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# Ciencias de la Salud# Epidemiología

Forma de la rodilla como predictor de la progresión de la osteoartritis

Un estudio destaca el papel de la forma de la rodilla en la evaluación de la gravedad de la osteoartritis.

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Tabla de contenidos

La osteoartritis de rodilla (kOA) es un problema articular común que afecta a mucha gente, especialmente a medida que envejecen. Ocurre cuando el cartílago en la rodilla, que ayuda a que los huesos se deslicen suavemente entre sí, se desgasta. Esto puede provocar dolor, rigidez y dificultad para mover la rodilla. Hay algunas señales que los doctores buscan en las radiografías para diagnosticar kOA, como la formación de espolones óseos (llamados Osteofitos) y el estrechamiento del espacio entre los huesos en la articulación de la rodilla.

En el caso de kOA, el lado interno de la rodilla tiende a verse más afectado que el extremo externo. Con el tiempo, los cambios en la rodilla pueden llevar a diferentes formas y alineaciones, como posiciones en varo (arqueada) o valgo (rodillas en X), lo que puede contribuir a más problemas.

Medición de la Progresión de kOA

Actualmente, los investigadores médicos utilizan el ancho del espacio articular, conocido como Ancho del Espacio Articular (JSW), para rastrear cómo progresa kOA en los pacientes durante estudios de tratamiento. Otro método para evaluar kOA es el sistema de clasificación Kellgren-Lawrence, que clasifica la gravedad de la enfermedad en función de los hallazgos de las radiografías. Sin embargo, este sistema no es perfecto. No siempre predice cuánto dolor o problemas tendrá una persona con su rodilla, ni es sensible a los cambios a lo largo del tiempo. Por lo tanto, los doctores no lo utilizan comúnmente en la práctica cotidiana. La investigación muestra que las radiografías a veces pueden subestimar cuán grave es kOA, destacando la necesidad de evaluaciones adicionales, enfocándose particularmente en la forma de la rodilla, que podría influir en la progresión de la enfermedad.

El Rol de las Técnicas de Imágenes Avanzadas

Los avances recientes en tecnología, como el aprendizaje automático, ofrecen nuevas formas de estudiar las formas de las rodillas y su conexión con kOA. Usando modelado de formas estadístico (SSM), los científicos intentan encontrar características específicas de la forma de la rodilla que puedan indicar un mayor riesgo de complicaciones. Desafortunadamente, la mayoría de los estudios existentes se han centrado en imágenes tridimensionales mediante resonancia magnética, en lugar de las más accesibles exploraciones DXA.

La imagen DXA se está volviendo popular para examinar las formas de las rodillas debido a su baja radiación y rentabilidad. Las máquinas DXA más nuevas producen imágenes de alta calidad, lo que las hace adecuadas para examinar a personas en riesgo de empeorar su kOA. Algunas investigaciones ya han mostrado que cambios específicos en la forma del hueso de la cadera pueden predecir enfermedades más graves relacionadas con la osteoartritis. Sin embargo, no hay tantos estudios sobre el papel de las exploraciones DXA de la rodilla en la evaluación de kOA.

Objetivo del Estudio

Este estudio buscó ver si las exploraciones DXA de la rodilla podían ayudar a identificar a personas con kOA que podrían necesitar tratamientos más invasivos, como reemplazos totales de rodilla (TKR). El estudio involucró la revisión de aproximadamente 40,000 exploraciones DXA de rodilla del Biobanco del Reino Unido, enfocándose en encontrar vínculos entre la forma de la rodilla y el riesgo de necesitar un TKR más adelante. Los investigadores también analizaron si podían mejorar predicciones añadiendo más información de las exploraciones DXA, como el ancho mínimo del espacio articular y las puntuaciones de osteofitos, junto con factores de riesgo estándar como la edad y el peso.

Cómo se Realizó el Estudio

El análisis utilizó datos de un gran proyecto de investigación en salud del Reino Unido que incluye varios datos de imágenes médicas de individuos. Todos en el estudio dieron su consentimiento y la investigación recibió aprobación ética. Para las imágenes DXA, los participantes se acostaron de espaldas, y las exploraciones se realizaron utilizando máquinas específicas conocidas por su precisión. Las personas que ya habían tenido reemplazos de rodilla no fueron incluidas en el análisis.

El enfoque principal fue el Reemplazo total de rodilla como resultado primario, con kOA diagnosticada en hospital como resultado secundario. Los investigadores buscaron en diversas fuentes de datos para identificar estos casos a lo largo del tiempo.

Análisis de los Datos

El estudio implicó verificar las características individuales de la forma de la rodilla y cómo se relacionan con los resultados de kOA. Los investigadores evaluaron las relaciones entre diferentes medidas obtenidas de las exploraciones DXA y los casos de TKR o kOA diagnosticada. Aplicaron métodos estadísticos para ver cuán bien estas medidas podrían predecir los resultados, ajustando por factores demográficos.

En el análisis, los investigadores buscaron patrones en cómo cambiaban las formas de las rodillas y lo que eso significaba para el riesgo de desarrollar kOA grave. Notaron que cambios específicos en la forma de la rodilla estaban estrechamente relacionados con una mayor posibilidad de necesitar cirugía de reemplazo de rodilla.

