпидурального жира к дуральному мешку и локорегиональной системе градации по Manjila.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Исходное исследование не проектировалось как исследование диагностической точности с использованием установленного МРТ-референсного стандарта, и исходные изображения DICOM не переанализировались в ходе доработки рукописи. Следовательно, чувствительность, специфичность и согласованность методов не пересчитывались. Эти дополнительные аксиальные дескрипторы предназначены для поддержки проспективного клинического внедрения и не изменяют исходный результат исследования или прогностическую модель.
6. Обеспечьте независимую интерпретацию всех исследований двумя старшими рентгенологами, специализирующимися на позвоночнике (опыт ≥10 лет). Заполните стандартизированную структурированную форму отчета, задокументировав 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 по позвоночнику (опыт >15 лет), 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 эксперта. 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 межпозвоночного диска

1. Изучите сагиттальные Т2-взвешенные МРТ-изображения на уровне смещенного сегмента. Просмотрите все сагиттальные срезы и выберите изображение, обеспечивающее наиболее четкую визуализацию пульпозного ядра.
   1. Оцените степень дегенерации межпозвоночного диска по системе градации Pfirrmann¹⁸. Присвойте I степень дискам с гомогенным гиперинтенсивным сигналом, идентичным сигналу от ЦСЖ, нормальной высотой диска и четким разграничением между ядром и кольцом.
   2. Присвойте II степень дискам с неоднородным гиперинтенсивным сигналом, содержащим горизонтальные полосы низкого сигнала, сохраненной высотой диска и четким разграничением между ядром и кольцом. Присвойте III степень дискам с промежуточным серым сигналом, нечеткой границей между ядром и кольцом, нормальной или слегка 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 дисковым пространством, полной потерей разграничения между ядром и кольцом и выраженным сужением дискового пространства.
2. Поручите двум сертифицированным рентгенологам с опытом визуализации опорно-двигательного аппарата ≥5 лет независимо определить степени по Pfirrmann. Зафиксируйте присвоенную степень для каждого оцениваемого диска.
   1. Разрешайте расхождения в оценках путем вынесения решения третьим сертифицированным рентгенологом. Рассчитайте межэкспертное согласие, используя взвешенный коэффициент каппа Коэна.
   2. Обеспечьте «ослепление» рентгенологов в отношении клинических симптомов, истории лечения, наличия эпидурального липоматоза, переменных прогностической модели, а также оценок друг друга в ходе независимого определения степени по Pfirrmann.
   3. Проводите градацию по Pfirrmann с использованием одних и тех же мониторов диагностического качества и в стандартизированных условиях просмотра, описанных в шаге 3.1.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Полностью завершите консенсусную градацию перед переходом к оценке жировой инфильтрации параспинальных мышц.

