View More View Less
  • 1 Semmelweis Egyetem, Budapest, Ferenc tér 15., 1094
  • 2 Budavári Önkormányzat, Budapest
Open access

Absztrakt:

Bevezetés: A lumbalis derékfájás a társadalomra és a gazdaságra is jelentős hatással bíró tényező. Magyarországon a derék- vagy hátfájástól szenved a lakosság 21%-a, és tízből hatan gyógyszert is szednek a betegségre. A fájdalom kezelésének terápiája összetett, jelenleg nincs egységesen igazolt, hatékony módszer a betegség kezelésére. A derékfájdalommal kapcsolatban négy összetevőt érdemes megvizsgálni: a gerinc geometriáját, a gerinc degeneratív morfológiai elváltozásait, a betegeknek az elváltozással együtt járó fájdalmát és a funkciókárosodás mértékét. Célkitűzés: Megvizsgálni a lumbalis lordosis eloszlásának és a porckorongok degenerációjának kapcsolatát matematikai analízissel és annak szoftveres alkalmazásával. Módszer: 60 beteg MRI-felvételeinek algoritmikus elemzése és diszkriminanciaanalízis alkalmazásával degenerációs osztályokba történő besorolása. Eredmények: A kidolgozott degenerációs osztályokba sorolás esetén három vizsgált független változó mutat szignifikáns hatást: a nem, az életkor és a kitérési százalék (K), a sztenderdként használt Cobb-szög viszont nem. Az alkalmazott diszkriminanciafüggvények összes helyes besorolási (ún. prediktív) értéke 83%, a legrelevánsabb, súlyos degenerációs osztályba történő helyes besorolási érték pedig 92%. Következtetés: A vizsgálati minta elemzése alapján a nem, az életkor és a lumbalis gerinc geometriáját jellemző K (lordosisdisztribúció) értékeivel az ágyéki gerinc átlagos degenerációjának mértéke indirekt módon meghatározható az ingyenesen és online használható Spinalyze Software segítségével. Orv Hetil. 2020; 161(31): 1286–1292.

If the inline PDF is not rendering correctly, you can download the PDF file here.

  • 1

    Dagenais S, Caro J, Haldeman S. A systematic review of low back pain cost of illness studies in the United States and internationally. Spine J. 2008; 8: 8–20.

  • 2

    Hoy D, March L, Brooks P, et al. The global burden of low back pain: estimates from the Global Burden of Disease 2010 study. Ann Rheum Dis. 2014; 73: 968–974.

  • 3

    Vos T, Flaxman AD, Naghavi M, et al. Years lived with disability (YLDs) for 1160 sequelae of 289 diseases and injuries 1990–2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010. Lancet 2012; 380: 2163–2196. [Correction: Lancet 2013; 381: 628.]

  • 4

    Van Tulder M, Becker A, Bekkering T, et al. European guidelines for the management of acute nonspecific low back pain in primary care. Eur Spine J. 2006; 15(Suppl 2): S169–S191.

  • 5

    Palmer KT, Walsh K, Bendall H, et al. Back pain in Britain: comparison of two prevalence surveys at an interval of 10 years. BMJ 2000; 320: 1577–1578.

  • 6

    Deyo RA, Weinstein JN. Low back pain. N Engl J Med. 2001; 344: 363–370.

  • 7

    Hungarian Central Statistical Office. European Public Health Survey – 2014. Summary data. [A 2014-ben végrehajtott Európai Lakossági Egészségfelmérés eredményei – Összefoglaló adatok.] Központi Statisztikai Hivatal, Budapest, 2018. [Hungarian]

  • 8

    Been E, Kalichman L. Lumbar lordosis. Spine J. 2014; 14: 87–97.

  • 9

    Cobb JR. Outline for the study of scoliosis. Instr Course Lect. 1948; 5: 261–275.

  • 10

    Vedantam R, Lenke LG, Keeney JA, et al. Comparison of standing sagittal spinal alignment in asymptomatic adolescents and adults. Spine 1998; 23: 211–215.

  • 11

    Hicks GE, George SZ, Nevitt MA, et al. Measurement of lumbar lordosis: inter-rater reliability, minimum detectable change and longitudinal variation. J Spinal Disord Tech. 2016; 19: 501–506.

  • 12

    Been E, Barash A, Pessah H, et al. A new look at the geometry of the lumbar spine. Spine 2010; 35: E1014–E1017.

