Differential diagnostics of musculoskeletal pain in spondyloarthrosis and osteoarthrosis using magnetic resonance imagraphy

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Background: Musculoskeletal pain (MSP) has now become a non-infectious epidemic and is the second leading cause of disability, resulting in a significant loss of productivity among the able-bodied population in all industrialized countries. The main conditions most commonly encountered in outpatient appointments are spondyloarthritis (SA) of the lumbar spine and osteoarthritis (OA) of the knee. These diseases have similar pathogenesis and are accompanied by aseptic inflammation, involvement of muscules and ligaments, leading to the formation of various movement disorders, antinociceptive insufficiency, and peripheral and central sensitization. In this study, the results of magnetic resonance imaging (MRI) are presented, which can be used in early diagnosis of MSP, as well as dynamic control of treatment.

AIM: To evaluate neuroimaging signs in patients with SA and OA depending on the cause of the disease.

MATERIALS AND METHODS: Analytical one-stage study was performed with 158 patients with established clinical diagnosis of MSB, who were divided into four groups: primary knee OA (46 patients), posttraumatic OA (48 patients), spondylogenic OA (40 patients) and OA of 0–I stage (24 patients) To study neuroimaging signs the examination was performed on MRI devices Siemens Magnetom Aera 1.5T and General Electric Signa 1.5T.

RESULTS: MRI examination revealed stage III spondyloarthritis in 47.2% of patients, and stage II in 30.1%. Of the total number of patients, 33.3% had fragmentation of the inner and outer menisci of the knee joint, longitudinal damage of the inner meniscus was detected in 30.1% of cases and osteophytes of the knee joint in 30% of cases. Intervertebral disc sequestration (2.4%) and stage I spondyloarthrosis (7.3%) were the least common. When comparing the groups, more pronounced neuroimaging signs were detected in posttraumatic and primary OA, while they were significantly lower in spondylogenic genesis. No differences between the groups were found in the spine examination.

CONCLUSION: The study showed high informativeness of MRI in OA, which allows early diagnosis and differential diagnosis of the disease.

About the authors

Yuriy O. Novikov

Bashkir State Medical University

Email: profnovikov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6282-7658
SPIN-code: 3412-6610

MD, Dr. Sci. (Medicine), professor

Russian Federation, Ufa

Artem A. Bogachev

Pirogov National Medical and Surgical Center

Author for correspondence.
Email: doctorartemis@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7507-4416
SPIN-code: 2659-3172

traumatologist-orthopedist

Russian Federation, 70 Nizhnyaya Pervomayskaya str., 105203 Moscow

Mikhail B. Tsykunov

N.N. Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopaedics; Pirogov Russian National Research Medical University

Email: rehcito@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0994-8602
SPIN-code: 8298-8338

