Сравнение данных компьютерной томографии с рутинными измерениями здоровья костей и мышц пожилых людей (SARCATAR)

Возрастная атрофия мышц и потеря костной массы являются серьезными проблемами общественного здравоохранения, влияющими на мобильность и независимость пожилых людей. Саркопения, снижение мышечной силы и массы, повышает риск падения, особенно у людей с деменцией или когнитивными нарушениями. Это приводит к осложнениям, снижению самостоятельности и снижению качества жизни. Остеопороз увеличивает риск переломов в результате падения или спонтанных переломов, что требует ранней диагностики и профилактики.

Несмотря на эффективные методы лечения саркопении, такие как богатая белком диета и силовые тренировки, это состояние остается недостаточно диагностированным из-за проблем с диагностикой. Обычные методы, такие как измерение силы рук, проблематичны для людей с ревматическими заболеваниями или болезнью Паркинсона, поскольку часто дают неточные результаты. Другие методы, такие как измерение силы ног и скорости ходьбы, требуют координации и равновесия, что может быть затруднительно для людей с деменцией или нарушениями зрения. Существует потребность в индивидуальных диагностических решениях для различных групп стареющего населения.

Минеральная плотность костной ткани (МПК) имеет решающее значение для оценки здоровья пожилых людей, поскольку низкая МПК указывает на остеопороз и более высокий риск переломов. Оценка МПК, традиционно измеряемая с помощью двойной рентгеновской абсорбциометрии (DEXA), может быть затруднена для пациентов с проблемами подвижности, пролежнями или деменцией из-за необходимости оставаться неподвижными в течение длительных периодов времени.

Новые алгоритмы на основе искусственного интеллекта теперь могут автоматически оценивать ткани и структуры тела на основе обычных компьютерных сканирований, предлагая воспроизводимые результаты, превосходящие человеческие возможности. ИИ может количественно определять мышечную массу в определенных поперечных сечениях тела, например, в точке 3 поясничного отдела позвоночника (L3), которая коррелирует с общей мышечной массой тела и предсказывает здоровье мышц. КТ-измерения мышц бедра и поясничной мышцы также могут указать массу скелетных мышц всего тела. Европейские рекомендации подчеркивают необходимость количественной оценки мышц при ранней диагностике саркопении.

Корреляция мышечной массы, измеренной с помощью искусственного интеллекта, с оценкой функциональной мышечной силы может помочь определить суррогатные параметры для раннего выявления саркопении. Кроме того, для оценки здоровья мышц важно измерение содержания мышечного жира, которое коррелирует с потерей силы. Требуются инновационные подходы, поскольку диагностика саркопении все еще развивается, а гериатрические заболевания часто требуют пропорциональных стратегий диагностики и лечения из-за множественных сопутствующих заболеваний.

Для диагностики остеопороза ИИ может определять значения единиц Хаунсфилда (HU) на изображениях КТ, чтобы представить плотность кости, которую можно коррелировать с результатами DEXA. Эта суррогатная диагностика должна соответствовать действующим рекомендациям, а результаты должны быть получены в течение соответствующего интервала до 18 месяцев.

На основании первичных конечных точек будет зафиксирована распространенность лиц со здоровой мускулатурой и лиц с вероятной саркопенией. Кроме того, будет рассчитана и включена в анализ распространенность лиц без остеопороза, с остеопенией и с подтвержденным остеопорозом.

Вторичные конечные точки сравнивают измерения функциональной мышечной силы с ретроспективными количественными результатами КТ. Этот исследовательский анализ позволит проверить, может ли алгоритм ИИ коррелировать функциональность с объемом мышц. Кроме того, мышечная жирность (миостеатоз), измеряемая с помощью искусственного интеллекта, может служить новым количественным критерием качества здоровья мышц. Это важно, поскольку многие пожилые люди не могут соответствовать требованиям теста на функциональную силу из-за таких состояний, как нарушения зрения, деменция, хронические боли, заболевания суставов и слабость.

Для диагностики остеопороза исследователи стремятся сопоставить плотность костей по измерениям DEXA с плотностью костей тел грудных и брюшных позвонков, полученной по данным КТ. Этот исследовательский суррогатный метод измерения может дать представление о минеральной плотности и здоровье костей на основе существующих КТ-изображений. Диагностика на основе КТ может стать альтернативой для тех, кто не может оставаться неподвижным во время сканирования DEXA.

