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为探究骨质疏松性胸椎骨折（OVCF）患者肋间神经痛的相关因素并构建预测模型，吉林大学中日联谊医院研究人员对 518 例患者回顾性研究。结果显示，受伤椎椎间孔面积、体积及神经根面积等是独立相关因素，模型有预测效度，为临床诊疗提供参考。
在人口老龄化加剧的当下，骨质疏松性椎体压缩骨折（OVCF）成了困扰老年人健康的常见疾病。它就像隐藏在暗处的 “健康杀手”，悄无声息地给患者带来诸多痛苦。很多老人因骨质疏松，骨头变得脆弱不堪，稍微受点外力，椎体就像被压坏的积木一样发生压缩骨折。这不仅会引发剧烈的背痛，还可能导致身高变矮、驼背等问题，严重影响生活质量。更糟糕的是，部分患者还会遭受肋间神经痛的折磨，那种沿着肋间神经分布的疼痛，如刀割、火烧一般，一阵阵地袭来，让患者苦不堪言。
目前，针对 OVCF 的治疗手段虽多，但对于肋间神经痛的治疗效果却参差不齐。一方面，保守治疗虽能缓解部分症状，可长期卧床会引发一系列并发症，像压疮、下肢深静脉血栓等，让患者的身体状况雪上加霜；另一方面，手术治疗如经皮椎体成形术（PVP），虽能快速减轻胸背部疼痛，却对肋间神经痛的缓解效果不理想。而且，医生们对肋间神经痛的发病机制也尚未完全明晰，这使得临床治疗缺乏精准有效的指导。为了打破这一困境，提高 OVCF 患者的治疗效果，吉林大学中日联谊医院的研究人员开展了一项极具意义的研究。
他们对 2021 年 9 月至 2023 年 9 月期间就诊的 518 例骨质疏松性胸椎骨折患者进行了回顾性分析。通过 1:1 匹配病例对照设计，将患者分为肋间神经痛组和非肋间神经痛组，详细记录患者的基本临床资料和影像学参数，运用多种统计分析方法，深入探究与肋间神经痛相关的因素，并构建预测模型，评估模型的有效性。
研究人员在研究过程中，运用了多种关键技术方法。他们从医院的放射数据库中提取胸椎 CT 数据和 MR 数据，并将其分别导入相应的测量软件，如 RadiAnt DICOM Viewer、Mimics Medical 20.0 和 ImageJ 等，以此来测量椎体高度、椎间孔参数、神经根面积、肌肉脂肪变性等指标。之后，使用 SPSS 25.0 软件进行统计学分析，通过 t 检验、卡方检验筛选相关因素，再用单因素和多因素 Logistic 回归模型进一步确定独立相关因素，最终构建出预测模型，并通过校准曲线和受试者工作特征曲线（ROC）验证模型的有效性。
研究结果
- 患者基本情况：104 例患者中，男女比例为 45:59，年龄在 51 - 85 岁，平均 68 岁。骨折原因多为无明显诱因（48%）和外伤（52%）。T12 节段患者最多，T7 节段无肋间神经痛患者分布多于有肋间神经痛患者。
- 相关因素分析：通过 t 检验或卡方检验发现，ODI 指数、VAS 评分、仰卧休息痛、椎管侵犯、椎间孔最小截面积、椎间孔体积等多个变量在两组间存在显著差异，影响肋间神经痛的发生。
- 风险因素筛选：单因素 Logistic 回归分析显示，术前 ODI 指数、椎间孔最小截面积、椎间孔体积减少率等多个因素对肋间神经痛的发生有显著影响。进一步筛选后，受伤椎椎间孔面积、体积，神经根面积，脂肪变性量和脂肪变性比被选入多因素 Logistic 回归模型。
- 预测模型构建与验证：基于多因素 Logistic 回归模型构建的列线图模型，经校准曲线和 ROC 曲线验证，具有一定的校准度和良好的预测性能，ROC 曲线下面积（AUC）为 0.851。
研究结论表明，胸椎骨质疏松性骨折患者出现肋间神经痛，与椎间孔形态参数变化密切相关，如受伤椎椎间孔面积和体积减小，同时胸背部肌肉脂肪变性也会增加发病概率。这一发现意义重大，它为临床医生早期识别 OVCF 患者发生肋间神经痛的风险提供了依据，有助于医生提前制定个性化的治疗方案，比如对于椎间孔面积较小、肌肉脂肪变性严重的患者，加强对肋间神经痛的预防和治疗。同时，预测模型的构建也能帮助医生更精准地评估患者病情，合理选择治疗方式，从而提高 OVCF 患者的整体治疗效果，改善患者的生活质量。在未来的研究中，还可进一步扩大样本量，开展前瞻性研究，深入探究肋间神经痛的发病机制，为开发更有效的治疗方法奠定基础。