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow; Moscow

References

  1. Davis MA, Onega T, Weeks WB, Lurie JD. Where the United States Spends Its Spine Dollars: Expenditures on Different Ambulatory Services for the Management of Back and Neck Conditions. Spine (Phila Pa 1976). 2012;37(19):1693–1701. doi: 10.1097/BRS.0b013e3182541f45
  2. Haldeman S, Dagenais S. A supermarket approach to the evidence-informed management of chronic low back pain. Spine J. 2008;8(1):1–7. doi: 10.1016/j.spinee.2007.10.009
  3. Juniper M, Le T, Mladsi D. The epidemiology, economic burden, and pharmacological treatment of chronic low back pain in France, Germany, Italy, Spain and the UK: a literature-based review. Expert Opin Pharmacother. 2009;10(16):2581–92. doi: 10.1517/14656560903304063
  4. Zhang Y, Jordan J. Epidemiology of osteoarthritis. Clin Geriatr Med. 2010;26(3):355–69. doi: 10.1016/j. cger.2010.03.001
  5. Krutko AV, Vasiliev AI, Kareva NP. Spondyloarthrosis: Clinical recommendations. Novosibirsk: GKT Federal State Budgetary Institution “NNIITO named after Y.L. Tsivyan” of the Ministry of Health of the Russian Federation; 2016. 45 р. EDN: YMGEMP
  6. Makushin VD, Chegurov OK. Gonarthrosis (questions of pathogenesis and classification). Genius of orthopedics. 2005;(2):19–22. EDN: LDFLOF
  7. Nasonov EL, Yakhno NN, Karateev AE, et al. General principles of treatment of musculoskeletal pain: interdisciplinary consensus. Scientific and practical rheumatology. 2016;54(3):247–265. doi: 10.14412/1995-4484-2016-247-265
  8. Perolat R, Kastler A, Nicot B, et al. Facet joint syndrome: from diagnosis to interventional management. Insights Imaging. 2018;9(5):773–789. doi: 10.1007/s13244-018-0638-x
  9. Oichi T, Taniguchi Y, Oshima Y, Tanaka S, Saito T. Pathomechanism of intervertebral disc degeneration. JOR Spine. 2020;3(1):e1076. doi: 10.1002/jsp2.1076
  10. Nasonov EL, editor. Rheumatology: National guidelines. Moscow: GEOTAR-Media; 2020. 448 р.
  11. Dosin YuM, Yagur VE, Martusevich NA, et al. Primary gonarthrosis: the state of the problem. Medical business: a scientific and practical therapeutic journal. 2013;(2):74–78. EDN: UCNTLJ
  12. Novikov YuO. The role of unfavorable production factors in the formation of dorsalgias. Healthcare of Bashkortostan. 2000;(S4):139–140. EDN: TVLFFD
  13. Al-Bsheni FA. The role of trauma factors in the development of secondary gonarthrosis. In: Health for everyone. Materials of the 4th International Scientific and Practical Conference. Pinsk: Polessky State University; 2012. Р. 26–27. EDN: GXAUAE
  14. Veselovsky VP. Practical vertebroneurology and manual therapy. Riga; 1991. 344 р.
  15. Kuznetsov VF. Handbook of vertebroneurology: clinic, diagnosis. Minsk: Belarus; 2000. 351 р.
  16. Khabirov FA. Guidelines for clinical neurology of the spine. Kazan: Kazan State Medical Academy; 2006. 520 р. EDN: VSHFBR
  17. Pathria M, Sartoris DJ, Resnick D. Osteoarthritis of the facet joints: accuracy of oblique radiographic assessment. Radiology. 1987;164(1):227–230. doi: 10.1148/radiology.164.1.3588910
  18. Kellgren JH, Lawrence JS. Radiological assessment of osteo-arthrosis. Ann Rheum Dis. 1957;16:494–502. doi: 10.1136/ard.16.4.494
  19. Hannan MT, Felson DT, Pincus T. Analysis of the discordance between radiographic changes and knee pain in osteoarthritis of the knee. The Journal of rheumatology. 2000;27(6):1513–1517.
  20. Zhou X, Liu Y, Zhou S, et al. The correlation between radiographic and pathologic grading of lumbar facet joint degeneration. BMC Med Imaging. 2016;16(1):1–8. doi: 10.1186/s12880-016-0129-9
  21. Kalichman L, Li L, Kim DH, et al. Facet joint osteoarthritis and low back pain in the community-based population. Spine (Phila Pa 1976). 2008;33(23):2560–2565. doi: 10.1097/BRS.0b013e318184ef95
  22. Zaitseva EM, Alekseeva LI, Smirnov AV, Nasonov EL. Magnetic resonance imaging in osteoarthritis. Scientific and practical rheumatology. 2006;44(5):59–75. EDN: HZSMTN
  23. Bedson J, Croft PR. The discordance between clinical and radiographic knee osteoarthritis: a systematic search and summary of the literature. BMC Musculoskeletal Disorders. 2008;9(1):1–11. doi: 10.1186/1471-2474-9-116
  24. Sumin DYu, Galashina EA. The possibilities of magnetic resonance imaging in detecting early manifestations of gonarthrosis. In: Technological innovations in traumatology, orthopedics and neurosurgery: Integration of science and practice: To the 75th anniversary of the Saratov Scientific Research Institute of Traumatology, Orthopedics and Neurosurgery. Saratov: Limited Liability Company “Amirit”; 2020. Р. 86–89. EDN: DXFWRY
  25. Kholin AV. Magnetic resonance imaging in diseases and injuries of the central nervous system. Moscow: MEDpress-inform; 2017. 256 р.
  26. Grogan J, Nowicki BH, Schmidt TA, Haughton VM. Lumbar facet joint tropism does not accelerate degeneration of the facet joints. American journal of neuroradiology. 1997;18(7):1325–1329.
  27. Newbould RD, Miller SR, Toms LD, et al. T2* measurement of the knee articular cartilage in osteoarthritis at 3T. J Magn Reson Imaging. 2012;35(6):1422–1429. doi: 10.1002/jmri.23598
  28. Tsykunov MB. The use of categories of the International classification of functioning for the assessment of disorders in the pathology of the musculoskeletal system. Part 1. N.N. Priorov Journal of Traumatology and Orthopedics. 2019;(1):58–66. doi: 10.17116/vto201901158
  29. Heckerman D. A tutorial on learning with Bayesian networks. Innovations in Bayesian networks: Theory and applications. 2008. Р. 33–82
  30. Aven T, Eidesen K. A predictive Bayesian approach to risk analysis in health care. BMC Med Res Methodol. 2007;7:38. doi: 10.1186/1471-2288-7-38
  31. Popelyansky YaYu. Orthopedic neurology (vertebroneurology). Moscow: MEDpress-inform; 2003. 670 р.
  32. Gade F. Segmental innervation: graphical synthesis of correspondences between dermatomes, myotomes, sclerotomes and viscerotomes. A systematic review of scientific papers and publications on dermatomas, myotomas, sclerotomas and viscerotomas for the development of graphic synthesis of somatovisceral correspondences. Russian Osteopathic Journal. 2019;(3–4):150–163. doi: 10.32885/2220-0975-2019-3-4-150-163
  33. DOI: https://doi.org/10.17816/vto626361

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».