Сравнительное исследование результатов радиочастотной эхографической мультиспектрометрии и двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии при определении минеральной плотности костной ткани

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Остеопороз — системное метаболическое заболевание скелета, характеризующееся снижением костной массы и нарушениями микроархитектоники костной ткани, что приводит к хрупкости костей и перелому при незначительной травме. Переломы, вызванные остеопорозом, представляют одну из актуальных проблем и для здравоохранения Российской Федерации, снижают качество жизни пациентов, ассоциированы с инвалидизацией и высокой смертностью. Своевременная диагностика высокого риска переломов имеет решающее значение в борьбе с остеопорозом.

Цель. Изучить сопоставимость результатов двухэнергетической рентгеноденситометрии (DXA) и радиочастотной эхографической мультиспектрометрии (REMS) при оценке состояния костной ткани у женщин в постменопаузе.

Методы. Одномоментное исследование проведено на базе клинической ревматологической больницы № 25 им. В.А. Насоновой и СЗГМУ им. И.И. Мечникова. DXA поясничного отдела позвоночника (LI–LIV) и проксимального отдела бедренной кости (шейки и общего показателя бедренной кости) выполнена на аппарате Lunar Prodigy Advance (США). REMS проведена при помощи специального эхографического устройства EchoStation (Echolight Spa, Италия).

Результаты. В исследование включены 50 женщин с постменопаузальным остеопорозом, медиана возраста составила 73,0 [48,0; 77,0] года. Средние показатели Т-критерия позвоночника и шейки бедренной кости при исследовании DXA и REMS были сопоставимы и составили: −2,4 стандартного отклонения (95% доверительный интервал от −2,7 до −1,8) против −2,2 стандартного отклонения (95% доверительный интервал от −2,7 до −2,0) и −0,045±0,084 г/см2 (95% ДИ от −0,069 до −0,021) против −0,210±0,084 г/см2 (95% ДИ от−0,233 до −0,186) соответственно. При оценке корреляции REMS и DXA в позвоночнике обнаружена высокая положительная корреляция между показателями Т-критерия REMS и DXA (r=0,769; высокая теснота связи по шкале Чеддока; р <0,001). Выявлена также высокая положительная корреляция связь между показателями Т-критерия при REMS и DXA шейки бедренной кости (r=0,873; высокая теснота связи по шкале Чеддока; р <0,001). При оценке результатов DXA и REMS методом Бланда–Альтмана обнаружена достаточно высокая степень сопоставимости двух методов, хотя в обеих областях наблюдали небольшое пропорциональное смещение. REMS в среднем показал более высокие значения минеральной плотности костной ткани, чем таковые при DXA.

Заключение. Результаты REMS и DXA сопоставимы, что позволяет использовать их для диагностики остеопороза.

Об авторах

Вадим Иванович Мазуров

Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова

Email: maz.nwgmu@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0797-2051
SPIN-код: 6823-5482

д-р мед наук, профессор, академик РАН, заслуженный деятель науки Российской Федерации

Россия, Санкт-Петербург

Елена Сергеевна Жугрова

Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова

Автор, ответственный за переписку.
Email: jugrova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8622-5205
SPIN-код: 5504-3159

канд. мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Ирина Борисовна Беляева

Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова

Email: belib@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7981-6349
SPIN-код: 3136-9062

д-р мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Александра Леонидовна Григорьева

Клиническая ревматологическая больница № 25 им. В.А. Насоновой

Email: grigoreva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0888-8991
SPIN-код: 3621-7361

канд. мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Даниэль Анджеевич Шиманьски

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. И.П. Павлова

Email: d.shimanski@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-6903-2217
SPIN-код: 2022-5223

канд. мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Сергей Николаевич Иванов

Северо-Западный окружной научно-клинический центр им. Л.Г. Соколова Федерального медико-биологического агентства

Email: 3000i@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-4097-9649
SPIN-код: 3834-1261

