Введение

Идентификация поражения шейного нервного корешка может быть непростой задачей из-за совпадения общих признаков и симптомов между различными патологическими состояниями. Поэтому хороший сбор анамнеза и клинический осмотр очень важны для повышения вероятности правильного диагноза. Использование отдельных тестов или информации о пациенте показало низкую диагностическую ценность. (Mizer et al., 2017) Поэтому было рекомендовано изучить лучший способ диагностики вовлечения шейного нервного корешка у пациента, поступающего с признаками шейной корешковой боли и/или радикулопатии. Были разработаны и сравнены три отдельные модели, чтобы определить, как они устанавливают точный диагноз поражения шейного нервного корешка.

Методы

В исследовании использовались проспективно собранные данные для построения диагностического прогностического моделирования от Sleijser-Koehorst et al., 2021. В исследовании 2021 года диагностическая точность определялась для нескольких пунктов, полученных при сборе истории болезни и клиническом осмотре пациента по отдельности. Исследование, которое мы сегодня рассматриваем, было направлено на разработку диагностической модели и определение клинической полезности комбинации пунктов, которые по отдельности достигли хороших диагностических свойств. Для разработки трех прогностических моделей были отобраны пункты из исследования 2021 года, которые достигли значений чувствительности или специфичности не менее 0,80.

Эти предикторы включали в себя:

• Модель истории болезни пациента:
  • Боль в руке сильнее, чем боль в шее
  • Парестезия по отзывам пациентов
  • Парестезия и/или онемение по отзывам пациентов
  • Провокация симптомов глажкой
  • Уменьшение симптомов при ходьбе с рукой в кармане
• Модель клинического обследования
  • Испытание на спиртуозность
  • Нейродинамический тест верхней конечности 1 (срединный нерв)
  • Тест на дистракцию шейки матки
  • Неврологические тесты
    • Сенсация
    • Рефлексы
    • Мышечная слабость

Третья прогностическая модель представляла собой комбинацию модели истории болезни и модели клинического осмотра в совокупности.

Чтобы определить диагностическую способность трех моделей, каждую прогностическую модель сравнивают с референсным (золотым) стандартом. В этом исследовании авторы использовали два критерия для эталонного стандарта:

• Клинический диагноз поражения корешка шейного нерва, поставленный нейрохирургом

И

• МРТ, объективизирующая компрессию или раздражение нервного корешка на том же или соседнем уровне, которая соответствует клиническому диагнозу (на основе дерматомного распределения).

Модели были проанализированы, а диагностическая точность рассчитана по площади под кривой (AUC). Показатель AUC интерпретировался следующим образом:

• AUC ≥ 0,9: выдающаяся диагностическая точность
• AUC от 0,80 до 0,89: отличная диагностическая точность
• AUC от 0,70 до 0,79: приемлемая диагностическая точность
• AUC от 0,51 до 0,69: низкая диагностическая точность
• AUC = 0,5: дискриминационная ценность отсутствует

Результаты

В исследование были включены сто тридцать четыре пациента с подозрением на вовлечение нервных корешков. Медиана продолжительности симптомов составила 26 недель, а средний возраст участников выборки - 49,9 года. Население почти поровну делилось на оба пола. У шестидесяти шести пациентов было выявлено вовлечение корешка шейного нерва по референсному стандарту, а у 68 - не было вовлечения корешка шейного нерва по референсному стандарту.

Многомерный регрессионный анализ сохранил в прогностических моделях следующие переменные:

Модель прогнозирования истории болезни

Предикторы "боль в руке сильнее, чем в шее" и "парестезии и/или онемение, о которых сообщает пациент" были сохранены в модели истории болезни. Вместе они достигли AUC 0,74, что говорит о приемлемой диагностической точности.

Модель клинического обследования

Тест Сперлинга и тест ULNT1 были сохранены после многомерного анализа. Был рассчитан показатель AUC, равный 0,77, что говорит о приемлемой диагностической точности.

Комбинированная модель

Три предиктора сохранились при объединении модели истории болезни с моделью результатов клинического обследования:

• Боль в руке сильнее, чем боль в шее
• Наличие парестезии и/или онемения, по мнению пациента
• Испытание на спиртуозность

AUC этой модели составила 0,82, что отражает отличную диагностическую точность.

Вопросы и мысли

Поскольку уже существует несколько правил клинического прогнозирования и кластеров тестов, изучающих вероятность вовлечения шейного нервного корешка (например, кластер Вайннера), на первый взгляд, это исследование не добавляет много новой информации. Однако в случае с кластером Вайннера информация получена из результатов клинического обследования. Все мы знаем, что хорошее клиническое обследование имеет первостепенное значение, а выбор точных тестов - обязательное условие. Тем не менее, эти кластеры могут быть полезны для клиницистов, которые уже имеют опыт распознавания паттернов проблем с вовлечением шейных нервных корешков. Для большинства начинающих и менее опытных клиницистов он пропускает некоторые этапы гипотетико-дедуктивного процесса клинических рассуждений. Это исследование помогает распознать определенные признаки и симптомы при сборе анамнеза пациента и помогает увеличить или уменьшить подозрение на вовлечение шейного нервного корешка. В конце концов, "сбор истории болезни по-прежнему является самой важной частью получения точных медицинских данных, знакомства с пациентом и установления доверия". (Flugelman et al. 2021) Дифференциальный диагноз требует установления набора гипотез, некоторые из которых должны быть исключены, а другие подтверждены, и чтобы прийти к этим гипотезам, ты должен уметь определить, какую информацию можно получить из опроса пациента. Поскольку текущие данные были получены в ходе более раннего исследования того же автора (Sleijser-Koehorst et al. 2021), ты можешь взглянуть на таблицу, где различные пункты интервью, проводимого пациентом, могут помочь тебе получить подсказки о том, когда следует задуматься о возможном вовлечении шейного нервного корешка.

