Pendahuluan

Radikulopati Servikal (CR) adalah kondisi yang sering terjadi akibat penekanan mekanis pada saraf, yang dapat menyebabkan neuropraxia (disfungsi saraf tanpa kerusakan akson) sekaligus iritasi kimia pada akar saraf. Gambaran klinisnya sangat bervariasi antar pasien, sehingga anamnesis saja memiliki nilai diagnostik yang terbatas. Meski beberapa tes klinis telah diusulkan untuk membantu diagnosis, tidak ada satu pun yang menunjukkan validitas yang cukup bila digunakan secara terpisah.

Pada tahun 2023, Wainner dkk. mengusulkan sebuah klaster klinis berbasis empat tes (ULNT1, tes Spurling, tes cervical distraction, dan lingkup gerak leher (cervical range of motion) < 60° pada sisi yang simtomatik). Namun, klaster ini belum menjalani validasi eksternal, sehingga performa diagnostiknya belum diuji pada populasi yang lebih luas dan beragam, dengan tingkat keparahan penyakit serta karakteristik demografis yang berbeda.

Studi saat ini bertujuan untuk memvalidasi secara eksternal klaster Wainner untuk diagnosis radikulopati servikal serta menilai apakah klaster tes alternatif dapat memberikan akurasi diagnostik yang lebih baik.

Metode

Studi akurasi diagnostik prospektif ini merekrut kohort pasien berurutan yang datang dengan nyeri leher dan/atau gejala radikular servikal dalam konteks ketidakpastian diagnostik yang lazim terjadi dalam praktik rutin. Studi ini mengikuti pedoman 2015 Standards for Reporting Diagnostic Accuracy Studies (STARD). 

Peserta

Pasien berurutan yang dirujuk ke departemen bedah saraf dengan nyeri leher kronis (≥3 bulan) dan/atau gejala radikular servikal. Partisipan yang memenuhi syarat berusia 18–65 tahun, mengalami nyeri sedang (VAS 30–79/100) dan disabilitas leher (NDI ≥20%), serta menjalani pemeriksaan diagnostik terstandar termasuk MRI. Pasien dengan riwayat operasi servikal sebelumnya, trauma berat, mielopati servikal, komorbiditas mayor, kehamilan, atau yang tidak mampu berkomunikasi dalam bahasa Prancis dikecualikan.

Uji indeks 

Dua belas uji klinis dan temuan dari anamnesis dinilai terhadap standar rujukan pada hari yang sama. Di dalamnya termasuk tanda Bakody yang dimodifikasi, tes Spurling (pemunculan gejala pada leher dan lengan), tes distraksi servikal, empat uji neurodinamika ekstremitas atas (ULNT1, ULNT2a, ULNT2b, ULNT3), rotasi servikal <60°, ROM servikal asimetris, usia >48 tahun, dan durasi gejala <62 minggu. Pengujian klinis dilakukan oleh seorang fisioterapis berpengalaman yang dibutakan (blind) menggunakan kriteria yang sudah ditetapkan untuk hasil positif, negatif, atau tidak pasti.

Karena usia dan durasi gejala merupakan variabel yang kontinu, analisis kurva receiver operating characteristic (ROC) digunakan untuk menentukan ambang batas yang paling baik membedakan pasien dengan dan tanpa radikulopati servikal. Ambang batas yang dihasilkan (usia >48 tahun dan durasi gejala <62 minggu) memungkinkan kedua variabel ini diubah menjadi prediktor diagnostik biner untuk analisis selanjutnya. 

Semua tes indeks dikategorikan sebagai positif atau negatif berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan, sedangkan tes yang tidak bisa diselesaikan karena ketidak-toleranan pasien dianggap tidak dapat disimpulkan (indeterminate).

