Einführung

Zervikale Radikulopathie (CR) ist eine häufige Erkrankung, die durch eine mechanische Nervenkompression entsteht. Sie kann zu einer Neuropraxie (Nervenfunktionsstörung ohne axonalen Schaden) führen und auch eine chemische Reizung der Nervenwurzel verursachen. Das klinische Erscheinungsbild ist bei den Patient:innen sehr unterschiedlich – deshalb hat die Anamnese allein nur einen begrenzten diagnostischen Wert. Obwohl mehrere klinische Tests zur Diagnostik vorgeschlagen wurden, konnte keiner eine ausreichende Validität zeigen, wenn er allein eingesetzt wird.

Im Jahr 2023 schlugen Wainner et al. einen klinischen Vier-Test-Cluster vor (ULNT1, Spurling-Test, Test der zervikalen Distraktion und zervikale Beweglichkeit < 60° auf der symptomatischen Seite). Dieser Cluster wurde jedoch bisher keiner externen Validierung unterzogen. Das bedeutet: Die diagnostische Leistungsfähigkeit wurde noch nicht in breiteren, heterogeneren Populationen mit unterschiedlicher Krankheitsausprägung und demografischen Merkmalen getestet.

Die vorliegende Studie hatte zum Ziel, den Wainner-Cluster extern zu validieren für die Diagnostik einer zervikalen Radikulopathie und zu untersuchen, ob ein alternativer Cluster von Tests eine überlegene diagnostische Genauigkeit erreichen kann.

Methoden

Diese prospektive Studie zur diagnostischen Genauigkeit hat eine konsekutive Kohorte von Patient*innen eingeschlossen, die sich mit Nackenschmerzen und/oder zervikalen radikulären Beschwerden im Rahmen routinemässiger diagnostischer Unsicherheit vorgestellt haben. Die Studie folgte den 2015er Standards für das Reporting diagnostischer Genauigkeitsstudien (STARD). 

TeilnehmerInnen

Hintereinander überwiesene Patient:innen an eine Neurochirurgie-Abteilung mit chronischen (≥3 Monate) Nackenschmerzen und/oder zervikalen radikulären Beschwerden. Teilnahmeberechtigt waren Personen im Alter von 18–65 Jahren, mit mässigen Schmerzen (VAS 30–79/100) und Nackenfunktionsstörung (NDI ≥20%), und die eine standardisierte diagnostische Abklärung durchliefen, einschliesslich MRT. Ausgeschlossen wurden Patient:innen mit vorangegangener zervikaler Operation, mit relevanten Traumata, zervikaler Myelopathie, schweren Begleiterkrankungen, Schwangerschaft oder der Unfähigkeit, auf Französisch zu kommunizieren.

Index-Test 

Zwölf klinische Tests und Anamnese-Befunde wurden am selben Tag anhand des Referenzstandards bewertet. Dazu gehörten der modifizierte Bakody-Test, Spurling-Test (Wiedererzeugung von Nacken- und Armsymptomen), der zervikale Distraktionstest, vier neurodynamische Tests für die obere Extremität (ULNT1, ULNT2a, ULNT2b, ULNT3), eine Rotation der HWS <60°, eine asymmetrische HWS-ROM, Alter >48 Jahre sowie eine Symptomdauer <62 Wochen. Die klinische Testung wurde von einer verblindeten, erfahrenen Physiotherapeutin/einem erfahrenen Physiotherapeuten durchgeführt – anhand vordefinierter Kriterien für positive, negative oder nicht eindeutige (indeterminierte) Ergebnisse.

Da Alter und Symptomdauer kontinuierliche Variablen sind, wurde eine Receiver-Operating-Characteristic-(ROC)-Kurvenanalyse verwendet, um die Schwellenwerte zu bestimmen, die am besten zwischen Patientinnen und Patienten mit und ohne zervikale Radikulopathie unterschieden. Die daraus resultierenden Cut-offs (Alter >48 Jahre und Symptomdauer <62 Wochen) ermöglichten es, diese Variablen für nachfolgende Analysen in binäre diagnostische Prädiktoren zu überführen. 

Alle Index-Tests wurden anhand vordefinierter Kriterien als positiv oder negativ eingestuft; Tests, die aufgrund einer Unverträglichkeit beim Patienten nicht durchgeführt werden konnten, galten als nicht beurteilbar.

