《Orthopaedic Surgery》：Can Deltoid Hounsfield Unit/Supraspinatus Hounsfield Unit Predict Postoperative Rotator Cuff Retear?
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目的：再撕裂（retear）是关节镜下肩袖修复（arthroscopic rotator cuff repair, ARCR）后常见并发症，但现有预测指标有限，且联合模型优于单因素。本研究探讨术前三角肌与冈上肌Hounsfield单位（Hounsfield u
目的：再撕裂（retear）是关节镜下肩袖修复（arthroscopic rotator cuff repair, ARCR）后常见并发症，但现有预测指标有限，且联合模型优于单因素。本研究探讨术前三角肌与冈上肌Hounsfield单位（Hounsfield unit, HU）比值（deltoid-to-supraspinatus HU ratio, D/S HU）是否可预测再撕裂，并将其与已确立危险因素整合，以建立最佳预测模型。
方法：本回顾性研究纳入2021年7月至2025年1月接受关节镜下修复的全层肩袖撕裂患者243例。所有患者均获取术前CT和MRI；术后3–6个月MRI采用Sugaya分类评估肌腱愈合（I–III级：愈合完整，n=208；IV–V级：再撕裂，n=35）。统计分析使用SPSS。正态性检验后，连续变量采用t检验或Mann–Whitney U检验比较，分类变量采用卡方检验或Fisher精确检验。组间差异变量经弹性网回归（elastic net regression）筛选，再进入二分类logistic回归。受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）分析确定最佳截断值，1000个bootstrap样本提供乐观校正C统计量（C-statistic）用于内部验证。
结果：多变量分析确定冈上肌脂肪浸润（fatty infiltration, FI）（p < 0.01）、冈上肌占位比（supraspinatus occupation ratio, SspOR）（p < 0.01）和D/S HU（p < 0.01）为肩袖再撕裂的独立预测因素。单变量分析中，撕裂宽度、术前Patte分期和合并冻结肩在愈合完整组与再撕裂组间差异显著；然而，这些变量在多变量模型中均未保持独立预测作用。D/S HU在愈合完整组显著低于再撕裂组（0.87 ± 0.17 vs. 1.15 ± 0.29），进一步支持其作为再撕裂独立预测因素的价值。FI、SspOR和D/S HU的最佳截断值分别为Goutallier Stage 2、46.02%和1.02。D/S HU > 1.02联合FI ≥ Goutallier Stage 2提供最佳预测性能，曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.868，敏感度77.1%，特异度81.2%，准确度89.3%。
结论：D/S HU与术后肩袖再撕裂显著相关，比值大于1.02被确定为预测再撕裂的有效阈值。此外，D/S HU > 1.02联合FI ≥ Goutallier Stage 2产生最强预测性能。该术前风险评估模型可能帮助外科医生优化治疗计划并更好预判术后结局。
研究背景与问题：肩袖撕裂是常见上肢疾病，患病率随年龄增长而升高；关节镜下肩袖修复（ARCR，以关节镜完成肩袖肌腱-骨止点重建的手术）已成为常用且金标准的手术方式，但手术成功根本上取决于肌腱-骨愈合。肩袖再撕裂（retear，修复后肌腱愈合失败）是常见且被广泛认识的并发症，与复发疼痛、肌力下降、功能恢复不良及翻修手术需求相关，Meta分析报告巨大撕裂的结构失败率可达20%至94%。已有研究确认巨大撕裂、肌腱质量差（如高级别脂肪浸润（FI，肌肉内脂肪沉积/脂肪信号增加））、术前撕裂大小、冈上肌占位比（SspOR，冈上肌横截面积与冈上窝横截面积之比）和FI等为再撕裂风险因素。传统MRI/CT指标中，Goutallier分类等FI分级敏感但特异性有限且存在主观变异，SspOR主要反映萎缩、对肌肉组织细微质量变化不敏感，且多孤立评估病变肌肉，未置于肩关节整体生物力学与代偿环境中。CT的Hounsfield单位（HU，CT中反映组织放射密度的定量单位）可客观反映组织放射密度并与肌肉脂肪含量和功能状态相关；以三角肌作为内参可能比孤立评估更可靠。因此，研究人员探讨术前三角肌/冈上肌HU比值（D/S HU，三角肌HU除以冈上肌HU）与再撕裂的相关性及最佳截断值，并联合其他变量建立预测性能最佳的模型。