Standar rujukan 

Diagnosis standar rujukan ditetapkan oleh seorang ahli bedah saraf dengan pengalaman 15 tahun yang dibuat buta terhadap hasil tes indeks. Radikulopati servikal didiagnosis berdasarkan kombinasi temuan klinis yang sesuai (nyeri radikular sesuai dermatom dan/atau tanda neurologis) serta bukti MRI adanya kompresi atau iritasi pada akar saraf di tingkat servikal yang sesuai.

Analisis 

Pertama, para penulis membandingkan kelompok cervical radiculopathy (CR) dan non-CR berdasarkan karakteristik demografis awal. Variabel kontinu (misalnya usia) dijelaskan dengan mean dan standard deviasi, sedangkan variabel kategorik (misalnya jenis kelamin) disajikan sebagai frekuensi dan persentase. Perbandingan antar-kelompok dilakukan dengan uji Wilcoxon rank-sum untuk variabel kontinu, dan uji chi-square atau uji Fisher’s exact untuk variabel kategorik, tergantung pada ukuran sampel. Langkah ini bertujuan untuk menilai perbedaan kondisi awal antar-kelompok.

Kemudian, akurasi diagnostik untuk setiap uji klinis dinilai menggunakan tabel kontingensi 2 × 2 yang disusun terhadap standar rujukan, seperti yang ditunjukkan di bawah ini:

Dari tabel-tabel ini, sensitivitas dan spesifisitas dihitung. Sensitivitas menunjukkan proporsi pasien dengan CR yang hasilnya positif, sedangkan spesifisitas menunjukkan proporsi pasien tanpa CR yang hasilnya negatif.

Rasio likelihood kemudian diturunkan menggunakan rumus standar. Rasio likelihood positif (LR+) dihitung sebagai sensitivitas / (1 − spesifisitas) dan menunjukkan sejauh mana tes positif meningkatkan probabilitas CR. Rasio likelihood negatif (LR−), yang dihitung sebagai (1 − sensitivitas) / spesifisitas, menunjukkan sejauh mana tes negatif menurunkan probabilitas CR.

Probabilitas setelah uji kemudian dihitung menggunakan teorema Bayes, dengan memasukkan probabilitas sebelum uji (yakni prevalensi CR pada sampel) dan likelihood ratio. Untuk hasil uji positif dan negatif, probabilitas setelah uji dihitung menggunakan persamaan berikut:

Probabilitas pasca-tes (tes positif) = (probabilitas pra-tes × LR+) / [(probabilitas pra-tes × LR+) + (1 − probabilitas pra-tes)]

Probabilitas pasca-tes (tes negatif) = (probabilitas pra-tes × LR−) / [(probabilitas pra-tes × LR−) + (1 − probabilitas pra-tes)]

Selain itu, analisis kurva karakteristik operasi penerima (ROC) dilakukan untuk variabel kontinu (usia dan durasi gejala) guna menentukan nilai ambang batas yang optimal. Berbagai ambang batas diuji, dan nilai yang memberikan keseimbangan terbaik antara sensitivitas dan spesifisitas dipilih.

Untuk tujuan objektif studi yang pertama, para penulis memvalidasi clinical prediction rule (aturan prediksi klinis) Wainer yang sudah ada dengan membuat kombinasi temuan positif (1 dari 4, 2 dari 4, 3 dari 4, dan 4 dari 4 tes positif). Untuk setiap kombinasi, ukuran akurasi diagnostik—termasuk sensitivitas, spesifisitas, likelihood ratio, dan post-test probabilities (peluang setelah tes)—dihitung ulang.

Untuk objektif kedua, para penulis mengembangkan aturan prediksi klinis yang baru. Pada awalnya, setiap variabel dinilai secara terpisah menggunakan analisis 2 × 2, dan hanya variabel yang menunjukkan potensi kegunaan diagnostik (LR+ > 1,5 dan/atau LR− < 0,5) yang dipertahankan. Selanjutnya, model regresi logistik stepwise backward digunakan untuk mengidentifikasi prediktor independen, dengan variabel yang masuk ke dalam model pada p < 0,10 dan dikeluarkan pada p > 0,15. Terakhir, variabel yang dipertahankan digabungkan untuk menyusun klaster baru untuk diagnosis radikulopati servikal.