Referenzstandards 

Die Referenzstandard-Diagnose wurde von einem Neurochirurgen mit 15 Jahren Erfahrung festgelegt, der gegenüber den Ergebnissen der Index-Tests verblindet war. Eine zervikale Radikulopathie wurde anhand der Kombination aus passenden klinischen Befunden (dermatomale radikuläre Schmerzen und/oder neurologische Auffälligkeiten) sowie MRT-Nachweisen einer Nervenwurzel-Kompression oder -Reizung auf der entsprechenden zervikalen Ebene diagnostiziert.

Analyse 

Zunächst haben die Autorinnen und Autoren die Gruppen mit zervikaler Radikulopathie (CR) und ohne CR anhand der Ausgangsdemografie verglichen. Kontinuierliche Variablen (z. B. das Alter) wurden mit Mittelwerten und Standardabweichungen beschrieben, während kategoriale Variablen (z. B. das Geschlecht) als Häufigkeiten und Prozentwerte dargestellt wurden. Gruppenvergleiche wurden für kontinuierliche Variablen mit dem Wilcoxon-Rangsummentest durchgeführt und für kategoriale Variablen mit dem Chi-Quadrat-Test oder dem exakten Test nach Fisher – je nach Stichprobengröße. Dieser Schritt diente dazu, Unterschiede in den Ausgangswerten zwischen den Gruppen zu prüfen.

Die diagnostische Genauigkeit jedes klinischen Tests wurde anschliessend anhand von 2×2-Kontingenztafeln bewertet, die gegen den Referenzstandard gebildet wurden, wie unten dargestellt:

Aus diesen Tabellen wurden Sensitivität und Spezifität berechnet. Die Sensitivität gab den Anteil der Patientinnen und Patienten mit CR an, die einen positiven Test hatten, während die Spezifität den Anteil der Patientinnen und Patienten ohne CR darstellte, die einen negativen Test hatten.

Wahrscheinlichkeitsquotienten wurden anschließend mithilfe standardisierter Formeln abgeleitet. Der positive Likelihood-Quotient (LR+) wurde berechnet als Sensitivität / (1 − Spezifität) und zeigt, wie stark ein positiver Test die Wahrscheinlichkeit für ein CR erhöht. Der negative Likelihood-Quotient (LR−), berechnet als (1 − Sensitivität) / Spezifität, gibt an, wie stark ein negativer Test die Wahrscheinlichkeit für ein CR senkt.

Die Post-Test-Wahrscheinlichkeiten wurden anschliessend mithilfe des Bayes-Theorems geschätzt und dabei die Vortest-Wahrscheinlichkeit berücksichtigt (d. h. die Prävalenz von CR in der Stichprobe) sowie die Likelihood Ratios. Für positive und negative Testergebnisse wurden die Post-Test-Wahrscheinlichkeiten anhand der folgenden Gleichungen berechnet:

Nachtestwahrscheinlichkeit (positiver Test) = (Vortestwahrscheinlichkeit × LR+) / [(Vortestwahrscheinlichkeit × LR+) + (1 − Vortestwahrscheinlichkeit)]

Posttest-Wahrscheinlichkeit (negativer Test) = (Wahrscheinlichkeit vor dem Test × LR−) / [(Wahrscheinlichkeit vor dem Test × LR−) + (1 − Wahrscheinlichkeit vor dem Test)]

Zusätzlich wurden Analysen von Receiver-Operating-Characteristic-(ROC)-Kurven für kontinuierliche Variablen (Alter und Symptomdauer) durchgeführt, um optimale Grenzwerte zu bestimmen. Es wurden mehrere Grenzschwellen getestet, und die Werte wurden ausgewählt, die das beste Gleichgewicht zwischen Sensitivität und Spezifität bieten.

Für das erste Studienziel haben die Autorinnen und Autoren die bestehende klinische Vorhersageregel nach Wainer validiert, indem sie Kombinationen positiver Befunde gebildet haben (1 von 4, 2 von 4, 3 von 4 und 4 von 4 positive Tests). Für jede dieser Kombinationen wurden die diagnostischen Gütekriterien neu berechnet – inklusive Sensitivität, Spezifität, Likelihood Ratios und Posttest-Wahrscheinlichkeiten.

