Inleiding

Het identificeren van betrokkenheid bij de cervicale zenuwwortel kan een uitdaging zijn vanwege de overlap van veel voorkomende symptomen tussen verschillende pathologische aandoeningen. Daarom zijn een goede anamnese en klinisch onderzoek essentieel om de kans op een juiste diagnose te vergroten. Het gebruik van op zichzelf staande tests of patiënteninformatie heeft een lage diagnostische waarde. (Mizer et al., 2017) Daarom werd ervoor gepleit om te onderzoeken wat de beste manier is om de diagnose van cervicale zenuwwortelbetrokkenheid te stellen bij een patiënt die zich presenteert met kenmerken van cervicale radiculaire pijn en/of radiculopathie. Er werden drie afzonderlijke modellen ontwikkeld en vergeleken om te bepalen hoe ze een nauwkeurige diagnose van cervicale zenuwwortelbetrokkenheid stellen.

Methoden

De studie gebruikte prospectief verzamelde gegevens om een diagnostische voorspellende modelstudie van Sleijser-Koehorst et al., 2021 te construeren. In het onderzoek van 2021 werd de diagnostische accuratesse bepaald voor verschillende items die werden afgeleid uit de anamnese van de patiënt en het klinisch onderzoek afzonderlijk. Het huidige onderzoek dat we vandaag bespreken was gericht op het ontwikkelen van een diagnostisch model en het bepalen van de klinische bruikbaarheid van een combinatie van items die individueel goede diagnostische eigenschappen hadden. Items uit het onderzoek van 2021 met een sensitiviteit of specificiteit van minstens 0,80 werden geselecteerd voor de ontwikkeling van de drie voorspellende modellen.

Deze voorspellers waren onder andere:

• Model patiëntgeschiedenis:
  • Armpijn erger dan nekpijn
  • Door patiënten gerapporteerde paresthesie
  • Door de patiënt gerapporteerde paresthesie en/of gevoelloosheid
  • Uitlokken van symptomen door strijken
  • Vermindering van symptomen door lopen met hand in zak
• Model klinisch onderzoek
  • Spurling test
  • Neurodynamische test 1 van de bovenste ledematen (Mediane zenuw)
  • Cervicale afleidingstest
  • Neurologische testen
    • Sensatie
    • Reflexen
    • Spierzwakte

Het derde voorspellende model was de combinatie van het anamnese model en het klinische onderzoeksmodel samen.

Om het diagnostisch vermogen van de drie modellen te bepalen, wordt elk voorspellend model vergeleken met de referentiestandaard (goud). In dit onderzoek gebruikten de auteurs twee criteria voor de referentiestandaard:

• Een klinische diagnose van cervicale zenuwwortel betrokkenheid gesteld door een neurochirurg

EN

• Een MRI-scan die zenuwwortelcompressie of irritatie objectiveert op hetzelfde of aangrenzende niveau dat overeenkomt met de klinische diagnose (gebaseerd op de dermatomale distributie)

De modellen werden geanalyseerd en de diagnostische nauwkeurigheid werd berekend met de Area Under the Curve (AUC). De AUC werd als volgt geïnterpreteerd:

• AUC ≥ 0,9: uitstekende diagnostische nauwkeurigheid
• AUC 0,80 tot 0,89: uitstekende diagnostische nauwkeurigheid
• AUC 0,70 tot 0,79: aanvaardbare diagnostische nauwkeurigheid
• AUC 0,51 tot 0,69: matige diagnostische nauwkeurigheid
• AUC = 0,5: geen discriminerende waarde

Resultaten

Honderdvierendertig patiënten met verdenking op zenuwwortelbetrokkenheid werden opgenomen in het onderzoek. De mediane symptoomduur was 26 weken en de steekproef had een gemiddelde leeftijd van 49,9 jaar. De bevolking was bijna gelijk verdeeld in beide seksen. Bij zesenzestig patiënten werd een betrokkenheid van de cervicale zenuwwortel geïdentificeerd op basis van de referentiestandaard en 68 hadden geen betrokkenheid van de cervicale zenuwwortel op basis van de referentiestandaard.