5. Оценка жировой инфильтрации параспинальных мышц

1. Проанализируйте аксиальные T2-взвешенные изображения с быстрым спин-эхо на уровне середины смещенного межпозвоночного диска. Идентифицируйте многораздельные мышцы (m. multifidus) с обеих сторон как глубокие параспинальные мышцы, расположенные непосредственно латеральнее остистого отростка и дужки позвонка.
   1. Изучите сагиттальные изображения, чтобы определить сторону преобладающего смещения позвонка. Для оценки выберите многораздельную мышцу на соответствующей стороне.
   2. Используйте адаптированный для позвоночника подход к градуировке по Goutallier, основанный на исходной классификации жировой дегенерации мышц и предыдущих исследованиях поясничных многораздельных мышц^19,20. Присвойте 0 степень мышцам с гомогенно низкой интенсивностью сигнала, полным отсутствием жировых прослоек и сохранным объемом мышечной массы. Присвойте 1 степень мышцам, содержащим небольшие линейные жировые прослойки с высоким сигналом, занимающие <5% площади поперечного сечения.
   3. Присвойте 2 степень мышцам с четко видимой жировой инфильтрацией, занимающей 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 видимой мышечной ткани. Для статистического анализа разделите результаты на две группы: степени 0-2 и степени 3-4.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Многораздельная мышца является самой крупной и наиболее медиальной параспинальной мышцей и служит основным динамическим стабилизатором поясничного сегмента. Выраженная жировая инфильтрация (степени 3-4) 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 исходная система градуировки Goutallier была адаптирована для оценки поясничных многораздельных мышц при аксиальной МРТ. 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 количества событий к числу переменных 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 компьютерной томографии плечевого сустава.
   6. Определите сторону преобладающего смещения позвонка, проанализировав аксиальные и сагиттальные изображения на предмет асимметричного трансляционного смещения позвонка, ротационного смещения или большего сужения латерального рецесса. Если преобладающая сторона отсутствует, оценивайте сторону с более выраженной жировой инфильтрацией многораздельной мышцы. Если обе стороны симметричны, оценивайте правую многораздельную мышцу и задокументируйте это решение.
2. Экспортируйте аксиальное T2-взвешенное DICOM-изображение с быстрым спин-эхо из системы PACS. Откройте изображение в программном обеспечении ImageJ (версия 1.53t).
   1. Выберите инструмент многоугольного выделения (polygon selection tool) и обведите фасциальную границу целевой многораздельной мышцы. Фасциальная граница определяется как тонкая темная линия, окружающая мышцу.
   2. Откройте Image > Adjust > Threshold. Установите нижний порог на уровне 120 произвольных единиц, а верхний порог — на максимальное значение пикселя.
   3. Выберите красный цвет отображения для проверки идентификации жировых областей. Нажмите «Apply» для создания бинарной маски.
   4. Используйте значение порога 120 произвольных единиц как отправную точку, специфичную для конкретного сканера и последовательности, а не как универсальный порог. Повторно калибруйте порог с использованием репрезентативных локальных изображений в случаях, когда платформа сканера, радиочастотная катушка, напряженность магнитного поля или параметры сбора данных отличаются от тех, что использовались в протоколе разработки.
   5. Не интерпретируйте значение порога как гистологически валидированное для всех систем визуализации. Используйте его как воспроизводимое средство обработки изображений и визуально сверяйте каждую бинарную маску с оригинальным аксиальным T2-взвешенным изображением перед проведением количественных измерений.
3. Откройте Analyze > Measure в ImageJ. Перед выполнением 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 тем же оператором. Рассчитайте коэффициент внутриклассовой корреляции (ICC) для оценки внутриоператорской надежности.
      ПРИМЕЧАНИЕ: ICC >0,90 указывает на отличную внутриоператорскую надежность.
   3. При повторных измерениях обеспечьте «ослепление» оператора относительно первоначального измерения, сохранив исходное значение в заблокированном поле REDCap и открыв DICOM-изображение как новую сессию измерения через интервал не менее 24 ч.
4. Привлеките двух сертифицированных рентгенологов для независимого присвоения степеней по Goutallier и проведения количественных измерений в ImageJ. Перед началом оценки в рамках исследования проведите стандартизированное обучение с использованием набора эталонных изображений.
   1. Разрешайте разногласия путем достижения консенсуса с третьим старшим рентгенологом по заболеваниям опорно-двигательного аппарата. Рассчитайте каппа Коэна для классификации Goutallier и коэффициент внутриклассовой корреляции для количественного процента жира.
   2. Перед оценкой в исследовании используйте обучающий набор из 20 случаев, включая по пять случаев с минимальной, легкой, умеренной и выраженной жировой инфильтрацией. Проведите калибровочную сессию для изучения эталонных изображений, размещения областей интереса, настройки порога и процедур разрешения расхождений перед началом независимой градуировки изображений.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Если каппа Коэна между наблюдателями опускается ниже 0,70 или коэффициент внутриклассовой корреляции опускается ниже 0,85, проведите сессию перекалибровки 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, указанных 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); смещенного сегмента (0 = L3/L4, 1 = L5); и степени по Готье (0 = степени 0–2; 1 = степени 3–4, что соответствует выраженной жировой инфильтрации). В отчете укажите влияние возраста на каждые 10 лет увеличения и влияние ИМТ на каждые 5 кг/м²² увеличение. В уравнении для прикроватного прогнозирования используйте коэффициенты в абсолютных единицах, которые алгебраически эквивалентны опубликованным коэффициентам, основанным на приросте.
   2. Выполните очистку данных, выявив пропущенные значения, проверив наличие выбросов и подтвердив, что все переменные находятся в ожидаемых диапазонах.