研究人员开展回顾性队列研究，纳入作者机构2021年7月至2025年1月连续接受ARCR的不可创伤性全层肩袖撕裂患者，最终分析243例（再撕裂35例、愈合完整208例），术后3–6个月MRI按Sugaya分类评估愈合。研究得出D/S HU是再撕裂独立预测因素，最佳阈值为1.02；D/S HU > 1.02联合FI ≥ Goutallier Stage 2的模型预测性能最佳，AUC为0.868、敏感度77.1%、特异度81.2%、准确度89.3%。其意义在于为术前风险分层、治疗策略优化和术后结局预判提供影像学依据。
关键技术方法（≤250字）：样本来自作者机构2021年7月至2025年1月连续接受ARCR的不可创伤性全层肩袖撕裂患者，最终243例（再撕裂35例、愈合完整208例），术后3–6个月MRI评估。术前肩关节CT和MRI为常规评估；CT采用3D-Slicer重建肩胛骨，在常规最外侧斜矢状面“Y-view”测量SspOR，并 delineate 冈上肌感兴趣区（ROI）测HU；在矫正至肩胛骨真正轴位的轴位中盂层面及相邻两层面测三角肌HU，计算D/S HU。MRI评估Goutallier分类、Patte分期、冠状面撕裂宽度、合并冻结肩及Sugaya分类。测量由两名资深骨科外科医生（X.W.和G.L.）独立完成；统计采用SPSS，行正态性检验、t检验或Mann–Whitney U检验、卡方或Fisher精确检验、弹性网回归、二分类logistic回归、ROC分析及1000次bootstrap内部验证。
研究结果：
3.1 Influencing Factors（影响因素）：通过比较208例愈合完整与35例再撕裂患者，发现性别（p=0.97）、年龄（p=0.159）、BMI（p=0.317）、高血压（p=0.64）、糖尿病（p=0.77）及术前疼痛症状持续时间（p=0.222）无显著差异；FI（p < 0.01）、SspOR（41.55 ± 10.44 vs. 58.93 ± 13.22，p < 0.01）、撕裂宽度（19.12 ± 9.80 mm vs. 13.08 ± 7.21 mm，p < 0.01）、术前Patte分期、合并冻结肩及D/S HU组间差异显著。相关分析显示三角肌HU与再撕裂无显著相关（p=0.879），冈上肌HU和D/S HU均与再撕裂显著相关（p < 0.05）；ROC显示D/S HU的AUC略高于单独冈上肌HU（0.797 vs. 0.790），单因素logistic回归中D/S HU与再撕裂的统计关联更强（OR=3.06，Wald=30.847，95% CI：2.062–4.540）优于单独冈上肌HU（OR=0.343，Wald=25.056，95% CI：0.225–0.521），提示D/S HU在预测性能和统计关联上略优。
3.2 Elastic Net Regression Results（弹性网回归结果）：以p < 0.05为显著性阈值进行弹性网回归，Goutallier、SspOR和D/S HU的p值低于0.05并保留为显著预测因素；Patte grade（p=0.065）和撕裂宽度（TW，p=0.123）p值大于0.05，被排除出最终模型，说明在考虑的五个变量中Patte grade和TW对结局无显著预测作用。
3.3 Interobserver Agreement (ICC)（观察者间一致性）：通过组内相关系数（ICC）评估，SspOR观察者间ICC为0.917（p < 0.001）、观察者内为0.947；Goutallier分类分别为0.864（p < 0.001）和0.905；D/S HU分别为0.923（p < 0.001）和0.940；所有关键影像测量均显示优秀的观察者间可重复性和观察者内可靠性。
3.4 Correlation and Threshold of Each Influencing Factor With Retearing（各影响因素与再撕裂的相关性及阈值）：将SspOR和D/S HU经z-score标准化后与原始形式Goutallier共同进入多变量logistic回归，结果显示SspOR为再撕裂独立保护因素（OR=0.501，95% CI：0.302–0.830，p=0.007），Goutallier（OR=3.397，95% CI：1.742–6.624，p < 0.001）和D/S HU（OR=1.761，95% CI：1.099–2.821，p=0.019）为独立危险因素。