De multivariate regressieanalyse behield de volgende variabelen in de voorspellingsmodellen:

Voorspellingsmodel patiëntgeschiedenis

De voorspellers "armpijn erger dan nekpijn" en "door de patiënt gerapporteerde paresthesie en/of gevoelloosheid" bleven behouden in het model voor de voorgeschiedenis van de patiënt. Samen bereikten ze een AUC van 0,74, wat duidt op acceptabele diagnostische nauwkeurigheid.

Model klinisch onderzoek

De Spurlingtest en de ULNT1-test werden behouden na de multivariate analyse. Er werd een AUC van 0,77 berekend, wat duidt op een acceptabele diagnostische nauwkeurigheid.

Gecombineerd model

Drie voorspellers werden behouden in de combinatie van het model voor de voorgeschiedenis van de patiënt met het model voor de bevindingen van het klinisch onderzoek:

• Armpijn erger dan nekpijn
• Door de patiënt gerapporteerde aanwezigheid van paresthesie en/of gevoelloosheid
• Spurling test

Dit model had een AUC van 0,82, wat duidt op een uitstekende diagnostische accuratesse.

Questions and thoughts

Aangezien er al verschillende klinische voorspellende regels en clusters van tests zijn die de waarschijnlijkheid van cervicale zenuwwortelbetrokkenheid onderzoeken (bijvoorbeeld de Cluster van Wainner), voegt deze studie op het eerste gezicht niet veel nieuwe informatie toe. In het geval van de Cluster van Wainner wordt de informatie echter verkregen uit klinische onderzoeksresultaten. We weten allemaal dat een goed klinisch onderzoek van het grootste belang is en dat de selectie van nauwkeurige tests noodzakelijk is. Toch kunnen deze clusters nuttig zijn voor clinici die al ervaring hebben met patroonherkenning van cervicale zenuwwortelbetrokkenheid. Voor de meeste beginnende en minder ervaren clinici worden bepaalde stappen in het hypothetisch-deductieve klinische redeneerproces overgeslagen. Dit onderzoek helpt bij het herkennen van bepaalde tekenen en symptomen uit de anamnese van de patiënt en helpt bij het vergroten of verkleinen van de verdenking op betrokkenheid van de cervicale zenuwwortel. Tenslotte is "het afnemen van de geschiedenis nog steeds het belangrijkste onderdeel van het verkrijgen van nauwkeurige medische gegevens, het kennen van de patiënt en het opbouwen van vertrouwen". (Flugelman et al. 2021) Differentiële diagnose vereist het vaststellen van een reeks hypotheses waarvan sommige moeten worden uitgesloten en andere bevestigd en om tot deze hypotheses te komen, moet je in staat zijn om vast te stellen welke informatie uit het interview met de patiënt kan worden afgeleid. Aangezien de huidige gegevens zijn verzameld uit een eerder onderzoek van dezelfde auteur (Sleijser-Koehorst et al. 2021), kun je een kijkje nemen in de onderliggende tabel, waar verschillende patiëntgerapporteerde interviewitems je kunnen helpen aanwijzingen te krijgen over wanneer je moet denken aan mogelijke cervicale zenuwwortelbetrokkenheid.

Merk op dat de betrouwbaarheidsintervallen voor de meeste onderliggende tekens breed zijn. De presentatie van de patiënt kan enorme verschillen vertonen en dit is geen limitatieve lijst omdat er veel overlappende symptomen zijn met andere pathologieën. Ook werden bepaalde tekenen uit het patiënteninterview geselecteerd op basis van diagnostische superioriteit, en deze werden verder geanalyseerd en verfijnd in het onderzoek van 2025.

Het is heel belangrijk om de exacte beschrijving van de informatie over de anamnese en de uitvoering en interpretatie van klinische tests voldoende te begrijpen. Tabel 2 beschrijft de manier waarop de auteurs de aanwijzingen uit de anamnese en het klinisch onderzoek interpreteerden.

Talk nerdy to me

De auteurs selecteerden bevindingen uit de anamnese van hun studie uit 2021 die een sensitiviteit en specificiteit van minstens 0,80 vertoonden voor het identificeren van betrokkenheid bij de cervicale zenuwwortel, hoewel voor de bevindingen van het klinisch onderzoek ook tests onder de nauwkeurigheidsdrempel van 0,80 werden meegenomen, maar er werd geen reden gegeven.

