Введение

Цервикальная радикулопатия (CR) — частое состояние, возникающее из‑за механического сдавления нерва. Оно может приводить к нейропраксии (нарушению функции нерва без аксонального повреждения), а также к химическому раздражению корешка. Клиническая картина сильно варьирует у разных пациентов, поэтому одной лишь сбора анамнеза недостаточно для диагностики. Хотя были предложены различные клинические тесты для помощи в диагностике, ни один из них не показал достаточную валидность при использовании в одиночку.

В 2023 году Wainner и соавт. предложили клинический кластер из четырёх тестов (ULNT1, тест Спёрлинга, тест с тракцией шейного отдела и объём движений шеи < 60° на симптоматической стороне). Однако этот кластер пока не прошёл внешнюю валидацию, то есть его диагностическая эффективность не проверялась на более широких и неоднородных популяциях с разной выраженностью заболевания и демографическими характеристиками.

Настоящее исследование было направлено на внешнюю валидацию кластера Вайннер для диагностики цервикальной радикулопатии и на изучение того, может ли альтернативный кластер тестов обеспечить более высокую диагностическую точность.

Методы

Это проспективное исследование диагностической точности включило подрядную когорту пациентов с болью в шее и/или симптомами цервикальной радикулопатии в условиях обычной диагностической неопределённости. Исследование соответствовало руководству STARD 2015 (Standards for Reporting Diagnostic Accuracy Studies). 

Участники

Последовательные пациенты, направленные в отделение нейрохирургии с хронической (≥3 месяцев) болью в шее и/или цервикальными радикулитными симптомами. К участию допускались пациенты в возрасте 18–65 лет, с умеренной болью (ВАШ 30–79/100) и нарушением функции шеи (NDI ≥20%), которым выполняли стандартизированный диагностический обследовательский протокол, включая МРТ. Исключались пациенты с ранее перенесённым оперативным вмешательством на шее, выраженной травмой, цервикальной миелопатией, тяжёлыми сопутствующими заболеваниями, беременностью, а также те, кто не мог общаться на французском языке.

Индексный тест 

Двенадцать клинических тестов и данных из анамнеза оценивали по референсному стандарту в тот же день. В том числе модифицированный признак Бакоди, тест Сперлинга (воспроизведение симптомов в области шеи и руки), тест с цервикальной тракцией, четыре теста нейродинамики для верхней конечности (ULNT1, ULNT2a, ULNT2b, ULNT3), ротация шеи <60°, асимметрия объёма движений в шейном отделе, возраст >48 лет и длительность симптомов <62 недель. Клиническое тестирование проводил ослеплённый, опытный физиотерапевт по заранее заданным критериям для положительных, отрицательных или неопределённых результатов.

Поскольку возраст и длительность симптомов являются непрерывными переменными, для определения порогов, которые лучше всего различают пациентов с цервикальной радикулопатией и без неё, использовали анализ ROC-кривых. Полученные отсечки (возраст >48 лет и длительность симптомов <62 недель) позволили преобразовать эти переменные в бинарные диагностические предикторы для последующих анализов. 

Все индекс-тесты были классифицированы как положительные или отрицательные в соответствии с заранее заданными критериями, при этом тесты, которые не удалось выполнить из‑за непереносимости пациентом, считались неопределёнными.

Эталонные стандарты 

Базовый стандарт диагностики установил нейрохирург с 15-летним опытом, который не знал результатов тестов по индексу. Цервикальная радикулопатия была диагностирована на основании сочетания соответствующих клинических признаков (дерматомная корешковая боль и/или неврологические симптомы) и данных МРТ о компрессии или раздражении нервного корешка на соответствующем шейном уровне.

Анализ 

Сначала авторы сравнили группы с цервикальной радикулопатией (CR) и без неё по демографическим характеристикам на исходном уровне. Непрерывные переменные (например, возраст) описывали с помощью средних значений и стандартных отклонений, а категориальные переменные (например, пол) — в виде частот и процентов. Сравнение между группами выполняли с использованием критерия Уилкоксона—ранговой суммы для непрерывных переменных, а для категориальных переменных — критерия χ² или точного критерия Фишера в зависимости от объёма выборки. Этот этап был направлен на оценку различий между группами на исходном уровне.

