C-ARM 术中测量腰椎前凸（LL）和骨盆入射角（PI）：精准评估脊柱手术关键指标的新利器

在脊柱手术中，准确测量腰椎前凸（LL）和骨盆入射角（PI）对手术成功至关重要。研究人员开展了关于术中使用 C-ARM 测量 LL 和 PI 准确性的研究。结果显示，C-ARM 测量值与术后 EOS 成像相似，C-ARM 可用于精准测量。这提升了手术评估的准确性1214。

　　在人体的 “顶梁柱”—— 脊柱的相关手术里，维持身体在各个姿势下的平衡可是重中之重。这不仅依赖于肌肉、韧带与脊柱之间的良好配合，骨盆和下肢的位置也起着关键作用。从矢状面来看，全球平衡通常由从第七颈椎中心引出的垂线与 S₁盖板后缘的交点来定义。骨盆位置与脊柱紧密相关，是维持平衡的重要因素之一。在各种脊柱疾病的手术治疗，尤其是腰椎融合手术中，脊柱的平衡更是关键。

骨盆入射角（PI）、骨盆倾斜度（PT）、腰椎前凸（LL）、骶骨倾斜度（SS）、矢状垂直轴（SVA）、脊柱弯曲度和胸椎后凸（TK）等参数，与全球矢状面平衡密切相关，在脊柱手术时必须加以考虑。其中，PI 作为一个形态学参数，是个体独有的变量，在 4 岁到 18 岁左右会逐渐增加，之后趋于稳定，且不会因患者体位改变而变化。而腰椎前凸又分为整体腰椎前凸和局部腰椎前凸，它们的角度变化受 PI 等因素影响。

脊柱融合手术是治疗各类脊柱疾病的常用手段，手术过程中的角度测量和矫正至关重要。目前，术中常用移动 C-arm X 光机（C-ARM）在俯卧位下进行放射成像，术后则通过 EOS 设备在站立位下成像，以此来测量相关角度。然而，之前却没有研究评估过 C-ARM 和 EOS 这两种方法测量的 PI 和 LL 值之间的关系。为了解决这一问题，来自伊朗医科大学（Iran University of Medical Sciences）骨与关节重建研究中心等机构的研究人员开展了一项前瞻性研究145。

研究人员在 2020 年至 2022 年间，选取了 59 名在其医疗中心接受腰椎固定手术的患者作为研究对象。在手术过程中，使用 C-ARM 设备测量患者的 PI 和 LL 参数；术后，立刻采用 EOS 成像技术再次测量这两个参数。研究人员还制定了详细的纳入和排除标准，以确保研究对象的同质性。数据收集涵盖了患者的人口统计学特征以及手术前后的影像学结果。在测量角度时，由脊柱专科医生和骨科专家操作，并且通过多次测量取平均值来确保数据的准确性。在统计分析阶段，运用 SPSS 22 软件对数据进行处理，判断不同测量方法所得数据的差异是否具有统计学意义6710。

研究结果：

• 患者基本信息：参与研究的 59 名患者中，女性占比 71.2%（42 人），平均年龄为 54.69 ± 17.62 岁，年龄范围在 11 岁至 85 岁之间，其中 22%（13 人）的患者年龄小于 50 岁。患者接受手术的最常见原因是椎管狭窄11。
• PI 和 LL 测量结果比较：基于术中 C-ARM 和术后 EOS 测量的 PI 平均值分别为 54.57 ± 11.19 和 54.83 ± 11.17，二者差异无统计学意义（P = 0.9）；虽然 C-ARM 测量的 LL 平均值比 EOS 测量值高近 2 度，但差异同样无统计学意义（P = 0.44）。同时，PI 和 LL 参数在两种测量方法中均呈现显著的正线性相关312。

研究结论和讨论：该研究表明，C-ARM 和 EOS 两种放射学方法测量的 PI 和 LL 参数之间存在高度相关性，C-ARM 在测量 PI 和 LL 参数方面具有较高的准确性。虽然术中 C-ARM 测量的局部 LL 角度比 EOS 测量值高 2 度，但这一差异可归因于测量时患者的体位不同。这一发现意味着，C-ARM 可作为脊柱手术中测量 PI 和 LL 值的便捷、高精度工具。这对于脊柱手术的意义重大，因为在退行性脊柱手术伴矢状面畸形的治疗中，恢复合适的术后腰椎前凸是主要目标，通过术中使用 C-ARM 监测和控制矫正情况，能提高对术后结果准确性的信心，从而支持更好的临床决策14。

不过，该研究也存在一些局限性。研究只考察了少数参数，样本量较小，可能导致两种方法测量指标之间的相关性受到随机误差影响，限制了研究结果的普遍性。未来建议开展更大样本量的前瞻性研究，以更准确地评估相关结果15。

总体而言，这项发表在《BMC Surgery》上的研究，为脊柱手术中角度测量提供了重要参考，为临床医生在手术中更精准地评估和矫正脊柱参数提供了有力支持，有助于提升脊柱手术的治疗效果。

研究人员主要运用了以下关键技术方法：

• 影像学测量技术：术中利用 C-ARM 在俯卧位下对患者腰椎融合部位和骨盆区域进行放射成像，术后采用 EOS 设备在站立位下对患者整个脊柱进行成像。通过特定的软件（如 SURGIMAP）和应用程序（如 iOS‘Measure’）测量 PI 和 LL 参数813。
• 样本选取和数据收集：选取 2020 - 2022 年在医疗中心接受腰椎固定手术的患者作为样本队列，收集患者的人口统计学信息和影像学数据，严格按照纳入和排除标准筛选患者69。
• 统计分析方法：运用 SPSS 22 软件对收集的数据进行分析，通过独立 t 检验、Mann - Whitney 检验、卡方检验等方法，评估不同测量方法所得数据的差异是否具有统计学意义，并使用 Pearson 相关系数评估 LL 和 PI 参数的相关性10。