Методика прогнозируемого расчёта величины выстояния глазных яблок при планировании операции декомпрессии орбиты у больных эндокринной офтальмопатией

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Введение. Наиболее эффективным методом хирургического лечения липогенной и смешанной формы отёчного экзофтальма в настоящий момент является внутренняя декомпрессия орбиты. В ходе данного оперативного вмешательства выполняется удаление избыточной патологически изменённой жировой клетчатки из наружного и внутреннего хирургических пространств орбиты. Многими учёными разрабатываются методики расчёта объёма орбитальной клетчатки, но остаётся актуальным вопрос разработки методики прогнозируемого выстояния глазного яблока после выполнения внутренней декомпрессии орбиты, которая может быть использована без применения дополнительного оборудования и программного обеспечения, проста в освоении и не требует длительного времени для расчёта. Эта методика должна учитывать индивидуальные особенности строения орбит пациента и применяться для расчётов при коррекции двустороннего экзофтальма.

Цель — разработать и оценить эффективность новой методики расчёта положения глазных яблок у пациентов после выполненной операции декомпрессии орбит.

Материалы и методы. Обследовали 64 больных (126 орбит) липогенной и смешанной формами эндокринной офтальмопатии. Всем пациентам была выполнена внутренняя декомпрессия орбиты, с удалением орбитальной клетчатки, объём которой рассчитывали по разработанной авторами оригинальной методике. Пациентам проводили офтальмологическое обследование и выполняли мультиспиральную компьютерную томографию до оперативного лечения и через 6 мес. после операции.

Результаты. В результате декомпрессии орбиты у всех пациентов обследуемой группы отмечалось уменьшение степени экзофтальма, а рассчитанные по методике величины выстояния глазных яблок соответствовали положению глазных яблок у пациентов после оперативных вмешательств через 6 мес. Уровень статистической значимости, рассчитанный согласно t-критерию Стьюдента, планируемого послеоперационного положения глазного яблока по отношению к фактическому послеоперационному экзофтальму составил 0,98 (р > 0,05), то есть можно утверждать, что группы не отличаются и статистически значимых различий не выявлено.

Выводы. Разработанная методика расчёта предполагаемого послеоперационного выстояния глазного яблока работает без помощи дополнительного программного обеспечения. Данная методика позволяет рассчитать эффект симметричного положения глазных яблок в послеоперационном периоде и снизить риск развития осложнений

Об авторах

Дмитрий Викторович Давыдов

Российский университет дружбы народов; Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Email: d-davydov3@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5506-6021
SPIN-код: 1368-2453

доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой реконструктивно-пластической хирургии с курсом офтальмологии