Затем диагностическую точность каждого клинического теста оценивали с помощью таблиц сопряжённости 2 × 2, построенных по отношению к референсному стандарту, как показано ниже:

По этим таблицам были рассчитаны чувствительность и специфичность. Чувствительность отражала долю пациентов с РК, которые дали положительный результат, тогда как специфичность отражала долю пациентов без РК, у которых тест оказался отрицательным.

Затем были рассчитаны отношения правдоподобия по стандартным формулам. Положительное отношение правдоподобия (LR+) рассчитывали как чувствительность / (1 − специфичность). Этот показатель отражает, насколько положительный результат теста увеличивает вероятность КР. Отрицательное отношение правдоподобия (LR−), рассчитанное как (1 − чувствительность) / специфичность, показывает, насколько отрицательный результат теста снижает вероятность КР.

Затем посттестовые вероятности оценивали с помощью теоремы Байеса, учитывая до-тестовую вероятность (то есть распространённость CR в выборке) и отношения правдоподобия. Для положительных и отрицательных результатов теста посттестовые вероятности рассчитывали по следующим уравнениям:

Вероятность после теста (для положительного теста) = (предтестовая вероятность × LR+) / [(предтестовая вероятность × LR+) + (1 − предтестовая вероятность)]

Вероятность после теста (при отрицательном результате) = (до-тестовая вероятность × LR−) / [(до-тестовая вероятность × LR−) + (1 − до-тестовая вероятность)]

Кроме того, анализы характеристических кривых приёмника операционных признаков (ROC) выполняли для непрерывных переменных (возраст и длительность симптомов), чтобы определить оптимальные пороговые значения. Были протестированы несколько порогов, и выбрали значения, обеспечивающие наилучший баланс между чувствительностью и специфичностью.

Для первой цели исследования авторы подтвердили существующее клиническое прогностическое правило Уэйнера, сформировав комбинации положительных находок (1 из 4, 2 из 4, 3 из 4 и 4 из 4 положительных тестов). Для каждой комбинации заново пересчитали показатели диагностической точности, включая чувствительность, специфичность, коэффициенты правдоподобия и посттестовые вероятности.

Для второй цели авторы разработали новое прогностическое правило. Сначала каждую переменную оценивали по отдельности с помощью анализов 2 × 2, и оставляли только те, которые демонстрировали потенциальную диагностическую ценность (LR+ > 1,5 и/или LR− < 0,5). Затем применили модель логистической регрессии с обратным пошаговым отбором, чтобы определить независимые предикторы: переменные включали в модель при p < 0,10 и исключали при p > 0,15. Наконец, отобранные переменные объединили, чтобы сформировать новый кластер для диагностики цервикальной радикулопатии.

Результаты

В исследование включили 85 участников, из которых 31,7% (n = 27) имели диагноз шейной радикулопатии (CR). В группу без CR вошли 58 участников: у 42 была боль в шее без диагноза шейной радикулопатии, у 12 — компрессия периферического нерва, и у 4 — диффузная боль в плече. Доля женщин была выше в группе без CR, тогда как длительность симптомов была больше у участников с CR.

Диагностическая точность 12 выбранных клинических тестов представлена в Таблице 2, включая их чувствительность, специфичность, отношения правдоподобия и посттестовые вероятности. Среди отдельных тестов наивысшая чувствительность (96,3%) наблюдалась для критерия — как минимум один положительный тест нейродинамики верхней конечности (ULNT) из четырёх.

Тест Спёрлинга на боль в руке показал наивысшую специфичность (98,3%), а положительное отношение правдоподобия (LR+) составило 34,37, что соответствует посттестовой вероятности 94,1% после положительного результата. И наоборот, тест на тракцию шеи был самым эффективным отдельным тестом для исключения CR: посттестовая вероятность составила 11,9% при отрицательном результате.