Het gecombineerde model behaalde de beste diagnostische nauwkeurigheid. Dit betekent dat het gebruik van een positieve Spurlingtest, samen met door de patiënt gerapporteerde pijn in de arm die erger is dan nekpijn en symptomen van paresthesie en/of gevoelloosheid, de beste nauwkeurigheid geeft om een betrokkenheid van de cervicale zenuwwortel te herkennen. De verklaarde variantie was echter laag: 0.38. Als de verklaarde variantie laag is, betekent dit dat er veel andere onbekende factoren van invloed zijn op de diagnose die het model niet vastlegt. Dit betekent dat, hoewel het gecombineerde model ons goed kan vertellen bij wie de zenuwwortel betrokken is, het geen perfect model is.

Zelfs het beste model verklaarde slechts 38% van de variatie in diagnoses. Dit vertelt ons:

• Het model is bruikbaar maar niet perfect, wat impliceert dat andere factoren waarschijnlijk een rol spelen bij het diagnosticeren van deze aandoening.
• Klinische oordeelsvorming is nog steeds belangrijk - een fysiotherapeut of arts kan niet alleen op dit model vertrouwen, maar moet het gebruiken als een van de hulpmiddelen bij het nemen van beslissingen.

De diagnose van betrokkenheid bij de nekzenuwwortel is niet 100% voorspelbaar op basis van interviews of klinische tests alleen. Sommige patiënten kunnen duidelijke symptomen hebben maar geen zenuwcompressie. Anderen hebben misschien een positieve klinische test maar hebben de aandoening niet. Er kunnen verschillen zijn tussen onderzoekers die de tests uitvoeren, of patiënten kunnen andere bewoordingen gebruiken om hun symptomen te beschrijven of er kunnen verschillen zijn in de manier waarop de reactie van de patiënt wordt geïnterpreteerd. Toch voerde in dit onderzoek slechts één examinator de klinische onderzoekstests uit, dus de variatie in de resultaten kan niet het gevolg zijn van verschillen tussen examinatoren.

Concluderend kan worden gesteld dat, hoewel er geen perfect hulpmiddel is ontwikkeld, het gebruik van een combinatie van anamnese, klinische tests en mogelijk beeldvorming (zoals MRI) beter zou kunnen zijn voor het identificeren van betrokkenheid bij de cervicale zenuwwortel dan afzonderlijke tests, bevindingen in de anamnese of alleen gebaseerd op MRI-scans.

De auteurs hebben een rigoureus onderzoeksprotocol ontworpen, inclusief voldoende blindering, geen vertraging tussen de beoordeling van de tests en de vergelijking met de referentiestandaard, wat ziekteprogressie/regressiebias voorkomt, en geen behandeling tussen de tests en de beeldvorming, dus we kunnen onze hoed opsteken. Het enige aspect waar je rekening mee moet houden is dat je zorgvuldig moet bepalen of de prevalentie van 49% (die dus de pre-test waarschijnlijkheid weergeeft) generaliseerbaar is naar jouw klinische praktijk.

Boodschappen die je mee moet nemen

Met de aanwezigheid van door de patiënt gerapporteerde paresthesie en/of gevoelloosheid, de bevinding van pijn in de arm die erger is dan nekpijn en een positieve Spurlingtest als voorspellers voor het identificeren van betrokkenheid van de cervicale zenuwwortel werd de drempel voor uitstekende diagnostische accuratesse bereikt. Externe validatie van het huidige model is nog steeds nodig, vooral omdat het best voorspellende model slechts 38% van de variantie kon verklaren. De huidige studie helpt bij hypothetisch-deductief redeneren.

Referentie

Sleijser-Koehorst, M. L., Coppieters, M. W., Epping, R., Rooker, S., Verhagen, A. P., Heymans, M. W., ... & Scholten-Peeters, G. G. (2025). Ontwikkeling en validatie van diagnostische modellen voor cervicale zenuwwortelbetrokkenheid gebaseerd op items uit het patiënteninterview en klinisch onderzoek. JOSPT Open, 3(2), 1-7.

Leer meer

Cluster van Wainner