  • 13

    Janik TJ, Harrison DD, Cailliet R, et al. Can the sagittal lumbar curvature be closely approximated by an ellipse? J Orthop Res. 1998; 16: 766–770.

  • 14

    Vrtovec T, Pernus F, Likar B. A review of methods for quantitative evaluation of spinal curvature. Eur Spine J. 2009; 18: 593–607.

  • 15

    Drerup B, Hierholzer E. Evaluation of frontal radiographs of scoliotic spines – Part I. Measurement of position and orientation of vertebrae and assessment of clinical shape parameters. J Biomech. 1992; 25: 1357–1362.

  • 16

    Drerup B, Hierholzer E. Assessment of scoliotic deformity from back shape asymmetry using an improved mathematical model. Clin Biomech (Bristol, Avon). 1996; 11: 376–383.

  • 17

    Huysmans T, Haex B, Van Audekercke R, et al. Three-dimensional mathematical reconstruction of the spinal shape, based on active contours. J Biomech. 2004; 37: 1793–1798.

  • 18

    Berthonnaud E, Dimnet J. Analysis of structural features of deformed spines in frontal and sagittal projections. Comput Med Imaging Graph. 2007; 31: 9–16.

  • 19

    Kaminsky J, Klinge P, Rodt T, et al. Specially adapted interactive tools for an improved 3D-segmentation of the spine. Comput Med Imaging Graph. 2004; 28: 119–127.

  • 20

    Vrtovec T, Likar B, Pernus F. Automated curved planar reformation of 3D spine images. Phys Med Biol. 2005; 50: 4527–4540.

  • 21

    Vrtovec T, Ourselin S, Gomes L, et al. Automated generation of curved planar reformations from MR images of the spine. Phys Med Biol. 2007; 52: 2865–2878.

  • 22

    Vrtovec T, Likar B, Pernus F. Quantitative analysis of spinal curvature in 3D: application to CT images of normal spine. Phys Med Biol. 2008; 53: 1895–1908.

  • 23

    Breen A, Mellor F, Breen A. Aberrant intervertebral motion in patients with treatment-resistant nonspecific low back pain: a retrospective cohort study and control comparison. Eur Spine J. 2018; 27: 2831–2839.

  • 24

    Kettler A, Wilke HJ. Review of existing grading systems for cervical or lumbar disc and facet joint degeneration. Eur Spine J. 2006; 15: 705–718. [Correction: Eur Spine J. 2006; 15: 719.]

  • 25

    Pfirrmann CW, Metzdorf A, Zanetti M, et al. Magnetic resonance classification of lumbar intervertebral disc degeneration. Spine 2001; 26: 1873–1878.

  • 26

    Korhonen T, Karppinen J, Paimela L, et al. The treatment of disc-herniation-induced sciatica with infliximab: one-year follow-up results of FIRST II, a randomized controlled trial. Spine 2006; 31: 2759–2766.

  • 27

    Schenk P, Läubli T, Hodler J, et al. Magnetic resonance imaging of the lumbar spine: findings in female subjects from administrative and nursing professions. Spine 2006; 31: 2701–2706.

  • 28

    Kleinstück F, Dvorak J, Mannion AF, et al. Are “structural abnormalities” on magnetic resonance imaging a contraindication to the successful conservative treatment of chronic nonspecific low back pain? Spine 2006; 31: 2250–2257.

  • 29

    Sandor Z, Rathonyi GK, Dinya E. Assessment of lumbar lordosis distribution with a novel mathematical approach and its adaptation for lumbar intervertebral disc degeneration. Comput Math Methods Med. 2020; 2020: 7312125.

  • 30

    Dinya E. Biometrics in the clinical practice. [Biometria a klinikumban.] Medicina Könyvkiadó, Budapest, 2013. [Hungarian]

  • 31

    Pourahmadi M, Momeni E, Mohseni N, et al. The reliability and concurrent validity of a new iPhone® application for measuring active lumbar spine flexion and extension range of motion in patients with low back pain. Physiother Theory Pract. 2019 May 13. . [Online ahead of print]

    • Crossref
    • Export Citation
  • 32

    Pourahmadi MR, Bagheri R, Taghipour M, et al. A new iPhone application for measuring active craniocervical range of motion in patients with non-specific neck pain: a reliability and validity study. Spine J. 2018; 18: 447–457.