Обрати внимание, что доверительные интервалы широки для большинства основополагающих признаков. Презентация пациента может демонстрировать огромные различия, и это не ограничительный список, так как существует множество пересекающихся симптомов с другими патологиями. Кроме того, определенные признаки из опроса пациентов были отобраны на основе диагностического превосходства, и они были дополнительно проанализированы и уточнены в ходе исследования 2025 года.

Очень важно в достаточной степени понимать точное описание информации, полученной при сборе анамнеза, а также проведение и интерпретацию клинических тестов. В таблице 2 описано, как авторы интерпретировали подсказки, полученные при сборе анамнеза и клиническом осмотре.

Поговори со мной о ботанике

Авторы отобрали данные истории болезни пациента из своего исследования 2021 года, которые показали чувствительность и специфичность не менее 0,80 для выявления вовлечения шейного нервного корешка, хотя для результатов клинического осмотра также были включены тесты ниже порога точности 0,80, но обоснование не приводилось.

Комбинированная модель достигла наилучшей диагностической точности. Это значит, что использование положительного теста Сперлинга вместе с сообщаемой пациентом болью в руке, превышающей боль в шее, и симптомами парестезии и/или онемения дает наилучшую точность для распознавания поражения шейного нервного корешка. Однако объясненная дисперсия была низкой: 0.38. Если объясненная дисперсия низкая, значит, на диагноз влияет множество других неизвестных факторов, которые модель не улавливает. Это значит, что, хотя комбинированная модель отлично справляется с задачей, позволяя с уверенностью сказать, у кого есть вовлечение нервных корешков, она не является идеальной моделью.

Даже самая лучшая модель объяснила лишь 38% вариации диагнозов. Это говорит нам о том, что:

• Модель полезна, но не совершенна, подразумевая, что при диагностике этого состояния, скорее всего, играют роль и другие факторы.
• Клиническое суждение по-прежнему важно - физиотерапевт или врач не может полагаться только на эту модель, а скорее должен использовать ее как один из инструментов среди прочих при принятии решений.

Диагностика поражения шейного нервного корешка не может быть на 100% предсказуемой только на основании опроса или клинических тестов. У некоторых пациентов могут быть явные симптомы, но при этом компрессии нерва не будет. Другие могут иметь положительный клинический тест, но не иметь заболевания. Могут быть различия между экзаменаторами, проводящими тесты, или пациенты могут использовать другие формулировки для описания своих симптомов, или могут быть различия в интерпретации ответа пациента. Тем не менее, в этом исследовании тесты клинического осмотра проводил только один эксперт, так что разброс результатов не может быть обусловлен различиями между экспертами.

В заключение можно сказать, что, хотя идеальный инструмент не был разработан, использование комбинации истории болезни, клинических тестов и, возможно, визуализации (например, МРТ) может быть лучше для выявления вовлечения шейного нервного корешка по сравнению с отдельными тестами, результатами истории болезни или исключительно на основе МРТ-сканирования.

Авторы разработали строгий протокол исследования, включающий адекватное ослепление, отсутствие задержки между оценкой тестов и сравнением с эталонным стандартом, что позволяет избежать предвзятости в отношении прогрессирования/регрессии заболевания, а также отсутствие лечения в промежутке между тестированием и визуализацией, так что мы можем поднять шляпу. Единственный аспект, который тебе следует иметь в виду, - это тщательно определить, насколько распространенность в 49% (отражающая, таким образом, предтестовую вероятность) обобщаема для твоей клинической практики.

Напутствия на будущее

Использование наличия парестезии и/или онемения по отзывам пациентов, обнаружение боли в руке, которая сильнее боли в шее, и положительный тест Сперлинга в качестве предикторов для выявления вовлечения шейного нервного корешка достигли порога отличной диагностической точности. Внешняя валидация текущей модели все еще необходима, тем более что лучшая прогностическая модель смогла объяснить только 38% дисперсии. Текущее исследование помогает в гипотетико-дедуктивных рассуждениях.

Ссылка

Sleijser-Koehorst, M. L., Coppieters, M. W., Epping, R., Rooker, S., Verhagen, A. P., Heymans, M. W., ... & Scholten-Peeters, G. G. (2025). Разработка и валидация диагностических моделей вовлечения шейного нервного корешка на основе элементов опроса пациента и клинического обследования. JOSPT Open, 3(2), 1-7.

Узнай больше

Кластер Вейннера