Россия, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, 8; Москва

Дмитрий Анатольевич Лежнев

Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Email: lezhnevd@mail.ru

доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой лучевой диагностики

Россия, 127473, Москва, ул. Делегатская 20/1

Константин Андреевич Коновалов

1586 Военный клинический госпиталь

Автор, ответственный за переписку.
Email: kkonovalov82@mail.ru

начальник офтальмологического отделения

Россия, 142110, Московская область, Подольск, ул. Маштакова 4

Список литературы

  1. Саакян С.В., Пантелеева О.Г., Сирмайс О.С. Особенности клинического течения эндокринной офтальмопатии в детском возрасте // Российская педиатрическая офтальмология. 2014. Т. 9, № 3. С. 20–23.
  2. Бровкина А.Ф., Стоюхина А.С. Классификация эндокринной офтальмопатии // Проблемы эндокринологии. 2006. Т. 52, № 5. С. 11–15.
  3. Давыдов Д.В., Лежнев Д.А., Коновалов К.А., и др. Новая методика расчёта избыточного объёма мягких тканей орбиты у больных с эндокринной офтальмопатией при планировании операции // Офтальмология. 2019. T. 16, № 4. С. 442–448. doi: 10.18008/1816-5095-2019-4-442-448
  4. Кочетков П.А., Савватеева Д.М., Лопатин А.С. Декомпрессия орбиты: обзор хирургических доступов и анализ их эффективности // Российская ринология. 2013. Т. 21, № 1. С. 28–34.
  5. Бровкина А.Ф. Современные аспекты патогенеза и лечения эндокринной офтальмопатии // Вестник Российской академии наук. 2003. Т. 73, № 5. С. 52–54.
  6. Kazim M., Trokel S.L., Acaroglu G., Elliott A. Reversal of dysthyroid optic neuropathy following orbital fat decompression // Br J Ophthalmol. 2000. Vol. 84. No. 6. Р. 600–605. doi: 10.1136/bjo.84.6.600
  7. Comerci M., Elefante A., Strianese D., et al. Semiautomatic Regional Segmentation to Measure Orbital Fat Volumes in Thyroid-Associated Ophthalmopathy: A Validation Study // The Neuroradiology Journal. 2013. Vol. 26. No. 4. Р. 373–379. doi: 10.1177/197140091302600402
  8. Cai Q.Y., Chen Z.Y., Jiang W., et al. A novel method for quantitative measurement of orbital fat volume based on magnetic resonance images // Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue Bao. 2017. Vol. 37. No. 9. Р. 1248–1251. doi: 10.3969/j.issn.1673-4254.2017.09.18
  9. Shen J., Jiang W., Luo Y.S., et al. Establishment of MRI 3D Reconstruction Technology of Orbital Soft Tissue and Its Preliminary Application in Patients with Thyroid-Associated Ophthalmopathy // Clini Endocrinol. 2018. Vol. 88, No. 5. Р. 637–644. doi: 10.1111/cen.13564
  10. Садовская О.П., Дравица Л.В., Альдхаж Х.А.А. МРТ-диагностика объёма ретробульбарной клетчатки у пациентов с эндокринной офтальмопатией // Современные технологии в офтальмологии. 2020. № 4. С. 148–149. doi: 10.25276/2312-4911-2020-4-148-149
  11. Shen J., Jiang W., Luo Y., et al. Establishment of magnetic resonance imaging 3D reconstruction technology of orbital soft tissue and its preliminary application in patients with thyroid-associated ophthalmopathy // Clin Endocrinol (Oxf). 2018. Vol. 88. No. 5. Р. 637–644. doi: 10.1111/cen.13564
  12. Яценко О.Ю. Объёмно-топографические и структурные изменения мягких тканей вершины орбиты при оптической нейропатии у пациентов с отёчным экзофтальмом // Офтальмология. 2014. Т. 11, № 2. С. 48–54.
  13. Bontzos G., Mazonakis M., Papadaki E., et al. Ex vivo orbital volumetry using stereology and CT imaging: A comparison with manual planimetry // Eur Radiol. 2019. Vol. 29, No. 3. P. 1365–1374. doi: 10.1007/s00330-018-5691-9
  14. Regensburg N.I., Kok P.H., Zonneveld F.W., et al. A new and validated CT-based method for the calculation of orbital soft tissue volumes // Invest Ophthalmol Vis Sci. 2008. Vol. 49. No. 5. P. 1758–1762. doi: 10.1167/iovs.07-1030.
  15. Garau L.M., Guerrieri D., De Cristofaro F., et al. Extraocular muscle sampled volume in Graves’ orbitopathy using 3-T fast spin-echo MRI with iterative decomposition of water and fat sequences // Acta Radiol Open. 2018. Vol. 7. No. 6. ID 2058460118780892. doi: 10.1177/2058460118780892
  16. Бровкина А.Ф., Яценко О.Ю., Аубакирова С.А. Методика расчёта объёма орбитальной клетчатки, удаляемой при декомпрессивной операции у больных с эндокринной офтальмопатией // Вестник офтальмологии. 2009. Т. 125, № 3. С. 24–26.
  17. Li B., Feng L., Tang H., et al. A new radiological measurement method used to evaluate the modified transconjunctival orbital fat decompression surgery // BMC Ophthalmol. 2021. Vol. 21. No. 1. ID176. doi: 10.1186/s12886-021-01911-9

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Мультиспиральная компьютерная томограмма. Костный режим. 3D-реконструкция. Вид спереди. Метка на скулоорбитальном шве (стрелка)

Скачать (106KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Мультиспиральная компьютерная томограмма. Костный режим. 3D-реконструкция. Вид сверху. Создание фронтальной плоскости

Скачать (40KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Мультиспиральная компьютерная томограмма. Мягкотканный режим. 3D-реконструкция. Метка установлена на костном крае, изображения за окружностью исключены

Скачать (61KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Мультиспиральная компьютерная томограмма. Мягкотканный режим. 3D-реконструкция. Величина экзофтальма правой орбиты (отрезок АВ) до операции и планируемое положение после операции (отрезок АС)

Скачать (102KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Мультиспиральная компьютерная томограмма. Мягкотканный режим. 3D-реконструкция. Необходимый к удалению объём жировой орбитальной клетчатки. Стандартная программа томографа

Скачать (107KB)
Метаданные

© Коновалов К.А., Давыдов Д.В., Лежнев Д.А., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 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».