канд. мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Arceo-Mendoza RM, Camacho PM. Postmenopausal Osteoporosis: Latest Guidelines. Endocrinol Metab Clin North Am. 2021;50(2):167–178. doi: 10.1016/j.ecl.2021.03.009
  2. Kanis JA, Cooper C, Rizzoli R, et al. Executive summary of the European guidance for the diagnosis and management of osteoporosis in postmenopausal women. Calcif Tissue Int. 2019;104(3):235–238. doi: 10.1007/s00223-018-00512-x
  3. Belaya ZhE, Belova KYu, Biryukova EV, et al. Federal clinical guidelines for diagnosis, treatment and prevention of osteoporosis. Osteoporosis and Bone Diseases. 2021;24(2):4–47. doi: 10.14341/osteo12930 EDN: TUONYE
  4. Kanis JA, Norton N, Harvey NC, et al. SCOPE 2021: a new scorecard for osteoporosis in Europe. Arch Osteoporos. 2021;16(1):82. doi: 10.1007/s11657-020-00871-9
  5. Lesnyak OM, Baranova IA, Belova KYu, et al. Osteoporosis in Russian Federation: Epidemiology, socio-medical and economical aspects (review). Traumatology and Orthopedics of Russia. 2018;24(1):155–168. doi: 10.21823/2311-2905-2018-24-1-155-168 EDN: YVGNSE
  6. Johnell O, Kanis JA. An estimate of the worldwide prevalence and disability associated with osteoporotic fractures. Osteoporos Int. 2006;17(12):1726–1733. doi: 10.1007/s00198-006-0172-4
  7. Sing CW, Lin TC, Bartholomew S, et al. Global epidemiology of hip fractures: secular trends in incidence rate, post-fracture treatment, and all-cause mortality. J Bone Miner Res. 2023;38(8):1064–1075. doi: 10.1002/jbmr.4821
  8. Hernlund E, Svedbom A, Ivergård M, et al. Osteoporosis in the European Union: medical management, epidemiology and economic burden. A report prepared in collaboration with the International Osteoporosis Foundation (IOF) and the European Federation of Pharmaceutical Industry Associations (EFPIA). Arch Osteoporos. 2013;8(1):136. doi: 10.1007/s11657-013-0136-1
  9. How fragile is her future? Survey and Report [Internet]. Available from: https://www.osteoporosis.foundation/sites/iofbonehealth/files/2020-04/how_fragile_is_her_future.pdf. Accessed: 12 June 2000.
  10. Reginster JY, Silverman SL, Alokail M, et al. Cost-effectiveness of radiofrequency echographic multi-spectrometry for the diagnosis of osteoporosis in the United States. JBMR Plus. 2024;9(1):ziae138. doi: 10.1093/jbmrpl/ziae138
  11. Skripnikova IA. Modern approaches to instrumental diagnostics of osteoporosis Osteoporosis and Bone Diseases. 2022;25(3):113–114. (In Russ.) doi: 10.14341/osteo13090. EDN: IEZOWG
  12. Anthamatten A, Parish A. Clinical update on osteoporosis. J Midwifery Womens Health. 2019;64(3):265–275. doi: 10.1111/jmwh.12954
  13. Resolution of Expert Council “The Use Radiofrequency Echographic Multi Spectrometry (REMS) for osteoporosis diagnosis and fracture risk prediction in medical organizations of the Russian Federation”. Russian Journal of Geriatric Medicine. 2023;(2):138–141. (In Russ.)
  14. Conversano F, Franchini R, Greco A, et al. A novel ultrasound methodology for estimating spine mineral density. Ultrasound Med Biol. 2015;41(1):281–300. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2014.08.017
  15. Casciaro S, Peccarisi M, Pisani P, et al. An advanced quantitative echosound methodology for femoral neck densitometry. Ultrasound Med Biol. 2016;42(6):1337–1356. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2016.01.024
  16. Giovanni A, Luisa BM, Carla C, et al. Bone health status evaluation in men by means of REMS technology. Aging Clin Exp Res. 2024;36(1):74. doi: 10.1007/s40520-024-02728-4
  17. Di Paola M, Gatti D, Viapiana O, et al. Radiofrequency echographic multispectrometry compared with dual X-ray absorptiometry for osteoporosis diagnosis on lumbar spine and femoral neck. Osteoporos Int. 2019;30(2):391–402. doi: 10.1007/s00198-018-4686-3
  18. Cortet B, Dennison E, Diez-Perez A, et al. Radiofrequency Echographic Multi Spectrometry (REMS) for the diagnosis of osteoporosis in a European multicenter clinical context. Bone. 2021;143:115786. doi: 10.1016/j.bone.2020.115786
  19. Adami G, Arioli G, Bianchi G, et al. Radiofrequency echographic multi spectrometry for the prediction of incident fragility fractures: A 5-year follow-up study. Bone. 2020;134:115297. doi: 10.1016/j.bone.2020.115297
  20. Caffarelli C, Tomai Pitinca MD, Al Refaie A, et al. Could radiofrequency echographic multispectrometry (REMS) overcome the overestimation in BMD by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) at the lumbar spine? BMC Musculoskelet Disord. 2022;23(1):469. doi: 10.1186/s12891-022-05430-6

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Результаты корреляционного анализа показателей двухэнергетической рентгеноденситометрии (DXA) и радиочастотной эхографической мультиспектрометрии (REMS) при оценке состояния костной ткани позвоночника (LI–LIV) (a) и шейки бедренной кости (b).

Скачать (148KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Результаты анализа Бланда–Альтмана показателей двухэнергетической рентгеноденситометрии (DXA) и радиочастотной эхографической мультиспектрометрии (REMS) при оценке состояния костной ткани позвоночника (LI–LIV) (a) и шейки бедренной кости (b). МПК — минеральная плотность костной ткани; Mean — среднее арифметическое; SD — стандартное отклонение.

Скачать (177KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».