Comparative study of the results of radiofrequency echographic multispectrometry and dual-energy X-ray absorptiometry in determining bone mineral density

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

BACKGROUND: Osteoporosis is a systemic metabolic skeletal disease characterized by decreased bone mass and impaired bone microarchitecture, leading to bone fragility and low-trauma fractures. Osteoporotic fractures represent a significant public health concern in the Russian Federation, reducing patients' quality of life and being associated with disability and high mortality. Timely diagnosis of a high fracture risk is crucial in the management of osteoporosis.

AIM: To investigate the comparability of the results from dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) and radiofrequency echographic multi-spectrometry (REMS) in assessing bone status in postmenopausal women.

METHODS: A cross-sectional study was conducted on the basis of the Clinical Rheumatology Hospital No. 25 named after V.A. Nasonova and the North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov. DXA of the lumbar spine (L1–L4) and proximal femur (femoral neck and total hip) was performed using a Lunar Prodigy Advance machine (USA). REMS was carried out using a specialized echographic device EchoStation (Echolight Spa, Italy).

RESULTS: The study included 50 women with postmenopausal osteoporosis, the median age was 73.0 [48.0; 77.0] years. The mean T-score values for the spine and femoral neck assessed by DXA and REMS were comparable and amounted to: –2.4 standard deviations (95% confidence interval from –2.7 to –1.8) versus –2.2 standard deviations (95% confidence interval from –2.7 to –2.0) and –0.045 ± 0.084 g/cm2 (95% CI from –0.069 to –0.021) versus –0.210 ± 0.084 g/cm2 (95% CI from –0.233 to –0.186), respectively. When assessing the correlation between REMS and DXA in the spine, a high positive correlation was found between the T-scores of REMS and DXA (r = 0.769; high strength of association according to the Chaddock scale; p < 0.001). A high positive correlation was also found between the T-scores of REMS and DXA for the femoral neck (r = 0.873; high strength of association according to the Chaddock scale; p < 0.001). When evaluating the DXA and REMS results using the Bland-Altman method, a sufficiently high degree of comparability of the two methods was found, although a small proportional bias was observed in both areas. REMS on average showed higher bone mineral density values than those with DXA.

CONCLUSION: The results of REMS and DXA are comparable, which allows their use for the diagnosis of osteoporosis.

作者简介

Vadim Mazurov

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

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

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences, Honored Scientist of the Russian Federation

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Elena Zhugrova

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

编辑信件的主要联系方式.
Email: jugrova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8622-5205
SPIN 代码: 5504-3159

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Irina Belyaeva

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

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

MD, Dr. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Alexandra Grigoreva

Clinical Rheumatology Hospital No. 25 named after V.A. Nasonova

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

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Daniel Shimanski

Academician I.P. Pavlov First St. Petersburg State Medical University

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

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Sergei Ivanov

North-Western District Scientific and Clinical Center named after L.G. Sokolov Federal Medical and Biological Agency

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

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

参考

  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

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Results of the correlation analysis of dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) and radiofrequency echographic multi-spectrometry (REMS) parameters in the assessment of bone tissue status of the spine (L1–L4) (a) and the femoral neck (b).

下载 (148KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Results of the Bland-Altman analysis of dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) and radiofrequency echographic multi-spectrometry (REMS) parameters in the assessment of bone tissue status of the spine (L1–L4) (a) and the femoral neck (b). МПК, bone mineral density; Mean, arithmetic mean; SD, standard deviation.

下载 (177KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».