경추 신경근 침범 확인 - 피지오투터즈

소개

경추 신경근 침범을 식별하는 것은 서로 다른 병적 상태 간에 공통된 징후와 증상이 겹치기 때문에 어려울 수 있습니다. 따라서 정확한 진단 확률을 높이려면 좋은 병력 청취와 임상 검사가 필수적입니다. 독립형 테스트 또는 환자 정보를 사용하면 진단 가치가 낮은 것으로 나타났습니다. (Mizer 등, 2017) 따라서 경추 방사통 및/또는 근병증의 특징을 보이는 환자에서 경추 신경근 침범을 진단하는 가장 좋은 방법을 조사해야 한다는 주장이 제기되었습니다. 경추 신경근 침범을 정확하게 진단하는 방법을 결정하기 위해 세 가지 개별 모델을 개발하여 비교했습니다.

방법

이 연구는 전향적으로 수집된 데이터를 사용하여 Sleijser-Koehorst 외, 2021의 진단 예측 모델링 연구를 구성했습니다. 2021년 연구에서는 환자 병력 청취 및 임상 검사에서 도출된 여러 항목에 대해 진단 정확도를 개별적으로 측정했습니다. 오늘 검토하는 현재 연구는 진단 모델을 개발하고 개별적으로 우수한 진단 특성을 달성한 항목 조합의 임상적 유용성을 확인하는 것을 목표로 했습니다. 2021년 연구에서 민감도 또는 특이도 값이 0.80 이상인 항목이 세 가지 예측 모델 개발을 위해 선택되었습니다.

이러한 예측 변수에는 다음이 포함됩니다:

환자 기록 모델:
- 목 통증보다 더 심한 팔 통증
- 환자가 보고한 감각 이상
- 환자가 보고한 감각 이상 및/또는 마비 증상
- 다림질로 인한 증상 유발
- 주머니에 손을 넣고 걸으면 증상 완화
임상 시험 모델
- 스퍼링 테스트
- 상지 신경역학 검사 1(정중 신경)
- 경추 주의 산만 테스트
- 신경학적 검사
  - 센세이션
  - 반사 신경
  - 근력 약화

세 번째 예측 모델은 환자 이력 모델과 임상 검사 모델을 모두 결합한 것입니다.

세 가지 모델의 진단 능력을 확인하기 위해 각 예측 모델을 참조(골드) 표준과 비교합니다. 이 연구에서 저자는 참조 기준으로 두 가지 기준을 사용했습니다:

신경외과 전문의가 내린 자궁 경부 신경근 침범의 임상 진단

AND

임상 진단과 일치하는 동일 또는 인접한 수준의 신경근 압박 또는 자극을 객관화하는 MRI 스캔(피부 분포 기준)

모델을 분석하고 곡선 아래 면적(AUC)을 통해 진단 정확도를 계산했습니다. AUC는 다음과 같이 해석되었습니다:

AUC ≥ 0.9: 뛰어난 진단 정확도
AUC 0.80~0.89: 뛰어난 진단 정확도
AUC 0.70~0.79: 허용 가능한 진단 정확도
AUC 0.51~0.69: 진단 정확도 저하
AUC = 0.5: 차별적 가치 없음

결과

신경근 침범이 의심되는 환자 1,344명이 연구에 참여했습니다. 증상 지속 기간의 중앙값은 26주였으며 샘플의 평균 연령은 49.9세였습니다. 인구는 남녀가 거의 동등하게 나뉘었습니다. 66명의 환자에서 참조 표준에 따라 경추 신경근 침범이 확인되었고 68명은 참조 표준에 따라 경추 신경근 침범이 없는 것으로 나타났습니다.

다변량 회귀 분석에서는 예측 모델에 다음과 같은 변수를 유지했습니다:

환자 이력 예측 모델

'목 통증보다 더 심한 팔 통증'과 '환자가 보고한 감각 이상 및/또는 마비'라는 예측 변수는 환자 기록 모델에 그대로 유지되었습니다. 이들은 모두 0.74의 AUC를 달성하여 진단 정확도가 양호한 것으로 나타났습니다.

임상 시험 모델

스퍼링 테스트와 ULNT1 테스트는 다변량 분석 후에도 그대로 유지되었습니다. AUC는 0.77로 계산되었으며, 이는 허용 가능한 진단 정확도를 나타냅니다.

결합 모델

환자 병력 모델과 임상 검사 결과 모델을 결합할 때 세 가지 예측 인자를 유지했습니다:

목 통증보다 더 심한 팔 통증
환자가 보고한 감각 이상 및/또는 무감각의 존재 여부
스펄링 테스트

이 모델의 AUC는 0.82로 우수한 진단 정확도를 반영합니다.