Für das zweite Ziel entwickelten die Autorinnen und Autoren eine neue klinische Vorhersageregel. Zunächst wurde jede Variable einzeln mit 2×2-Analysen untersucht, und es wurden nur diejenigen beibehalten, die ein potenzielles diagnostisches Nutzprofil zeigten (LR+ > 1,5 und/oder LR− < 0,5). Anschließend wurde ein schrittweise rückwärtsgerichtetes logistisches Regressionsmodell angewendet, um unabhängige Prädiktoren zu identifizieren: Variablen kamen ins Modell, wenn p < 0,10, und wurden entfernt, wenn p > 0,15. Zum Schluss wurden die beibehaltenen Variablen kombiniert, um einen neuen Cluster für die Diagnose einer zervikalen Radikulopathie zu erstellen.

Ergebnisse

Die Studie umfasste 85 Teilnehmende, von denen 31,7 % (n = 27) eine Diagnose einer zervikalen Radikulopathie hatten (CR). Die Nicht-CR-Gruppe bestand aus 58 Teilnehmenden, darunter 42 mit Nackenschmerzen ohne Diagnose einer zervikalen Radikulopathie, 12 mit peripherer Nervenkompression und 4 mit diffusen Schulterschmerzen. Der Anteil der weiblichen Teilnehmenden war in der Nicht-CR-Gruppe höher, während die Symptomdauer bei Teilnehmenden mit CR länger war.

Die diagnostische Genauigkeit der 12 ausgewählten klinischen Tests ist in Tabelle 2 dargestellt – inklusive Sensitivität, Spezifität, Likelihood Ratios und posttest-Probabilitäten. Unter den einzelnen Tests zeigte sich die höchste Sensitivität (96,3%) für das Kriterium „mindestens ein positives neurodynamisches Testverfahren der oberen Extremität (ULNT) aus vier“.

Der Spurling-Arm-Schmerztest zeigte die höchste Spezifität (98,3%) mit einem positiven Likelihood-Quotienten (LR+) von 34,37, was einer Post-Test-Wahrscheinlichkeit von 94,1% nach einem positiven Ergebnis entspricht. Umgekehrt war der Test der zervikalen Distraktion der effektivste Einzeltst, um CR auszuschließen, mit einer negativen Post-Test-Wahrscheinlichkeit von 11,9%.

Um die diagnostische Aussagekraft des Wainner-Testclusters zu bewerten, haben die Autor:innen verschiedene Kombinationen positiver Befunde untersucht. Das sensitivste Kriterium war das Vorliegen von mindestens einem positiven Test aus den vier, während die höchste Spezifität erforderte, dass alle vier Tests positiv waren. Auffällig: Wenn keiner der vier Tests positiv ausfiel, wurden alle Fälle von CR korrekt ausgeschlossen (LR− = 0; Nachtestwahrscheinlichkeit = 0%). Umgekehrt: Wenn alle vier Tests positiv waren, näherte sich der positive Likelihood-Quotient dem Unendlichen, was zu einer Nachtestwahrscheinlichkeit von 100% führte. Allerdings identifizierte die Forderung, dass alle vier Tests positiv sein müssen, nur 17,9% der Patient:innen mit CR – trotz exzellenter Spezifität ein Hinweis auf eine begrenzte Sensitivität.

Um das zweite Studienziel zu adressieren, haben die Autor:innen eine schrittweise Rückwärtsregressionsanalyse mit acht Kandidatenvariablen durchgeführt: dem Schulter-Abduktions-Test, dem zervikalen Distraction-Test, dem Spurling’s-Test zur Auslösung von Nackenschmerzen, dem Spurling’s-Test zur Auslösung von Armschmerzen sowie den vier ULNTs. Diese Analyse hat drei Variablen für das finale diagnostische Modell identifiziert:

• Modifizierter Schulter-Abduktionstest
• Spurling-Hautschmerztest am Arm
• Zwei oder mehr positive ULNTs aus vier

Dieser vereinfachte diagnostische Cluster zeigte vielversprechende diagnostische Leistung. Wenn keines der drei Kriterien positiv war, wurden alle CR-Fälle korrekt ausgeschlossen. Umgekehrt war bei drei positiven Kriterien der positive Likelihood-Quotient (LR+) unendlich, was eine Nachtest-Wahrscheinlichkeit von 100% ergab. Ein Ergebnis mit zwei positiven Befunden von drei führte zu einem LR+ von 7,06 und einem LR− von 0,17.