Hasil

Penelitian ini melibatkan 85 peserta, di mana 31,7% (n = 27) memiliki diagnosis radikulopati servikal (CR). Kelompok non-CR terdiri dari 58 peserta, termasuk 42 dengan nyeri leher tanpa diagnosis radikulopati servikal, 12 dengan penjepitan saraf perifer, dan 4 dengan nyeri bahu difus. Proporsi peserta perempuan lebih tinggi pada kelompok non-CR, sedangkan durasi gejala lebih lama pada peserta dengan CR.

Akurasi diagnostik dari 12 tes klinis terpilih ditampilkan pada Tabel 2, termasuk sensitivitas, spesifisitas, likelihood ratio, dan probabilitas pasca-tes. Di antara masing-masing tes, sensitivitas tertinggi (96,3%) terlihat pada kriteria minimal satu tes neurodynamic ekstremitas atas (ULNT) yang positif dari empat tes.

Uji nyeri lengan Spurling menunjukkan spesifisitas tertinggi (98,3%), dengan rasio likelihood positif (LR+) sebesar 34,37—menghasilkan probabilitas pasca-uji 94,1% setelah hasil positif. Sebaliknya, uji distraksi servikal adalah uji individual paling efektif untuk menyingkirkan CR, dengan probabilitas pasca-uji yang negatif sebesar 11,9%.

Untuk menilai validitas diagnostik dari klaster uji Wainner, para penulis menelaah berbagai kombinasi temuan positif. Kriteria yang paling sensitif adalah adanya setidaknya satu uji positif dari keempat uji tersebut, sedangkan kriteria yang paling spesifik mensyaratkan keempat uji bernilai positif. Yang menarik, ketika tidak ada satu pun dari empat uji tersebut yang menunjukkan hasil positif, semua kasus CR berhasil dikecualikan dengan benar (LR− = 0; probabilitas pasca-uji = 0%). Sebaliknya, ketika keempat uji bernilai positif, rasio likelihood positif mendekati tak hingga, sehingga probabilitas pasca-uji menjadi 100%. Namun, dengan mengharuskan keempat uji positif, hanya 17,9% pasien dengan CR yang teridentifikasi—menunjukkan sensitivitas yang terbatas meskipun spesifisitasnya sangat baik.

Untuk menjawab tujuan studi yang kedua, penulis melakukan analisis regresi langkah mundur (backward stepwise regression) terhadap delapan variabel kandidat: tes abduksi bahu, tes distraksi servikal, tes nyeri leher Spurling, tes nyeri lengan Spurling, serta empat ULNT. Analisis ini mengidentifikasi tiga variabel untuk model diagnostik akhir:

• Uji abduksi bahu yang dimodifikasi
• Uji nyeri lengan pada Spurling
• Dua atau lebih ULNT positif dari empat

Klaster diagnostik yang sudah disederhanakan ini menunjukkan performa diagnostik yang menjanjikan. Saat tidak ada satu pun dari tiga kriteria yang positif, semua kasus CR berhasil dikesampingkan dengan tepat. Sebaliknya, saat ketiga kriteria tersebut positif, nilai likelihood ratio (LR+) menjadi tak terhingga, sehingga menghasilkan post-test probability sebesar 100%. Jika didapat dua temuan positif dari tiga kriteria, diperoleh LR+ sebesar 7,06 dan LR− sebesar 0,17.

Yang penting, dibandingkan dengan cluster Wainner asli, model tiga tes yang disederhanakan ini meningkatkan sensitivitas pada ambang diagnostik tertinggi. Dengan mengharuskan ketiga tes bernilai positif, model ini berhasil mengidentifikasi 37% pasien dengan radikulopati servikal—lebih dari dua kali lipat dibanding proporsi yang teridentifikasi oleh cluster empat tes asli (17,9%)—sambil tetap mempertahankan spesifisitas yang sempurna.