질문과 생각

경추 신경근 침범 가능성을 검사하는 여러 임상 예측 규칙과 검사 클러스터(예: Wainner 클러스터)가 아직 존재하기 때문에 이 연구는 얼핏 보기에 새로운 정보를 많이 추가하지는 않습니다. 그러나 와인가족 집단 감염의 경우 임상 검사 결과에서 정보를 얻습니다. 우리 모두는 좋은 임상 검사가 가장 중요하며 정확한 검사를 선택하는 것이 필수적이라는 것을 알고 있습니다. 그러나 이러한 클러스터는 이미 경추 신경근 침범 문제에 대한 패턴 인식에 경험이 있는 임상의에게 유용할 수 있습니다. 대부분의 초보 임상의와 경험이 적은 임상의에게는 가설 연역적 임상 추론 과정의 특정 단계를 생략합니다. 이 연구는 환자의 병력을 통해 특정 징후와 증상을 인식하는 데 도움이 되며 자궁경부 신경근 침범의 의심을 높이거나 낮추는 데 도움이 됩니다. 결국, "병력 기록은 정확한 의료 데이터를 확보하고 환자를 파악하며 신뢰를 구축하는 데 있어 여전히 가장 중요한 부분"입니다. (Flugelman et al. 2021) 감별 진단을 위해서는 일련의 가설 중 일부는 배제하고 일부는 확인해야 하며, 이러한 가설에 도달하려면 환자 면담에서 어떤 정보를 도출할 수 있는지 파악할 수 있어야 합니다. 현재 데이터는 동일한 저자의 이전 연구에서 수집한 것입니다. (슬레이저 코호스트 외) 2021), 아래 표를 살펴보면 환자가 보고한 다양한 인터뷰 항목에서 경추 신경근 침범 가능성에 대한 단서를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

대부분의 기본 징후에 대해 신뢰 구간이 넓다는 점에 유의하세요. 환자 증상에 따라 큰 차이를 보일 수 있으며 다른 병리와 중복되는 증상이 많기 때문에 이 목록은 제한적인 목록이 아닙니다. 또한 환자 인터뷰의 특정 징후는 진단적 우월성을 기반으로 선정되었으며, 2025 연구에서는 이를 추가로 분석하고 구체화했습니다.

병력 청취 정보와 임상 검사 실행 및 해석에 대한 정확한 설명을 충분히 이해하는 것이 매우 중요합니다. 표 2는 저자들이 병력 청취와 임상 검사에서 얻은 단서를 해석한 방식을 설명합니다.

괴상한 이야기

저자는 2021년 연구에서 경추 신경근 침범을 식별하는 데 0.80 이상의 민감도와 특이도를 보인 환자 병력 소견을 선택했지만, 정확도 임계값 0.80 미만의 임상 검사 결과도 포함되었지만 근거는 제공하지 않았습니다.

결합된 모델은 최고의 진단 정확도를 달성했습니다. 즉, 환자가 보고한 목 통증보다 더 심한 팔 통증, 감각 이상 및/또는 마비 증상과 함께 스펄링 검사 양성을 사용하면 경추 신경근 침범을 가장 정확하게 인지할 수 있습니다. 그러나 설명 분산은 낮았습니다: 0.38. 설명 분산이 낮으면 모델이 포착하지 못하는 다른 많은 알려지지 않은 요인이 진단에 영향을 미치고 있다는 뜻입니다. 즉, 결합된 모델이 신경근 침범이 있는 사람을 확실하게 알려주는 데는 효과적이지만 완벽한 모델은 아니라는 뜻입니다.

가장 좋은 모델조차도 진단 편차의 38%만 설명했습니다. 이것은 우리에게 알려줍니다:

이 모델은 유용하지만 완벽하지는 않으므로 이 상태를 진단하는 데 다른 요인이 작용할 수 있습니다.
물리치료사나 의사는 이 모델에만 의존해서는 안 되며, 임상적 판단이 여전히 중요하므로 다음과 같이 사용해야 합니다. 여러 도구 중 하나의 도구 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

경추 신경근 침범 진단은 면담이나 임상 검사만으로는 100% 예측할 수 없습니다. 일부 환자는 증상이 뚜렷하지만 신경 압박이 없을 수도 있습니다. 임상 검사에서 양성 반응을 보였지만 증상이 없는 경우도 있습니다. 검사를 수행하는 검사자마다 차이가 있을 수 있으며, 환자가 자신의 증상을 설명할 때 다른 표현을 사용하거나 환자의 반응을 해석하는 방식에 차이가 있을 수 있습니다. 그러나 이 연구는 임상 검사 검사를 수행한 검사자가 한 명뿐이므로 검사자 간의 차이로 인한 결과의 차이가 발생할 수 없습니다.

결론적으로, 완벽한 도구가 개발되지는 않았지만, 단독 검사, 병력 소견 또는 MRI 스캔에만 의존하는 것보다 환자 병력, 임상 검사 및 영상(예: MRI)을 함께 사용하는 것이 경추 신경근 침범을 식별하는 데 더 효과적일 수 있습니다.

저자는 적절한 블라인드, 질병 진행/퇴행 편향을 피하기 위해 검사 평가와 참조 표준과의 비교 사이에 지연이 없고, 검사 및 영상 촬영 사이에 치료가 없는 등 엄격한 연구 프로토콜을 설계했으므로 안심해도 됩니다. 유병률 49%(따라서 테스트 전 확률을 반영)를 임상 진료에 일반화할 수 있는지 신중하게 판단해야 합니다.

집으로 가져갈 메시지

환자가 보고한 감각 이상 및/또는 마비의 존재, 목 통증보다 심한 팔 통증의 발견, 경추 신경근 침범을 식별하기 위한 예측 인자로 스펄링 테스트 양성 판정을 사용하여 우수한 진단 정확도에 대한 임계값에 도달했습니다. 특히 최상의 예측 모델이 분산의 38%만 설명할 수 있기 때문에 현재 모델에 대한 외부 검증이 여전히 필요합니다. 이번 연구는 가설적 연역적 추론에 도움이 됩니다.