Дизайн:

Это ретроспективное исследование будет проводиться в одном центре. Участники будут идентифицированы с использованием баз данных пациентов, прошедших КТ и DEXA. Чтобы быть включенными в группу саркопении, участники должны были пройти компьютерную томографию в отделении радиологии Университетской больницы Базеля в течение одного месяца после пребывания в стационаре. Для группы с остеопорозом должны быть доступны компьютерная томография грудной клетки и/или брюшной полости и сканирование DEXA, проведенные с разницей в 18 месяцев.

Анонимизированные наборы данных DICOM, полученные при компьютерной томографии, будут проанализированы алгоритмом искусственного интеллекта. Анализ данных будет включать стандартное статистическое сравнение с использованием t-критерия Стьюдента. Значения алгоритма будут проверены на соответствие эталонным стандартам, а его диагностическая точность будет оценена при различных заболеваниях. Алгоритм протестирован на 104 анатомических структурах, органах и группах органов (Req-2022-00495).

Происхождение данных:

В крупнейшем гериатрическом медицинском центре Швейцарии исследователи хотели бы включить гериатрических пациентов в возрасте 65 лет и старше, находившихся на стационарном лечении в период с 01.07.2017 по 31.12.2022. включительно.

Тестируя альтернативные диагностические процедуры (исследовательский подход), исследователи хотят охватить больше людей, особенно тех, кто не может следовать текущим диагностическим процедурам из-за деменции, нарушений зрения или послеоперационного состояния. Это очень важно, поскольку именно у этих пациентов значительно повышен риск падения. Исследовательский подход направлен на решение реальных проблем, чтобы в будущем рассмотреть профилактические программы и персонализированную терапию для как можно большего числа людей.

Используя существующие данные и отказавшись от дальнейших исследований, учитывается и экономический аспект в контексте роста затрат на здравоохранение.

Научная методология и цели:

Исследовательский анализ количественных переменных, которые могут быть определены с помощью КТ для оценки основных конечных точек:

• Саркопения: путем оценки объема мышц и процентного содержания жира в мышцах (в мм3) и плотности (в HU) на КТ.
• Остеопороз: путем оценки плотности/ослабления костной ткани при ГУ на КТ. Для оценки объемов и плотности мышц уже было проведено технико-экономическое обоснование на репрезентативной выборке из более чем 4000 пациентов, что предполагает нормальное распределение плотности и объема мышц (21). Статистические отклонения от этой референтной группы определяются с помощью t-критерия или критерия Вилкоксона в случае отсутствия нормального распределения. Проверка нормальности распределения проводится с помощью теста Колмогорова-Смирнова. Уровень значимости установлен на уровне α = 0,05.

Аналогично проводится оценка остеопороза. Взаимосвязь между ослаблением при ГУ и МПК уже документирована в литературе (22) (18).

Для получения репрезентативных результатов необходимо включение как можно большего числа пациентов. Для каких персональных данных, связанных со здоровьем, следует давать согласие? В начале 2020 года была введена форма общего согласия «Декларация о согласии на дальнейшее использование данных и образцов, связанных со здоровьем» (шаблон прилагается в формате PDF). К сожалению, на практике реализовать это оказалось нецелесообразно. Дополнительную информацию см. в ст. 34 лит.а объявления (9. Заявление на получение исключительного разрешения согласно ст. 34 ХРА).

Исследователи полагают, что размер выборки составит n=300. Согласие не было получено ни для одного из участников, а это означает, что заявление об освобождении подается для всех лиц.

Количественные, клинические данные:

Измерение силы рук на обеих руках (рутинная гериатрическая оценка для оценки мышечной силы верхних конечностей)

• Скорость походки (обычная гериатрическая оценка для оценки подвижности и мышечной силы нижних конечностей; важна для прогнозирования падений)
• Timed up & go (гериатрическая рутинная оценка для оценки мышечной силы нижних конечностей, координации и чувства равновесия; важно для прогнозирования падений)
• Уровень витамина D в сыворотке (недооцененный витамин в пожилом возрасте, который вырабатывается самим организмом под воздействием естественного солнечного света на кожу и хорошей функции почек в широтах исследователей посредством многих промежуточных этапов и вносит значительный вклад в здоровье костей и мышц; в исследователях) В широтах (угол падения солнечных лучей) достаточное производство витамина D возможно только в период с апреля по октябрь при достаточном времени, проведенном на открытом воздухе. Однако с возрастом способность синтезировать витамин D также значительно снижается в весенне-летние месяцы.

Количественные данные визуализации:

• Предыдущие измерения плотности костей DEXA (T-показатель, Z-показатель)
• Мышечная масса и содержание жира в мышцах по данным предыдущей компьютерной томографии (грудная клетка, живот, таз, позвоночник с указанием частей мышц)