Resultados sobre la Forma de la Rodilla y kOA

Después de revisar los datos, los resultados mostraron que ciertas características de la forma de la rodilla tenían vínculos fuertes con el riesgo de necesitar un TKR. Específicamente, encontraron que por cada aumento de una desviación estándar en la variación de la forma de la rodilla, había un aumento notable en el riesgo de requerir cirugía. El estudio destacó que la relación entre las formas de la rodilla medidas y la ocurrencia de kOA era significativa.

Curiosamente, los investigadores también encontraron que los cambios de forma podían clasificarse en diferentes modos, cada uno potencialmente con diferentes niveles de riesgo. Estos modos, al ser analizados, mostraron que algunas formas de la rodilla eran más propensas a llevar a kOA grave y posibles reemplazos.

Influencia del Ancho del Espacio Articular y Osteofitos

Al examinar el ancho del espacio articular, encontraron que las personas con un espacio articular más estrecho tenían un riesgo significativamente mayor de necesitar un TKR. Esto fue especialmente cierto para aquellos en el cuartil más bajo del ancho del espacio articular. Además, la presencia de osteofitos, o espolones óseos, también indicaba un mayor riesgo tanto para TKR como para condiciones de kOA diagnosticadas.

Como era de esperar, el estudio reforzó la idea de que la condición física de la rodilla-considerando el ancho del espacio articular y la presencia de osteofitos-juega un papel esencial en la evaluación de la probabilidad de resultados graves como la cirugía.

Modelos Predictivos

El estudio luego evaluó diferentes modelos estadísticos para predecir quién podría estar en riesgo. Combinaban información demográfica con los datos de la forma de la rodilla obtenidos a través de escaneos DXA. Uno de los modelos de mejor rendimiento incluía la forma de la rodilla y las puntuaciones de osteofitos, lo que mejoró las predicciones de TKR dentro de cinco años.

Pudieron mostrar que usar solamente información demográfica para evaluar el riesgo no era tan efectivo como incluir tanto datos de la forma de la rodilla como de osteofitos. Esto destacó la importancia de considerar varios factores al evaluar los riesgos de kOA.

Implicaciones y Conclusiones

En conclusión, este estudio subraya la importancia de la forma de la rodilla como un factor en la evaluación y predicción de la progresión de la osteoartritis de rodilla, particularmente para ayudar a identificar a quienes están en riesgo de reemplazo total de rodilla. El uso de exploraciones DXA, que son ampliamente disponibles y menos dañinas que las radiografías tradicionales, proporciona una herramienta prometedora para evaluar mejor a las personas con un riesgo significativo de kOA grave.

Los hallazgos sugieren que la combinación de la forma de la rodilla con las medidas estándar utilizadas en las evaluaciones puede conducir a predicciones más precisas sobre las necesidades futuras de un paciente. Esto sienta las bases para posibles estudios futuros que validen el uso de escaneos DXA en la práctica clínica, ayudando a mejorar la atención para las personas que sufren de osteoartritis de rodilla.

Fuente original

Título: Dual-energy X-ray absorptiometry derived knee shape may provide a useful imaging biomarker for predicting total knee replacement: findings from a study of 37,843 people in UK Biobank.

Resumen: ObjectiveWe developed a novel imaging biomarker derived from knee dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) to predict subsequent total knee replacement (TKR). The biomarker is based on knee shape, determined through statistical shape modelling. It was developed and evaluated using data and scans from the UK Biobank cohort. MethodsUsing a 129-point statistical shape model (SSM), knee shape (B-score) and minimum joint space width (mJSW) of the medial joint compartment (binarized as above or below the first quartile) were derived. Osteophytes were manually graded in a subset of DXA images. Cox proportional hazards models were used to examine the associations of B-score, mJSW and osteophyte score with the risk of TKR, adjusted for age, sex, height and weight. ResultsThe analysis included 37,843 individuals (mean 63.7 years). In adjusted models, B-score and mJSW were associated with TKR: a standard deviation increase in B-score was associated with a hazard ratio (HR) of 2.32 (2.13, 2.54), and a lower mJSW with a HR of 2.21 (1.76, 2.76). In the 6,719 images scored for osteophytes, mJSW was replaced by osteophyte score in the most strongly predictive model for TKR. In subsequent ROC analyses, a model combining B-score, osteophyte score, and demographic variables had superior discrimination (AUC=0.87) in predicting TKR at five years compared with a model with demographic variables alone (AUC=0.73). ConclusionsAn imaging biomarker derived from knee DXA scans reflecting knee shape and osteophytes, in conjunction with demographic factors, could help identify those at high risk of TKR, in whom preventative strategies should be targeted.

Autores: Rhona A Beynon, F. Saunders, R. Ebsim, M. Frysz, B. Faber, J. Gregory, C. Lindner, A. Sarmanova, R. Aspden, T. Cootes, J. Tobias

Última actualización: 2024-01-04 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.01.04.24300833

Fuente PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.01.04.24300833.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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