Wichtig: Im Vergleich zum ursprünglichen Wainner-Cluster verbesserte das vereinfachte Drei-Test-Modell die Sensitivität bei dessen höchstem diagnostischem Schwellenwert. Wenn alle drei Tests positiv sein mussten, wurden 37 % der Patient:innen mit zervikaler Radikulopathie korrekt identifiziert – mehr als eine Verdopplung gegenüber dem Anteil, der durch das ursprüngliche Vier-Test-Cluster erfasst wurde (17,9%) – bei gleichzeitig perfekter Spezifität.

Fragen und Gedanken

Die von den Studienautor:innen vorgeschlagenen Testbedingungen deuten darauf hin, dass dieser neue Cluster sowohl zur Bestätigung als auch zum Ausschluss einer zervikalen Radikulopathie nützlich sein könnte. Wenn keines der drei Kriterien positiv ist, wurden alle Fälle einer zervikalen Radikulopathie korrekt ausgeschlossen; gleichzeitig führte das Vorliegen aller Kriterien zu einer 100%igen „Rule-in“-Rate.

Allerdings sind Testergebnisse in der klinischen Praxis selten so eindeutig. Daher müssen die einzelnen Testergebnisse zusammen interpretiert werden, um die klinische Entscheidungsfindung besser zu unterstützen. Tests mit hoher Sensitivität sind besonders wertvoll, um die Diagnose einer zervikalen Radikulopathie auszuschließen – zum Beispiel der zervikale Distraktionstest und der modifizierte Schulter-Abduktions-Test. Dabei ist jedoch zu beachten, dass beide Manöver vor allem symptommindernd wirken; entsprechend zeigen Patientinnen und Patienten, die in Ruhe asymptomatisch sind, möglicherweise keine Reaktion. Das kann die diagnostische Aussagekraft in der Praxis reduzieren.

Besonders sensitive Tests wie ULNTs sind vor allem hilfreich, um eine Radikulopathie auszuschließen. In dieser Studie führte mindestens ein positives ULNT unter den vier getesteten zu einer Sensitivität von 96,3% und einem negativen Likelihood-Quotienten (LR−) von 0,08. Zum Vergleich: Der zervikale Distractionstest und der modifizierte Schulter-Abduktionstest zeigten eine schwächere Ausschlusskraft—mit LR−-Werten von 0,29 bzw. 0,36. Das deutet darauf hin, dass ULNTs ein besonders wertvolles klinisches Tool sind—vor allem bei Patienten mit unklarer Präsentation, bei denen eine zervikale Beteiligung zu Symptomen im Bereich des Arms/der oberen Extremität beitragen kann.

ULNTs sind besonders relevant, weil zervikale Störungen periphere muskuloskelettale Beschwerden nachahmen können. Daher sollten sie in die Untersuchung von Patient:innen mit unklaren Beschwerden an der oberen Extremität einbezogen werden. Neuromeningeale Tests können helfen, eine neuronale Mechanosensibilität zu erkennen und die klinische Entscheidungsfindung zu unterstützen. Anschließend können in Kombination zervikale Distraktion und der Spurling-Test eingesetzt werden, um weiter zu beurteilen, ob die Halswirbelsäule eine mögliche Quelle für eine Beteiligung oder eine Einklemmung von Nervenwurzeln ist.

Talk nerdy to me

Um eine neue klinische Vorhersageregel (Clinical Prediction Rule, CPR) abzuleiten, nutzten die Autoren ein schrittweises logistisches Regressionsmodell. Diese Methode startet mit einer Auswahl an Kandidatenvariablen (in diesem Fall klinische Tests) und wählt dann schrittweise Prädiktoren aus oder entfernt sie wieder anhand statistischer Kriterien, um das Modell zu identifizieren, das den Ausgang (Diagnose einer zervikalen Radikulopathie) am besten vorhersagt. Im Kern soll die schrittweise Regression die kleinste Kombination von Variablen finden, die den Ausgang innerhalb der Studiendaten optimal vorhersagt.

Eine Einschränkung dieses Ansatzes ist, dass er statistische Optimierung über klinische Interpretierbarkeit und Reproduzierbarkeit stellt. Da die Variablenauswahl anhand der statistischen Signifikanz innerhalb einer einzelnen Stichprobe erfolgt, kann das resultierende Modell die Daten überanpassen und die diagnostische Leistungsfähigkeit überschätzen. Insbesondere seltene oder stichprobenspezifische Muster können die Variablenauswahl unverhältnismäßig stark beeinflussen, was zu instabilen oder nicht replizierbaren Ergebnissen führt.