   3. Исключите пациентов с отсутствующими значениями необходимых переменных исхода или предикторов после проверки первичной документации. Проведите анализ непрерывных переменных с помощью проверки диапазонов и диаграмм рассеяния, исправьте подтвержденные ошибки ввода данных в соответствии с первичной документацией, оставьте биологически правдоподобные выбросы и не прибегайте к импутации необходимых переменных модели.
2. Откройте SPSS версии 27.0 и установите случайное число (random seed) на 42 для обеспечения воспроизводимости результатов. Выполните одномерный скрининг с использованием t-критерия Стьюдента т—t-критерий для непрерывных переменных и критерий хи-квадрат для категориальных переменных.
   1. Выберите переменные с P < 0,05 для многофакторного анализа. Постройте многофакторную модель бинарной логистической регрессии, используя метод обратного пошагового исключения на основе минимизации информационного критерия Акаике (AIC).
   2. Оцените качество подгонки модели с помощью критерия Хосмера-Лемешоу. Рассчитайте коэффициент инфляции дисперсии (VIF) для всех оставшихся предикторов и убедитесь, что все значения VIF <5.
   3. Возведите коэффициенты регрессии в экспоненту, чтобы получить скорректированные отношения шансов (ОШ) с 95% доверительными интервалами (ДИ). С помощью пакета forestplot в 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 исследовательского построения модели для данного набора данных одного центра. Интерпретируйте конечную 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 значений, разделенных запятыми (.csv), удалив метки переменных и сохранив кодировку. Постройте форест-график в R версии 4.3.1 с помощью пакета forestplot. Перед построением графика убедитесь, что кодировка переменных в R соответствует словарю кодировки SPSS.
3. Оцените дискриминационную способность модели, рассчитав площадь под ROC-кривой (AUC) для модельной когорты. Оцените стандартную ошибку с помощью теста Делона.
   1. Оцените калибровку модели с помощью калибровочных кривых, которые позволяют сравнить прогнозируемые и наблюдаемые вероятности по группам интервалов прогнозируемого риска как для когорты моделирования, так и для валидационной когорты (Рисунок 2). К калибровочной кривой когорты валидации следует относиться с осторожностью, так как в областях экстремальных значений прогнозируемого риска доступно меньше наблюдений.
   2. Выполните анализ кривых принятия решений (decision curve analysis) с помощью 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). Опишите полученное значение AUC 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 полученные рисунки вместе с протоколом статистического анализа.
   5. Не используйте фиксированные пороговые значения, такие как разница AUC ≤0,05 или наклон калибровки от 0,8 до 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 требуется 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/м²),²), смещенный сегмент (L3/L4 или L5) и степень жировой дистрофии многораздельных мышц по шкале Goutallier на уровне смещения.
   1. Рассчитайте 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 × смещенный сегмент) + (1,158 × степень по Готулье). Укажите возраст в годах; закодируйте пол как 0 = мужской и 1 = женский; укажите ИМТ в кг/м²²; сегмент с This соскальзыванием закодировали как 0 = L3/L4 и 1 = L5; степень по Goutallier закодировали как 0 = степени 0–2 и 1 = степени 3–4. Коэффициенты в исходных единицах измерения для возраста и ИМТ алгебраически эквивалентны коэффициентам, выраженным на 10 лет и на 5 кг/м² соответственно.² соответственно увеличиваются.
   2. Опишите прогнозируемую вероятность 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 эти 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 популяциям, не входящим в когорту выведения, включая пациентов с перешеечным спондилолистезом, послеоперационными состояниями позвоночника или стероид-индуцированным эпидуральным липоматозом, без дополнительной валидации.
   3. Введите исходные значения возраста и ИМТ непосредственно в уравнение прогнозирования. Алгебраическое перемасштабирование коэффициентов возраста и ИМТ меняет только вид уравнения и не влияет на прогнозируемые вероятности, отношения шансов, ROC-кривые, калибровочные графики или результаты анализа кривых принятия решений.
   4. Приводите отношение шансов единообразно следующим образом: 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 классификации Goutallier, степени 3–4 по сравнению со степенями 0–2.
   5. Используйте категории низкой, промежуточной и высокой вероятности в качестве прагматических групп клинической коммуникации, выведенных из прогнозируемого моделью распределения вероятностей и анализа кривых принятия решений. Не следует интерпретировать эти категории как валидированные пороги для назначения лечения, поскольку для установления оптимальных порогов принятия решений требуется проспективная внешняя валидация.

Рисунок 1. Форест-плот независимых предикторов эпидурального липоматоза у пациентов с дегенеративным поясничным спондилолистезом. Форест-плот, показывающий скорректированные отношения шансов (OR) и 95% доверительные интервалы (ДИ) для пяти независимых предикторов, выявленных с помощью многофакторной бинарной логистической регрессии. Красные квадраты обозначают скорректированные OR, горизонтальные синие линии представляют соответствующие 95% ДИ, 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. Кривые калибровки прогностической модели логистической регрессии. (A) Кривая калибровки для модельной когорты (n = 248). (B) Кривая калибровки 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 кривых принятия решений прогностической модели. (A) ROC-кривые (Receiver operating characteristic) для когорты моделирования (площадь под кривой [AUC] = 0.834) и валидационной когорты (AUC = 0.815). Серая диагональная линия представляет собой базовую линию для недискриминантного классификатора. (B) Анализ кривых 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 увеличенную версию этого рисунка.

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