Чтобы оценить диагностическую валидность кластера тестов Уэйннера, авторы рассмотрели различные сочетания положительных находок. Наиболее чувствительным критерием было наличие хотя бы одного положительного теста из четырёх, тогда как для наибольшей специфичности требовалось, чтобы все четыре теста были положительными. Отметим: когда ни один из четырёх тестов не был положительным, все случаи CR были корректно исключены (LR− = 0; посттестовая вероятность = 0%). И наоборот, когда все четыре теста были положительными, положительное отношение правдоподобия стремилось к бесконечности, что приводило к посттестовой вероятности 100%. Однако требование, чтобы все четыре теста были положительными, выявило только 17,9% пациентов с CR — то есть чувствительность была ограниченной, несмотря на отличную специфичность.

Чтобы решить вторую задачу исследования, авторы выполнили пошаговый регрессионный анализ с исключением назад по восьми кандидатным переменным: тесту отведения плеча, тесту тракции (дистракции) шейного отдела, тесту Спёрлинга на боль в шее, тесту Спёрлинга на боль в руке и четырём ULNT. Этот анализ выявил три переменные для финальной диагностической модели:

• Модифицированный тест на отведение плеча
• Тест Спёрлинга на боль в плече и руке
• Два или более положительных ULNT из четырёх

Этот упрощённый диагностический кластер показал многообещающую диагностическую эффективность. Если ни по одному из трёх критериев не было положительного результата, все случаи CR были корректно исключены. И наоборот: когда все три критерия были положительными, положительное отношение правдоподобия было бесконечным, что давало посттестовую вероятность 100%. Результат «2 положительных находки из 3» дал LR+ 7,06 и LR− 0,17.

Важно: по сравнению с исходным кластером Уэйннера упрощённая трёхтестовая модель улучшила чувствительность на самом высоком диагностическом пороге. Если требовать, чтобы все три теста были положительными, правильно выявлялось 37% пациентов с шейной радикулопатией — это более чем вдвое больше доли, выявляемой исходным четырёхтестовым кластером (17,9%), при этом специфичность оставалась идеальной.

Вопросы и мысли

Условия тестирования, предложенные авторами исследования, предполагают, что этот новый кластер может быть полезен как для подтверждения, так и для исключения цервикальной радикулопатии. Если ни по одному из трёх критериев результат не положительный, все случаи цервикальной радикулопатии были корректно исключены, тогда как наличие всех критериев привело к 100% показателю подтверждения (rule-in).

Однако в клинической практике результаты тестов редко бывают такими однозначными. Поэтому отдельные данные, полученные в ходе тестирования, нужно интерпретировать в комплексе — чтобы точнее направлять клиническое мышление. Тесты с высокой чувствительностью особенно полезны, чтобы исключить диагноз шейной радикулопатии — например, тест с тракцией шеи и модифицированный тест с отведением плеча. При этом стоит отметить, что оба являются манёврами, которые уменьшают симптомы; соответственно, у пациентов, у которых в покое симптомов нет, может не быть и реакции, что в реальной практике способно снижать диагностическую точность.

Особенно полезны для исключения радикулопатии высокочувствительные тесты — такие как ULNTs. В этом исследовании хотя бы один положительный ULNT из четырёх выполненных дал чувствительность 96,3% и отрицательное отношение правдоподобия 0,08. Для сравнения: тест с тракцией шейного отдела и модифицированный тест с отведением плеча показали более слабую способность «исключать», при этом значения LR− составили 0,29 и 0,36 соответственно. Это говорит о том, что ULNTs — особенно ценный клинический инструмент, прежде всего у пациентов с неоднозначной клинической картиной, когда вовлечение шейного отдела может способствовать появлению симптомов со стороны верхней конечности.

УЛНТ особенно актуальны, поскольку цервикальные нарушения могут имитировать периферические МСК-состояния. Поэтому их следует включать в оценку пациентов с неясными симптомами со стороны верхней конечности. Нейроменингеальные тесты помогают выявить нейральную механочувствительность и направлять клиническое мышление. Далее, в сочетании могут применяться цервикальная дистракция и тест Сперлинга — чтобы ещё точнее оценить, не является ли шейный отдел потенциальным источником вовлечения или компрессии корешка нерва.

Поговори со мной о ботанике

Чтобы вывести новую клиническую прогностическую шкалу (CPR), авторы использовали пошаговый логистический регрессионный анализ. Этот подход начинается с набора потенциальных переменных (в данном случае — клинических тестов) и последовательно выбирает либо убирает предикторы на основе статистических критериев, чтобы определить модель, которая наилучшим образом прогнозирует исход (диагноз шейной радикулопатии). Если сказать проще, пошаговая регрессия направлена на то, чтобы найти минимальную комбинацию переменных, которая оптимально предсказывает исход в рамках данных исследования.

