基于表观扩散系数预测脊髓型颈椎病术后结局的列线图研究：开启精准医疗新篇

　　脊髓型颈椎病（Cervical Spondylotic Myelopathy，CSM）是一种常见的慢性脊髓损伤疾病，就像隐藏在身体里的 “暗箭”，悄无声息地影响着人们的健康。它发病隐匿，早期症状不典型，而到了后期，却可能导致严重的神经功能缺损，甚至瘫痪。目前，手术是治疗 CSM 最有效的手段，然而，术后的恢复情况却如同 “盲盒” 一般难以预测。这可让医生和患者都犯了难：如果能提前知道手术效果，提前做好应对准备，那该多好啊！带着这样的疑问，来自唐山市人民医院介入医学科、北京大学国际医院放射科、河北医科大学第一医院放射科与核医学科的研究人员展开了一场探索之旅，相关研究成果发表在《European Spine Journal》上。

为了攻克这一难题，研究人员主要采用了以下关键技术方法：
首先是收集样本，他们收集了 2023 年 3 月至 9 月期间 100 例确诊为 CSM 并准备接受手术治疗的患者，这些患者成为了研究的 “主力军”。其次，利用磁共振成像（MRI）技术，对患者进行常规颈椎 MRI 和小视野矢状位扩散加权成像（DWI）扫描，其中小视野矢状位 DWI 扫描参数有明确设定。然后，通过图像分析，由两位经验丰富的放射科医生确定 T2 高信号（T2⁺）和患者的狭窄情况，并测量相关指标。最后，使用改良日本骨科协会评分（mJOA）评估患者术前和术后的神经功能，根据 mJOA 改善率将患者分组。通过这些方法，研究人员获得了大量的数据，为后续分析奠定了基础。

下面来看看具体的研究结果：

1. 单因素逻辑回归分析：研究人员对性别、年龄（AGE）、体重指数（BMI）、糖尿病、吸烟、狭窄位置节段、T2 高信号、狭窄位置前后径、狭窄位置面积、手术方式、狭窄位置 ADC 值以及上下节段 ADC 值（S-ADC、U-ADC、I-ADC）等 13 个变量进行分析。结果发现，AGE、BMI、糖尿病、T2、面积、S-ADC、U-ADC 和 I-ADC 在两组间存在显著差异，而性别、吸烟、狭窄位置节段、狭窄位置前后径和手术方式无显著差异。这就像是在众多 “嫌疑人” 中，初步锁定了一些可能影响术后恢复的 “关键因素”。
2. 构建两个模型：根据单因素分析结果，研究人员构建了两个模型。Model 1 由 AGE、BMI、糖尿病、T2 和面积这 5 个变量建立，该模型能正确分类 80.000% 的受试者，有一定的预测能力。Model 2 则在此基础上加入了 S-ADC、U-ADC 和 I-ADC，共 8 个变量。经检验，Model 2 的逻辑回归方程与原始数据拟合良好，能正确分类 85.000% 的受试者，且具有更高的阳性预测值、阴性预测值、特异性和敏感性。这表明加入 ADC 值相关变量后，模型的预测效果得到了显著提升。
3. 比较两个模型的指标：通过受试者工作特征曲线（ROC）分析发现，Model 2 的诊断效率更高，其曲线下面积（AUC）为 0.933，而 Model 1 的 AUC 为 0.864。DeLong 检验也显示两组模型之间存在显著差异。此外，校准曲线和决策曲线分析（DCA）表明，Model 2 在预测概率与实际概率之间具有更好的准确性和临床实用性，就像一把更精准的 “尺子”，能更好地预测 CSM 患者术后预后。
4. 构建列线图：研究人员根据 AGE、T2、面积和 S-ADC 构建了列线图，这个列线图可以直接预测 CSM 的预后。通过比较两个术后预测模型的校准曲线和 DCA 曲线，再次验证了基于 Model 2 构建的列线图具有更好的预测准确性、临床评价能力和效果，更适合用于预测 CSM 患者的术后预后。

研究结论与讨论部分指出，本研究发现加入 ADC 值的临床 - 影像 - ADC 值模型预测 CSM 术后神经功能恢复的性能明显优于未加入 ADC 值的临床 - 影像模型。基于 ADC 值的列线图模型可以有效预测 CSM 患者术后神经功能恢复结果。在众多影响 CSM 患者预后的因素中，AGE、BMI、糖尿病、T2 高信号、面积、S-ADC、U-ADC 和 I-ADC 都是独立影响因素。例如，年龄越大，术后预后不良的风险越高；T2 高信号、脊髓狭窄位置面积减小以及狭窄位置 ADC 值增加，也都与预后不良相关。同时，研究中使用的小视野 DWI 成像技术，相比传统的扩散张量成像（DTI）技术，在成像时间、显示组织微观结构变化等方面具有更多优势。不过，该研究也存在一些局限性，比如样本量相对较小，且未对样本进行随机分组分析。未来，还需要更多多中心研究来进一步验证。

