Sammenligning af computertomografidata med rutinemæssige målinger vedrørende knogle- og muskelsundhed hos ældre personer (SARCATAR)

Aldersrelateret muskelsvind og knogletab er betydelige folkesundhedsudfordringer, der påvirker ældres mobilitet og uafhængighed. Sarkopeni, et fald i muskelstyrke og -masse, øger faldrisikoen, især hos personer med demens eller kognitive svækkelser. Dette fører til komplikationer, nedsat uafhængighed og nedsat livskvalitet. Osteoporose øger risikoen for brud ved fald eller spontant, hvilket nødvendiggør tidlig diagnose og forebyggelse.

På trods af effektive behandlinger for sarkopeni, såsom en proteinrig kost og styrketræning, forbliver tilstanden underkendt på grund af diagnostiske udfordringer. Almindelige metoder som håndstyrkemåling er problematiske for dem med gigtsygdomme eller Parkinsons, hvilket ofte giver unøjagtige resultater. Andre metoder, som måling af benstyrke og ganghastighed, kræver koordination og balance, hvilket kan være svært for dem med demens eller synshandicap. Der er behov for skræddersyede diagnostiske løsninger til forskellige aldrende befolkninger.

Knoglemineraltæthed (BMD) er afgørende for at vurdere sundheden hos ældre voksne, da lav BMD indikerer osteoporose og en højere frakturrisiko. Traditionelt målt ved dobbelt røntgenabsorptiometri (DEXA), kan BMD-vurdering være vanskelig for patienter med mobilitetsproblemer, tryksår eller demens på grund af kravet om at forblive stille i længere perioder.

Nye AI-baserede algoritmer kan nu automatisk evaluere kropsvæv og -mønstre fra rutinemæssige CT-scanninger, hvilket giver reproducerbare resultater ud over menneskelig evne. AI kan kvantificere muskelmasse ved specifikke kropstværsnit, såsom lumbal vertebralt punkt 3 (L3), som korrelerer med den samlede kropsmuskelmasse og forudsiger muskelsundhed. CT-målinger af lår- og psoas-muskler kan også indikere hele kroppens skeletmuskelmasse. Europæiske retningslinjer fremhæver behovet for muskelkvantificering ved tidlig diagnose af sarkopeni.

Korrelation af AI-målt muskelmasse med funktionelle muskelstyrkevurderinger kan hjælpe med at identificere surrogatparametre til tidlig påvisning af sarkopeni. Derudover er måling af muskelfedtindhold, som korrelerer med styrketab, afgørende for at vurdere muskelsundheden. Innovative tilgange er påkrævet, da sarkopeni-diagnose stadig udvikler sig, og geriatriske sygdomme har ofte behov for proportionale diagnostiske og behandlingsstrategier på grund af flere komorbiditeter.

Til osteoporosediagnostik kan AI bestemme Hounsfield Unit (HU) værdier fra CT-billeder for at repræsentere knogletæthed, som kan korreleres med DEXA-resultater. Denne surrogatdiagnostik bør følge gældende retningslinjer med resultater opnået inden for et passende interval på op til 18 måneder.

Baseret på de primære endepunkter vil forekomsten af ​​"muskel-sunde" og "sandsynligvis sarkopeniske" individer blive registreret. Derudover vil prævalensen af ​​personer uden osteoporose, med osteopeni og med bekræftet osteoporose blive beregnet og inkluderet i analysen.

De sekundære endepunkter sammenligner funktionelle muskelstyrkemålinger med retrospektive kvantitative CT-resultater. Denne udforskende analyse vil teste, om AI-algoritmen kan korrelere funktionalitet med muskelvolumen. Derudover kunne AI-målt muskelfedthed (myosteatose) tjene som et nyt, kvantificerbart kvalitetskriterium for muskelsundhed. Dette er vigtigt, fordi mange ældre individer ikke kan opfylde krav til funktionel styrketest på grund af tilstande som synsnedsættelse, demens, kroniske smerter, ledsygdomme og skrøbelighed.

For osteoporosediagnostik sigter efterforskerne på at korrelere knogletæthed fra DEXA-målinger med CT-afledt knogletæthed af thorax- og abdominale hvirvellegemer. Denne undersøgende metode til surrogatmåling kunne give indsigt i knoglemineraltæthed og sundhed fra eksisterende CT-billeder. CT-baseret diagnose kunne være et alternativ for dem, der ikke er i stand til at forblive stille til DEXA-scanninger.

Design:

Denne retrospektive undersøgelse vil blive udført på et enkelt center. Deltagerne vil blive identificeret ved hjælp af databaser over patienter, der har gennemgået CT- og DEXA-scanninger. For at blive inkluderet i sarkopeni-armen skal deltagerne have fået foretaget en CT-scanning fra radiologisk afdeling på Universitetshospitalet Basel inden for en måned efter et indlæggelsesophold. For osteoporosearmen skal en CT-scanning af thorax og/eller abdomen og en DEXA-scanning være tilgængelig, udført inden for 18 måneder efter hinanden.