Ограничение этого подхода в том, что он отдаёт приоритет статистической оптимизации, а не клинической интерпретируемости и воспроизводимости. Поскольку отбор признаков определяется статистической значимостью в рамках одной выборки, полученная модель может переобучиться на данные и завышать диагностическую эффективность. В частности, редкие или специфичные для данной выборки паттерны могут непропорционально сильно влиять на отбор признаков, что приводит к нестабильным или невоспроизводимым результатам.

Соответственно, результаты, полученные с помощью пошаговой регрессии, следует интерпретировать с учётом зависимости от конкретной выборки и рассматривать в первую очередь как исследовательские. Поэтому полученная диагностическая эффективность может оказаться чрезмерно оптимистичной и не в полной мере переноситься на другие группы пациентов.

Кроме того, пошаговая регрессия может исключать клинически значимые тесты, если они не дают независимой прогностической ценности сверх других переменных в модели. Например, хотя цервикальная тракция в этой выборке показала высокую чувствительность (88,89%), её не включили в итоговую модель. Скорее всего, это связано со статистической избыточностью: тест не добавляет дополнительной независимой информации после того, как в анализ включены другие коррелирующие тесты (например, тест Сперлинга и ULNT). Эти тесты могут отражать пересекающиеся феномены/конструкты, например механочувствительность шейных нервных корешков, что приводит к коллинеарности среди предикторов.

Поэтому внешняя валидация необходима, чтобы оценить надёжность и обобщаемость предложенного клинического предиктивного правила. Хотя диагностическая точность исходного кластера Wainner в целом сопоставима с результатами, полученными в этом исследовании, его низкая чувствительность при выявлении цервикальной радикулопатии (17,9% при положительных всех четырёх тестах) ограничивает клиническую применимость. Предложенный новый кластер может улучшить диагностические показатели, но его валидность по-прежнему зависит от воспроизведения на независимых выборках.

Напутствия на будущее

• Ни один клинический тест сам по себе не может уверенно ни включить, ни исключить шейную радикулопатию. Диагностическая уверенность растёт, если вы объединяете данные анамнеза пациента, результаты неврологического осмотра и группу тестов физикального обследования.
• Нейродинамические тесты верхней конечности (ULNT) по-прежнему остаются одними из самых ценных скрининговых инструментов при шейной радикулопатии. Их высокая чувствительность означает, что отрицательный ULNT заметно снижает вероятность вовлечения шейного нервного корешка.
• Тест Сперлинга на боль в плече показал отличную специфичность, поэтому он особенно полезен, чтобы подтверждать шейную радикулопатию, если результат положительный.
• Предложенный кластер из трёх тестов (модифицированный тест на отведение плеча, тест Спёрлинга на боль в руке и ≥2 позитивных ULNT) выявил больше пациентов с цервикальной радикулопатией, чем исходный кластер Wainner, при этом сохранив отличные показатели для подтверждения диагноза.
• Поскольку новая клиническая прогностическая шкала была разработана с использованием пошаговой логистической регрессии в одной когорте, точность диагностики стоит интерпретировать с осторожностью — пока её не подтвердят при внешней валидации на независимых популяциях.
• Цервикальная радикулопатия может имитировать проблемы с плечом и варианты ущемления периферических нервов. Если включать в обследование шейный скрининг и нейродинамические тесты у пациентов с необъяснимыми симптомами со стороны верхней конечности, это может помочь выявить вовлечение нервного корешка шеи и подсказать, как вести пациента.

Ссылка

Гроундин Ф., Кук С., Холл Т., Мальяр О., Пердрий Ю., Фреппель С. Независимая валидация клинического предиктивного правила для диагностики цервикальной радикулопатии при наличии радикулярной боли. Braz J Phys Ther. 2026 май-июн;30(3):101581. doi: 10.1016/j.bjpt.2026.101581. Опубликовано онлайн 2 мая 2026 года. PMID: 42070317; PMCID: PMC13147772.