总的来说，这项研究为 CSM 患者术后预后的预测提供了新的方法和思路，基于 ADC 值的列线图模型在预测 CSM 患者术后恢复方面展现出良好的应用前景，就像为医生和患者打开了一扇了解手术预后的 “窗户”，有望为临床决策提供重要参考，助力提高 CSM 患者的治疗效果和生活质量。<【基于表观扩散系数预测脊髓型颈椎病术后结局的列线图研究：开启精准医疗新篇】【为预测脊髓型颈椎病（CSM）术后神经功能恢复结局，研究人员构建基于表观扩散系数（ADC）的列线图，该模型预测效果良好，有助于临床决策。】【脊髓型颈椎病 | 表观扩散系数 | 列线图 | 神经功能恢复 | 磁共振成像 | 手术预后 | 危险因素 | 多变量逻辑回归 | 校准曲线 | 决策曲线分析】【国内】【脊髓型颈椎病（Cervical Spondylotic Myelopathy，CSM）是一种常见的慢性脊髓损伤疾病，就像隐藏在身体里的 “暗箭”，悄无声息地影响着人们的健康。它发病隐匿，早期症状不典型，而到了后期，却可能导致严重的神经功能缺损，甚至瘫痪。目前，手术是治疗 CSM 最有效的手段，然而，术后的恢复情况却如同 “盲盒” 一般难以预测。这可让医生和患者都犯了难：如果能提前知道手术效果，提前做好应对准备，那该多好啊！带着这样的疑问，来自唐山市人民医院介入医学科、北京大学国际医院放射科、河北医科大学第一医院放射科与核医学科的研究人员展开了一场探索之旅，相关研究成果发表在《European Spine Journal》上。

为了攻克这一难题，研究人员主要采用了以下关键技术方法：
首先是收集样本，他们收集了 2023 年 3 月至 9 月期间 100 例确诊为 CSM 并准备接受手术治疗的患者，这些患者成为了研究的 “主力军”。其次，利用磁共振成像（MRI）技术，对患者进行常规颈椎 MRI 和小视野矢状位扩散加权成像（DWI）扫描，其中小视野矢状位 DWI 扫描参数有明确设定。然后，通过图像分析，由两位经验丰富的放射科医生确定 T2 高信号（T2⁺）和患者的狭窄情况，并测量相关指标。最后，使用改良日本骨科协会评分（mJOA）评估患者术前和术后的神经功能，根据 mJOA 改善率将患者分组。通过这些方法，研究人员获得了大量的数据，为后续分析奠定了基础。

下面来看看具体的研究结果：

1. 单因素逻辑回归分析：研究人员对性别、年龄（AGE）、体重指数（BMI）、糖尿病、吸烟、狭窄位置节段、T2 高信号、狭窄位置前后径、狭窄位置面积、手术方式、狭窄位置 ADC 值以及上下节段 ADC 值（S-ADC、U-ADC、I-ADC）等 13 个变量进行分析。结果发现，AGE、BMI、糖尿病、T2、面积、S-ADC、U-ADC 和 I-ADC 在两组间存在显著差异，而性别、吸烟、狭窄位置节段、狭窄位置前后径和手术方式无显著差异。这就像是在众多 “嫌疑人” 中，初步锁定了一些可能影响术后恢复的 “关键因素”。
2. 构建两个模型：根据单因素分析结果，研究人员构建了两个模型。Model 1 由 AGE、BMI、糖尿病、T2 和面积这 5 个变量建立，该模型能正确分类 80.000% 的受试者，有一定的预测能力。Model 2 则在此基础上加入了 S-ADC、U-ADC 和 I-ADC，共 8 个变量。经检验，Model 2 的逻辑回归方程与原始数据拟合良好，能正确分类 85.000% 的受试者，且具有更高的阳性预测值、阴性预测值、特异性和敏感性。这表明加入 ADC 值相关变量后，模型的预测效果得到了显著提升。
3. 比较两个模型的指标：通过受试者工作特征曲线（ROC）分析发现，Model 2 的诊断效率更高，其曲线下面积（AUC）为 0.933，而 Model 1 的 AUC 为 0.864。DeLong 检验也显示两组模型之间存在显著差异。此外，校准曲线和决策曲线分析（DCA）表明，Model 2 在预测概率与实际概率之间具有更好的准确性和临床实用性，就像一把更精准的 “尺子”，能更好地预测 CSM 患者术后预后。
4. 构建列线图：研究人员根据 AGE、T2、面积和 S-ADC 构建了列线图，这个列线图可以直接预测 CSM 的预后。通过比较两个术后预测模型的校准曲线和 DCA 曲线，再次验证了基于 Model 2 构建的列线图具有更好的预测准确性、临床评价能力和效果，更适合用于预测 CSM 患者的术后预后。

研究结论与讨论部分指出，本研究发现加入 ADC 值的临床 - 影像 - ADC 值模型预测 CSM 术后神经功能恢复的性能明显优于未加入 ADC 值的临床 - 影像模型。基于 ADC 值的列线图模型可以有效预测 CSM 患者术后神经功能恢复结果。在众多影响 CSM 患者预后的因素中，AGE、BMI、糖尿病、T2 高信号、面积、S-ADC、U-ADC 和 I-ADC 都是独立影响因素。例如，年龄越大，术后预后不良的风险越高；T2 高信号、脊髓狭窄位置面积减小以及狭窄位置 ADC 值增加，也都与预后不良相关。同时，研究中使用的小视野 DWI 成像技术，相比传统的扩散张量成像（DTI）技术，在成像时间、显示组织微观结构变化等方面具有更多优势。不过，该研究也存在一些局限性，比如样本量相对较小，且未对样本进行随机分组分析。未来，还需要更多多中心研究来进一步验证。

总的来说，这项研究为 CSM 患者术后预后的预测提供了新的方法和思路，基于 ADC 值的列线图模型在预测 CSM 患者术后恢复方面展现出良好的应用前景，就像为医生和患者打开了一扇了解手术预后的 “窗户”，有望为临床决策提供重要参考，助力提高 CSM 患者的治疗效果和生活质量。