3.5 Comparison of Retear Group and Non-Tear Group（再撕裂组与非再撕裂组比较）：通过组间比较发现愈合完整组SspOR显著更高（58.93% ± 13.22% vs. 41.55% ± 10.44%），术前FI组间差异显著（p < 0.01），D/S HU在愈合完整组显著更低（0.87 ± 0.17 vs. 1.15 ± 0.29）。基于ROC的Youden指数确定阈值：SspOR为46.07%（特异度0.714、敏感度0.832、AUC=0.84）；FI最佳阈值为Goutallier Stage 2（特异度0.572、敏感度0.943、AUC=0.844）；D/S HU阈值为1.02（特异度0.822、敏感度0.636、AUC=0.797）。
3.6 Compare Prediction Models（预测模型比较）：D/S HU > 1.02联合SspOR < 46.07%模型AUC为0.86，特异度0.87、敏感度0.714、准确度88.9%；D/S HU > 1.02联合FI ≥ Grade 2与SspOR < 46.07%联合FI ≥ Grade 2的AUC相近（0.868 vs. 0.871），前者敏感度略高（0.771 vs. 0.741），后者特异度更优（0.812 vs. 0.880），前者总体准确度更高（89.3% vs. 88.1%）。因此D/S HU > 1.02联合FI ≥ Grade 2被确定为最满意的再撕裂预测模型，AUC为0.868（95% CI，0.800–0.927），bootstrap内部验证的乐观校正AUC为0.867（95% bootstrap CI，0.798–0.930）。
讨论部分总结：4.1提示再撕裂可在修复前依据SspOR、FI、Patte分期及脂肪浸润百分比等预测；本研究的SspOR阈值46.07%与Jeong等提出的SspOR < 43%一致，且敏感度0.832较高、特异度0.714有待提高；Goutallier Stage 2阈值敏感度高但特异度有限且主观性可能影响一致性；骨质疏松/“osteosarcopenia”与肩袖愈合失败相关，骨骼肌与骨在空间和代谢上相互联系。4.2指出肩袖撕裂患者局部肱骨骨密度下降并可能改变周围骨骼肌质量；三角肌脂肪浸润随年龄增加且更常见，作为内参可靠，慢性肩袖撕裂中三角肌形状仅受自然衰老影响，术前三角肌增强可正向影响ARCR后功能；D/S HU可校正个体差异、减少观察者变异，HU降低与肌内脂肪沉积和胶原纤维紊乱相关。其机制包括分母效应（冈上肌质量下降、HU降低反映愈合能力下降）和分子-分母效应（冈上肌HU下降显著而三角肌下降不明显，肩袖肌退变大于三角肌），D/S HU反映“病变肌”与“代偿肌”的关系及整体生物力学环境；高D/S HU代表严重病理状态，结果提示冈上肌自身质量变化影响大于三角肌。4.3说明再撕裂最常见于术后3–6个月，Longo等报告3–6个月和12–24个月再撕裂率均为21%；早期影像可受水肿、肉芽组织或不成熟瘢痕影响，可能将非再撕裂误判为Sugaya IV–V并高估再撕裂率。4.4强调单影像参数不足以全面反映肌腱愈合的复杂病理生理状态，D/S HU联合Goutallier模型整合高敏感度指标与高特异度指标，实现漏诊与误诊的较优平衡；其高阴性预测值0.906意味着若术前满足D/S HU ≤ 1.02且FI < Grade 2，术后满意愈合概率超过90%，可增强对低风险患者早期积极功能康复的信心。Limitations and Strengths：本研究首次引入D/S HU作为预测再撕裂的新型影像生物标志物，以内参校正个体变异，定量测量减少主观偏倚且重复性好，联合模型性能优且简单易行；局限包括回顾性、样本量较小、未纳入高胆固醇血症/吸烟/饮酒等因素、手术由2–3名资深骨科医生完成可能引入偏倚、三个轴位层面平均三角肌HU能否代表整体肌质需验证、内参本身受年龄/代偿激活/神经肌肉改变/疼痛性废用或合并三角肌病变影响、阈值诊断价值需更大样本、仅分析结构愈合而未分析术后功能评分，未来需多亚组或前瞻性研究并可构建列线图整合参数或临床因素。
研究结论部分翻译：本研究证明，术前CT来源的D/S HU是肩袖修复后再撕裂的有效且高特异性独立预测因素。传统Goutallier分类在敏感性方面仍不可替代，但单独应用存在局限。通过联合D/S HU（高特异性）与Goutallier分类（高敏感性），研究人员建立了预测性能显著增强且临床实用性更高的模型。该模型尤其其高阴性预测值有助于更准确的术前患者风险分层，为实现肩袖修复术后个体化、精准化管理提供关键影像学证据。
