Дифференциальная диагностика мышечно-скелетных болей при спондилоартрозе и остеоартрозе с использованием магнитно-резонансной томографии

Обложка
  • Авторы: Новиков Ю.О.1, Богачев А.А.2, Цыкунов М.Б.3,4
  • Учреждения:
    1. Башкирский государственный медицинский университет
    2. Национальный медико-хирургический центр им. Н.И. Пирогова
    3. Национальный медицинский исследовательский центр травматологии и ортопедии им. Н.Н. Приорова
    4. Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
  • Выпуск: Том 31, № 3 (2024)
  • Страницы: 325-336
  • Раздел: Оригинальные исследования
  • URL: https://bakhtiniada.ru/0869-8678/article/view/290877
  • DOI: https://doi.org/10.17816/vto629188
  • ID: 290877

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Мышечно-скелетная боль (МСБ) в настоящее время приняла характер неинфекционной эпидемии и занимает второе место среди причин инвалидности, приводя к существенной потере производительности среди трудоспособного населения во всех индустриально развитых странах. Основными заболеваниями, которые наиболее часто встречаются на амбулаторном приёме, являются спондилоартроз (СА) поясничного отдела позвоночника и остеоартроз (ОА) коленного сустава. Эти заболевания имеют сходный патогенез и сопровождаются асептическим воспалением, вовлечением в процесс мышечного и связочного аппарата, приводящим к формированию разнообразных двигательных нарушений, антиноцицептивной недостаточности, периферической и центральной сенситизации. В данном исследовании представлены результаты магнитно-резонансной томографии (МРТ), которые могут использоваться при ранней диагностике МСБ, а также динамического контроля в процессе лечения.

Цель. Оценка нейровизуализационных признаков у пациентов с СА и ОА в зависимости от генеза заболевания.

Материалы и методы. Выполнено аналитическое одномоментное исследование с участием 158 пациентов с установленным клиническим диагнозом МСБ, которые были разделены на четыре группы: первичный ОА коленного сустава (46 человек), посттравматический ОА (48 человек), спондилогенный ОА (40 человек) и ОА 0–I стадии (24 человека). Для изучения нейровизуализационных признаков обследование проводилось на аппаратах МРТ Siemens Magnetom Aera 1.5T и General Electric Signa 1.5Т.

Результаты. При МРТ-обследовании у 47,2% пациентов выявили спондилоартроз III стадии, у 30,1% — II стадии. Из общего количества пациентов 33,3% имели повреждение в виде фрагментации внутреннего и наружного менисков коленного сустава, в 30,1% случаев выявили повреждение внутреннего мениска в виде продольного расщепления и в 30% случаев — остеофиты коленного сустава. Реже всего встречались секвестрация межпозвонкового диска — 2,4% и спондилоартроз I стадии — 7,3%. При сравнении в группах более выраженные нейровизуализационные признаки выявлялись при посттравматическом и первичном ОА, при спондилогенном генезе они были существенно ниже. При исследовании позвоночника различий в группах установлено не было.

Заключение. Исследование показало высокую информативность МРТ при ОА, позволяющую осуществлять раннюю диагностику и проводить дифференциальную диагностику заболевания.

Об авторах

Юрий Олегович Новиков

Башкирский государственный медицинский университет

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

доктор медицинских наук, профессор кафедры нейрохирургии и медицинской реабилитации

Россия, Уфа

Артем Андреевич Богачев

Национальный медико-хирургический центр им. Н.И. Пирогова

Автор, ответственный за переписку.
Email: doctorartemis@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7507-4416
SPIN-код: 2659-3172

врач-травматолог-ортопед

Россия, 105203, Москва, ул. Нижняя Первомайская, 70

Михаил Борисович Цыкунов

Национальный медицинский исследовательский центр травматологии и ортопедии им. Н.Н. Приорова; Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова

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

доктор медицинских наук, профессор кафедры медицинской реабилитации, зав. отделением

Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Davis M.A., Onega T., Weeks W.B., Lurie J.D. 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. Vol. 37, № 19. Р. 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. Vol. 8, № 1. Р. 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. Vol. 10, № 16. Р. 2581–92. doi: 10.1517/14656560903304063
  4. Zhang Y., Jordan J. Epidemiology of osteoarthritis // Clin Geriatr Med. 2010. Vol. 26, № 3. Р. 355–69. doi: 10.1016/j. cger.2010.03.001
  5. Крутько А.В., Васильев А.И., Карева Н.П. Спондилоартроз: Клинические рекомендации. Новосибирск: ГКТ ФГБУ «ННИИТО им. Я.Л. Цивьяна» Минздрава России, 2016. 45 с. EDN: YMGEMP
  6. Макушин В.Д., Чегуров О.К. Гонартроз (вопросы патогенеза и классификации) // Гений ортопедии. 2005. № 2. С. 19–22. EDN: LDFLOF
  7. Насонов Е.Л., Яхно Н.Н., Каратеев А.Е., и др. Общие принципы лечения скелетно-мышечной боли: междисциплинарный консенсус // Научно-практическая ревматология. 2016. Т. 54, № 3. С. 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. Vol. 9, № 5. Р. 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. Vol. 3, № 1. Р. e1076. doi: 10.1002/jsp2.1076
  10. Ревматология: национальное руководство / Под ред. Е.Л. Насонова. Москва: ГЭОТАР-Медиа, 2020. 448 с.
  11. Досин Ю.М., Ягур В.Е., Мартусевич Н.А., и др. Первичный гонартроз: состояние проблемы. Лечебное дело: научно-практический терапевтический журнал. 2013. № 2(30). С. 74–78. EDN: UCNTLJ
  12. Новиков Ю.О. Роль неблагоприятных производственных факторов в формировании дорсалгий // Здравоохранение Башкортостана. 2000. № S4. С. 139–140. EDN: TVLFFD
  13. Аль-Бшени Ф.А. Роль факторов травмы в развитии вторичного гонартроза. В кн.: Здоровье для всех. Материалы 4-й Международной научно-практической конференции. Пинск: Полесский государственный университет, 2012. С. 26–27. EDN: GXAUAE
  14. Веселовский В.П. Практическая вертеброневрология и мануальная терапия. Рига, 1991. 344 с.
  15. Кузнецов В.Ф. Справочник по вертеброневрологии: клиника, диагностика. Минск: Беларусь, 2000. 351 с.
  16. Хабиров Ф.А. Руководство по клинической неврологии позвоночника. Казань: Казанская государственная медицинская академия, 2006. 520 с. EDN: VSHFBR
  17. Pathria M., Sartoris D.J., Resnick D. Osteoarthritis of the facet joints: accuracy of oblique radiographic assessment // Radiology. 1987. Vol. 164, № 1. Р. 227–230. doi: 10.1148/radiology.164.1.3588910
  18. Kellgren J.H., Lawrence J.S. Radiological assessment of osteo-arthrosis // Ann Rheum Dis. 1957. Vol. 16. Р. 494–502. doi: 10.1136/ard.16.4.494
  19. Hannan M.T., Felson D.T., Pincus T. Analysis of the discordance between radiographic changes and knee pain in osteoarthritis of the knee // The Journal of rheumatology. 2000. Vol. 27, № 6. Р. 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. Vol. 16, № 1. Р. 1–8. doi: 10.1186/s12880-016-0129-9
  21. Kalichman L., Li L., Kim D.H., et al. Facet joint osteoarthritis and low back pain in the community-based population // Spine (Phila Pa 1976). 2008. Vol. 33, № 23. Р. 2560–2565. doi: 10.1097/BRS.0b013e318184ef95
  22. Зайцева Е.М., Алексеева Л.И., Смирнов А.В., Насонов Е.Л. Магнитно-резонансная томография при остеоартрозе // Научно-практическая ревматология. 2006. Т. 44, № 5. С. 59–75. EDN: HZSMTN
  23. Bedson J., Croft P.R. The discordance between clinical and radiographic knee osteoarthritis: a systematic search and summary of the literature // BMC Musculoskeletal Disorders. 2008. Vol. 9, № 1. Р. 1–11. doi: 10.1186/1471-2474-9-116
  24. Сумин Д.Ю., Галашина Е.А. Возможности магнитно-резонансной томографии в выявлении ранних проявлений гонартроза. В кн.: Технологические инновации в травматологии, ортопедии и нейрохирургии: интеграция науки и практики: К 75-летию Саратовского научно-исследовательского института травматологии, ортопедии и нейрохирургии. Саратов: Общество с ограниченной ответственностью «Амирит», 2020. С. 86–89. EDN: DXFWRY
  25. Холин А.В. Магнитно-резонансная томография при заболеваниях и травмах центральной нервной системы. Москва: МЕДпресс-информ, 2017. 256 с.
  26. Grogan J., Nowicki B.H., Schmidt T.A., Haughton V.M. Lumbar facet joint tropism does not accelerate degeneration of the facet joints // American journal of neuroradiology. 1997. Vol. 18, № 7. Р. 1325–1329.
  27. Newbould R.D., Miller S.R., Toms L.D., et al. T2* measurement of the knee articular cartilage in osteoarthritis at 3T // J Magn Reson Imaging. 2012. Vol. 35, № 6. Р. 1422–1429. doi: 10.1002/jmri.23598
  28. Цыкунов М.Б. Использование категорий Международной классификации функционирования для оценки нарушений при патологии опорно-двигательной системы. Часть 1 // Вестник травматологии и ортопедии им. Н.Н. Приорова. 2019. № 1. С. 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. Vol. 7. Р. 38. doi: 10.1186/1471-2288-7-38
  31. Попелянский Я.Ю. Ортопедическая неврология (вертеброневрология). Москва: МЕДпресс-информ, 2003. 670 с.
  32. Гаде Ф. Сегментарная иннервация: графический синтез соответствий между дерматомами, миотомами, склеротомами и висцеротомами. Систематический обзор научных работ и публикаций о дерматомах, миотомах, склеротомах и висцеротомах для разработки графического синтеза соматовисцеральных соответствий // Российский остеопатический журнал. 2019. № 3–4 (46–47). С. 150–163. doi: 10.32885/2220-0975-2019-3-4-150-163

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».