膝の形が変形性関節症の進行予測因子としての役割
研究が膝の形状が変形性関節症の重症度を評価するのに重要だってことを明らかにしたよ。
― 1 分で読む
膝の変形性関節症(kOA)は、特に年を取ると多くの人に影響を与える一般的な関節の問題だよ。これは、膝の軟骨がすり減って、骨同士が滑らかに動かなくなることから起こるんだ。その結果、痛みやこわばり、膝の動きにくさが出てくるんだよ。医者がkOAを診断するためにX線で見るサインには、骨の棘(骨棘)や膝関節の骨の間のスペースの狭まりがあるんだ。
kOAの場合、膝の内側が外側よりも影響を受けやすいんだ。時間が経つにつれて、膝の形やアライメントが変わって、X脚(内反膝)やO脚(外反膝)になることがあって、さらに問題が増えることがあるんだ。
kOAの進行の測定
現在、医学研究者は関節間の幅、つまり関節間幅(JSW)を使って、患者のkOAが治療中にどれだけ進行しているかを追跡しているよ。kOAを評価するもう一つの方法は、Kellgren-Lawrence分類システムで、これが病気の重症度をX線の所見に基づいてランク付けするんだ。ただ、このシステムは完璧じゃない。個々の膝の痛みや問題の程度を予測するのは難しいし、時間の変化に対して敏感でもないんだ。だから、医者は日常的な診療ではあまり使わないんだって。研究によれば、X線ではkOAの重症度を過小評価することがあるから、特に膝の形に注目した追加の評価が必要だって。
先進的な画像技術の役割
最近の技術の進歩、特に機械学習は、膝の形とkOAの関連を研究する新しい方法を提供しているよ。統計形状モデリング(SSM)を使って、膝の特定の形状特徴が合併症のリスクと関連があるかを探っているんだ。ただ、今ある研究のほとんどは、もっと手に入れやすいDXAスキャンよりもMRIを使った三次元画像に焦点を当てているんだ。
DXA画像は低い放射線量とコストパフォーマンスの良さから膝の形を調べるのに人気が出てきているよ。新しいDXA機械は高品質の画像を生成するから、kOAが悪化するリスクのある人をスクリーニングするのに適してるんだ。すでに、特定の股関節の形の変化が、変形性関節症に関連するより重症な病気を予測できることがわかっているんだけど、膝のDXAスキャンがkOAを評価する役割については、まだあまり研究がないんだ。
研究の目的
この研究は、膝のDXAスキャンが、人工膝関節置換(TKR)のようなもっと侵襲的な治療が必要かもしれないkOAの人を特定するのに役立つかどうかを調べることを目的としているんだ。研究では、イギリスのバイオバンクから約40,000件の膝のDXAスキャンを調べて、膝の形と後にTKRを受けるリスクとの関連を見つけることに焦点を当てているよ。研究者たちは、最小の関節間幅や骨棘スコアなど、DXAスキャンからの追加情報を加えることで予測を改善できるかどうかも調べたんだ。
研究の実施方法
この分析では、個人の医療画像データを含む大規模なイギリスの健康研究プロジェクトのデータを使用したよ。参加者は全員同意をしていて、研究は倫理的な承認を受けているんだ。DXA画像のために、参加者は仰向けに寝て、特定の機械を使ってスキャンが行われたんだ。すでに膝の置換手術を受けた人は分析には含まれなかったよ。
主な焦点は、TKRを一次アウトカム、医院で診断されたkOAを二次アウトカムとして見ていたんだ。研究者たちは、時間をかけてこれらのケースを特定するためにさまざまなデータソースを調べたよ。
データの分析
この研究では、個々の膝の形状の特徴とそれがkOAの結果にどう関係しているかをチェックしたんだ。研究者はDXAスキャンから得たさまざまな測定値とTKRまたは診断されたkOAの発生との関係を評価したよ。統計的な方法を用いて、これらの測定値が結果をどれだけ予測できるかを、人口統計的要因に調整しながら見ていたんだ。
分析では、膝の形がどのように変化するか、そしてそれが重度のkOAを発展させるリスクを意味するかのパターンを探していたんだ。特定の膝の形状の変化が、膝の置換手術が必要になる可能性の増加と密接に関連していることに気づいたんだ。
膝の形状とkOAに関する結果
データを分析した結果、特定の膝の形状の特徴がTKRが必要になるリスクと強い関係があることがわかったよ。具体的には、膝の形の変化が標準偏差ごとに増えると、手術を受けるリスクが著しく増加することが分かったんだ。この研究は、測定された膝の形状とkOAの発生との関係が重要であることを浮き彫りにしたんだ。
興味深いことに、研究者は形状の変化が異なるモードに分類できることも見つけて、各モードが異なるリスクレベルを持つ可能性があることがわかったんだ。これらのモードを分析した結果、いくつかの膝の形状が重度のkOAや置換手術につながりやすいことが示されたよ。
関節間幅と骨棘の影響
関節間の幅を調べたところ、関節間が狭い人はTKRが必要になるリスクがかなり高いことがわかったんだ。特に関節間幅の最低四分位数にいる人たちには顕著だったよ。さらに、骨棘の存在も、TKRや診断されるkOAのリスクが高まることを示しているんだ。
予想通り、研究は膝の物理的な状態-関節間の幅や骨棘の存在を考慮することが、手術のような深刻な結果を評価する上で重要な役割を果たすことを強調したよ。
予測モデル
その後、研究ではリスクがある可能性のある人を予測するためにさまざまな統計モデルを評価したんだ。彼らは人口統計情報とDXAスキャンで得た膝の形状データを組み合わせたよ。一番良いモデルの一つには膝の形状と骨棘スコアが含まれていて、5年以内のTKRの予測を改善したんだ。
単に人口統計情報を使ってリスクを評価するよりも、膝の形状と骨棘データの両方を含める方が効果的であることが示されたよ。これは、kOAのリスクを評価する際にさまざまな要因を考慮する大切さを浮き彫りにしたんだ。
意義と結論
結論として、この研究は膝の形が膝の変形性関節症の進行を評価・予測する要因として重要であることを強調しているよ。特に、人工膝関節置換のリスクがある人を特定するのに役立つんだ。広く利用可能で、従来のX線よりも害が少ないDXAスキャンを使うことは、重度のkOAのリスクのある個人をより良く評価するための有望なツールを提供しているんだ。
この発見は、膝の形状を標準的な評価に使われる測定値と組み合わせることで、患者の将来的なニーズについてより正確な予測ができることを示唆しているよ。これは、臨床実践におけるDXAスキャンの使用を検証する将来の研究の基盤を築くもので、膝の変形性関節症に苦しむ人々のケアを改善する手助けになるんだ。
タイトル: 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.
概要: 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.
著者: Rhona A Beynon, F. Saunders, R. Ebsim, M. Frysz, B. Faber, J. Gregory, C. Lindner, A. Sarmanova, R. Aspden, T. Cootes, J. Tobias
最終更新: 2024-01-04 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.01.04.24300833
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.01.04.24300833.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。