Folglich sollten Befunde aus einer schrittweisen Regression als stichprobenabhängig und in erster Linie explorativ interpretiert werden. Die daraus resultierende diagnostische Leistungsfähigkeit kann daher zu optimistisch ausfallen und sich nicht vollständig auf andere Patientengruppen übertragen lassen.

Darüber hinaus kann die schrittweise Regression klinisch relevante Tests ausschließen, wenn sie keinen unabhängigen prädiktiven Mehrwert liefern – über die anderen Variablen im Modell hinaus. Beispielsweise zeigte die zervikale Distraktion in dieser Stichprobe zwar eine hohe Sensitivität (88,89%), wurde aber nicht im finalen Modell beibehalten. Das dürfte an statistischer Redundanz liegen: Sie liefert keine zusätzliche unabhängige Information mehr, sobald andere korrelierte Tests (z. B. Spurling-Test und ULNT) mit aufgenommen sind. Diese Tests könnten überlappende Konstrukte abbilden, etwa die mechanosensitive Erregbarkeit zervikaler Nervenwurzeln, was zu Kollinearität unter den Prädiktoren führt.

Daher ist eine externe Validierung entscheidend, um die Robustheit und die Übertragbarkeit der vorgeschlagenen klinischen Vorhersageregel zu beurteilen. Obwohl die diagnostische Genauigkeit des ursprünglichen Wainner-Clusters insgesamt gut mit den Ergebnissen dieser Studie vergleichbar wirkt, schränkt seine geringe Sensitivität bei der Identifikation einer zervikalen Radikulopathie die klinische Nutzbarkeit ein (17,9% bei positiver Bewertung aller vier Tests). Der neu vorgeschlagene Cluster könnte die diagnostische Leistung verbessern, aber seine Aussagekraft hängt weiterhin davon ab, dass die Ergebnisse in unabhängigen Stichproben repliziert werden.

Botschaften zum Mitnehmen

• Kein einzelner klinischer Test kann zervikale Radikulopathie zuverlässig einschließen oder sicher ausschließen. Die diagnostische Sicherheit steigt, wenn du Anamnese, neurologische Befunde und eine Gruppe von Tests der körperlichen Untersuchung zusammen behandelst.
• Neurodynamische Tests der oberen Extremität (ULNTs) gehören weiterhin zu den wertvollsten Screening-Tools bei zervikaler Radikulopathie. Ihre hohe Sensitivität bedeutet: Ein negatives ULNT senkt die Wahrscheinlichkeit einer Beteiligung der zervikalen Nervenwurzel deutlich.
• Der Spurling-Armschmerztest zeigte eine sehr hohe Spezifität und ist daher besonders hilfreich, um eine zervikale Radikulopathie bei einem positiven Ergebnis „einzuräumen“.
• Das vorgeschlagene Drei-Test-Cluster (modifizierter Schulter-Abduktions-Test, Spurling-Arm-Schmerz-Test und ≥2 positive ULNTs) identifizierte mehr Patient*innen mit zervikaler Radikulopathie als das ursprüngliche Wainner-Cluster – bei gleichzeitig exzellenter Rule-in-Performance.
• Da die neue klinische Vorhersageregel mittels schrittweiser logistischer Regression in nur einer Kohorte entwickelt wurde, solltest du ihre diagnostische Genauigkeit mit Vorsicht interpretieren, bis sie extern in unabhängigen Populationen validiert wurde.
• Eine zervikale Radikulopathie kann Schultererkrankungen und periphere Nervenkompressionssyndrome imitieren. Wenn Sie bei der Abklärung von Patient:innen mit ungeklärten Beschwerden im oberen Extremitäten sowohl die zervikale Screening-Untersuchung als auch neurodynamische Tests einbeziehen, kann das dabei helfen, eine Beteiligung der zervikalen Nervenwurzel zu erkennen und eine passende Behandlung zu steuern.

Referenz

Grondin F, Cook C, Hall T, Maillard O, Perdrix Y, Freppel S. Eine unabhängige Validierung einer klinischen Vorhersageregel zur Diagnose einer zervikalen Radikulopathie mit radikulären Schmerzen. Brasilianisches Journal für Physiotherapie. Mai–Juni 2026;30(3):101581. doi: 10.1016/j.bjpt.2026.101581. Epub 2. Mai 2026. PMID: 42070317; PMCID: PMC13147772.