Anonymiserede DICOM-datasæt fra CT-scanningerne vil blive analyseret med en AI-algoritme. Dataanalyse vil involvere standard statistisk sammenligning ved hjælp af Students t-test. Algoritmens værdier vil blive testet i forhold til referencestandarder, og dens diagnostiske nøjagtighed vil blive evalueret for forskellige sygdomme. Algoritmen er blevet testet på 104 anatomiske strukturer, organer og organgrupper (Req-2022-00495).

Oprindelse af data:

På det største geriatriske lægecenter i Schweiz vil efterforskerne gerne inkludere geriatriske patienter på 65 år og derover, som var i døgnbehandling i perioden 01.07.2017 til 31.12.2022 inklusive.

Ved at teste alternative diagnostiske procedurer (udforskende tilgang) ønsker efterforskerne at nå ud til flere mennesker, især dem, der ikke er i stand til at følge nuværende diagnostiske procedurer på grund af demens, synsnedsættelse eller postoperativ tilstand. Dette er afgørende, da især disse patienter har en markant øget risiko for at falde. Forskningstilgangen sigter mod at imødegå udfordringer i den virkelige verden for i fremtiden at overveje forebyggelsesprogrammer og personlige terapier for så mange mennesker som muligt.

Ved at bruge eksisterende data og undlade yderligere undersøgelser tages der også højde for det økonomiske aspekt i forbindelse med stigende sundhedsudgifter.

Videnskabelig metode og mål:

Eksplorativ analyse af kvantitative variabler, der kan bestemmes ved CT for at evaluere de primære endepunkter:

• Sarkopeni: Ved at evaluere muskelvolumen og fedtprocent i muskel (i mm3) og tæthed (i HU) på CT.
• Osteoporose: Ved at evaluere knogletæthed/dæmpning i HU på CT. Til evaluering af muskelvolumener og -densiteter er der allerede udført en feasibility-undersøgelse på et repræsentativt udvalg på over 4000 patienter, hvilket tyder på en normal fordeling af muskeltæthed og -volumen (21). Statistiske afvigelser fra denne referencegruppe bestemmes ved hjælp af en t-test eller Wilcoxon-test i tilfælde af manglende normalfordeling. Testen for normalfordeling udføres ved hjælp af Kolmogorov-Smirnov-testen. Signifikansniveauet er sat til α = 0,05.

Evalueringen af ​​osteoporose udføres analogt. Forholdet mellem dæmpning i HU og BMD er allerede dokumenteret i litteraturen (22) (18).

Inklusion af så mange patienter som muligt er afgørende for repræsentative resultater Hvilke sundhedsrelaterede personoplysninger skal der gives samtykke til? En generel samtykkeerklæring "Erklæring om samtykke til videre brug af sundhedsrelaterede data og prøver" blev indført i begyndelsen af ​​2020 (skabelon vedhæftet som PDF). Desværre viste det sig i praksis at være urimeligt at implementere. Yderligere oplysninger under Ad Art.34 lit.a (9. Ansøgning om undtagelsestilladelse i henhold til art. 34 HRA).

Efterforskerne anser stikprøvestørrelsen for at være n=300. Der er ikke indhentet samtykke fra nogen af ​​deltagerne, hvilket betyder, at der søges om dispensation for alle personer.

Kvantitative, kliniske data:

Håndstyrkemåling på begge hænder (geriatrisk rutinevurdering for at vurdere muskelstyrken i overekstremiteten)

• Ganghastighed (geriatrisk rutinevurdering for at vurdere mobilitet og muskelstyrke i underekstremiteten; vigtig for at forudsige fald)
• Timed up & go (geriatrisk rutinevurdering for at vurdere muskelstyrken i underekstremiteten, koordination og balancesans; vigtig for at forudsige fald)
• D-vitamin niveau i serum (undervurderet vitamin i alderdommen, som produceres af kroppen selv gennem naturligt sollys eksponering af huden og god nyrefunktion på efterforskernes breddegrader gennem mange mellemliggende trin og bidrager væsentligt til knogle- og muskelsundhed; i efterforskerne breddegrader (solstrålernes indfaldsvinkel), er tilstrækkelig D-vitaminproduktion kun mulig i månederne april til oktober med tilstrækkelig tid udendørs. Med alderen falder evnen til at syntetisere D-vitaminproduktion også betydeligt i forårs- til sommermånederne.

Kvantitative data fra billedbehandling:

• Tidligere DEXA-målinger af knogletæthed (T-score, Z-score)
• Muskelmasse og fedtindhold i musklen fra tidligere CT-scanninger (thorax, mave, bækken, rygsøjle med muskeldele vist)