Pertanyaan dan pemikiran

Kondisi uji yang diusulkan oleh penulis studi menunjukkan bahwa klaster baru ini bisa berguna untuk membantu menegakkan diagnosis sekaligus untuk menyingkirkan dugaan radikulopati servikal. Jika tidak ada satu pun dari ketiga kriteria tersebut yang positif, semua kasus radikulopati servikal berhasil disingkirkan dengan tepat. Namun, bila ketiga kriteria hadir, tingkat rule-in mencapai 100%.

Namun, dalam praktik klinis, hasil tes jarang sesederhana itu. Oleh karena itu, temuan dari masing-masing tes perlu diinterpretasikan secara bersama agar dapat lebih membantu penalaran klinis. Tes dengan sensitivitas tinggi sangat berguna untuk menyingkirkan diagnosis radikulopati servikal, seperti cervical distraction test dan modified shoulder abduction test. Perlu dicatat, namun, bahwa keduanya merupakan manuver yang meredakan gejala; karena itu, pasien yang tidak menunjukkan gejala saat istirahat mungkin tidak memperlihatkan respons, yang pada praktiknya dapat menurunkan performa diagnostik.

Tes yang sangat sensitif, seperti ULNT, sangat berguna untuk membantu menyingkirkan radikulopati. Dalam penelitian ini, setidaknya satu hasil ULNT yang positif dari empat tes yang dilakukan menghasilkan sensitivitas 96,3% dan rasio likelihood negatif (LR−) sebesar 0,08. Sebagai perbandingan, tes traksi servikal dan tes abduksi bahu yang dimodifikasi menunjukkan kemampuan “rule-out” yang lebih lemah, masing-masing dengan nilai LR− 0,29 dan 0,36. Ini menunjukkan bahwa ULNT adalah alat klinis yang sangat bernilai, terutama pada pasien dengan gambaran yang masih membingungkan, di mana keterlibatan servikal dapat berkontribusi pada gejala tungkai atas.

ULNTs sangat relevan, karena gangguan servikal dapat meniru kondisi muskuloskeletal perifer. Karena itu, pemeriksaan ini perlu dimasukkan saat menilai pasien yang datang dengan keluhan gejala tungkai atas yang tidak jelas. Tes neuromeningeal dapat membantu mengidentifikasi adanya sensitisasi mekanik saraf dan membantu penalaran klinis. Selanjutnya, distraksi servikal dan tes Spurling’s dapat digunakan secara kombinasi untuk menilai lebih lanjut apakah tulang belakang servikal mungkin menjadi sumber keterlibatan atau penjepitan akar saraf.

Bicara kutu buku padaku

Untuk menyusun clinical prediction rule (CPR) yang baru, para penulis menggunakan pendekatan stepwise logistic regression. Metode ini dimulai dengan kumpulan variabel kandidat (dalam hal ini, pemeriksaan klinis) lalu secara berurutan memilih atau menghapus prediktor berdasarkan kriteria statistik untuk menemukan model yang paling baik memprediksi luaran (diagnosis radikulopati servikal). Intinya, regresi stepwise bertujuan untuk mengidentifikasi kombinasi variabel yang paling kecil namun tetap memprediksi luaran secara optimal di dalam dataset penelitian.

Keterbatasan dari pendekatan ini adalah ia memprioritaskan optimasi statistik, bukan interpretabilitas klinis dan reprodusibilitas. Karena pemilihan variabel didorong oleh signifikansi statistik dalam satu sampel, model yang dihasilkan bisa overfit data dan melebihkan performa diagnostik. Khususnya, pola yang jarang atau spesifik terhadap sampel dapat memengaruhi pemilihan variabel secara tidak proporsional, sehingga menghasilkan temuan yang tidak stabil atau tidak dapat direplikasi.

Karena itu, temuan yang berasal dari regresi bertahap sebaiknya ditafsirkan sebagai temuan yang bergantung pada sampel dan terutama bersifat eksploratif. Dengan demikian, performa diagnostik yang dihasilkan mungkin terlihat terlalu optimis dan tidak sepenuhnya dapat digeneralisasikan ke populasi pasien lainnya.

Selain itu, regresi bertahap bisa mengecualikan tes yang masih relevan secara klinis jika tes tersebut tidak memberikan nilai prediktif independen di luar variabel lain dalam model. Misalnya, meskipun distraksi servikal pada sampel ini menunjukkan sensitivitas yang tinggi (88,89%), tes tersebut tidak dipertahankan dalam model akhir. Hal ini kemungkinan terjadi karena redundansi statistik, karena tes itu tidak menambahkan informasi independen setelah tes lain yang berkorelasi (misalnya, tes Spurling dan ULNT) dimasukkan. Tes-tes ini bisa mencerminkan konstruksi yang saling tumpang tindih, seperti mekanosensitivitas saraf servikal, yang berkontribusi pada kolinearitas di antara prediktor.

Jadi, validasi eksternal itu penting untuk menilai seberapa kuat dan seberapa mudah diterapkan secara umum rule prediksi klinis yang diajukan. Meski akurasi diagnostik dari cluster Wainner yang asli terlihat secara umum sebanding dengan yang dilaporkan dalam studi ini, sensitivitasnya yang rendah dalam mendeteksi radikulopati servikal (17,9% bila semua empat tes bernilai positif) membuat kegunaannya secara klinis terbatas. Cluster baru yang diusulkan mungkin bisa meningkatkan performa diagnostik, tapi kesahihannya tetap bergantung pada replikasi di sampel yang independen.

Pesan untuk dibawa pulang

• Tidak ada satu pun tes klinis yang bisa secara yakin memasukkan atau mengecualikan radikulopati serviks. Keyakinan diagnostik meningkat saat Anda menggabungkan riwayat pasien, temuan neurologis, dan sekumpulan tes pemeriksaan fisik.
• Tes neurodinamik ekstremitas atas (ULNT) masih menjadi salah satu alat skrining yang paling bernilai untuk radikulopati servikal. Sensitivitas yang tinggi membuat hasil ULNT yang negatif secara bermakna menurunkan kemungkinan keterlibatan akar saraf servikal.
• Uji nyeri lengan Spurling menunjukkan spesifisitas yang sangat baik, sehingga sangat berguna untuk menegakkan dugaan radikulopati servikal ketika hasilnya positif.
• Klaster tiga tes yang diusulkan (tes abduksi bahu yang dimodifikasi, tes nyeri lengan Spurling, dan ≥2 ULNT positif) mengidentifikasi lebih banyak pasien dengan radikulopati servikal dibandingkan klaster Wainner yang asli, sambil tetap mempertahankan performa rule-in yang sangat baik.
• Karena aturan prediksi klinis baharu ini dikembangkan menggunakan regresi logistik bertahap pada satu kohort, akurasi diagnostiknya perlu diinterpretasikan dengan hati-hati sampai aturan tersebut divalidasi secara eksternal pada populasi yang independen.
• Radikulopati servikal bisa meniru gangguan bahu dan kondisi terjepitnya saraf perifer. Memasukkan skrining servikal dan pemeriksaan neurodinamik dalam asesmen pasien dengan gejala tungkai atas yang tidak jelas penyebabnya dapat membantu mengidentifikasi keterlibatan akar saraf servikal dan mengarahkan penanganan yang sesuai.

Referensi

Grondin F, Cook C, Hall T, Maillard O, Perdrix Y, Freppel S. Validasi independen terhadap aturan prediksi klinis untuk diagnosis radikulopati servikal dengan nyeri radikular. Braz J Phys Ther. 2026 Mei-Jun;30(3):101581. doi: 10.1016/j.bjpt.2026.101581. Epub 2026 2 Mei. PMID: 42070317; PMCID: PMC13147772.