​结石大小很重要：输尿管结石的宽度和位置准确预测自发性传代的机会

Jendeberg J, Geijer H, Alshamari M, Cierzniak B, Lidén M. Size matters: The width and location of a ureteral stone accurately predict the chance of spontaneous passage. Eur Radiol. 2017 Nov;27(11):4775-4785. doi: 10.1007/s00330-017-4852-6. Epub 2017 Jun 7. PMID: 28593428; PMCID: PMC5635101.

结石大小很重要：输尿管结石的宽度和位置准确预测自发性传代的机会

目标

旨在确定如何使用诊断性非增强型计算机断层扫描 （NECT） 中的信息最准确地预测输尿管结石自发通过的机会，并创建比以前可能的小结石大小间隔的预测模型。

方法

回顾性地纳入了392例连续接受NECT治疗的输尿管结石患者。三位放射科医生独立测量了结石的大小。记录结石位置、侧部、肾盂积水、CRP、药物排出治疗 （MET） 和所有随访放射学检查，直到结石排出或 26 周。以4周和20周自发结石排出为因变量进行Logistic回归。

结果

20 周内自发排出率为 392 颗结石中的 312 颗，0–2 mm 为 98%，3 mm 为 98%，4 mm 为 81%，5 mm 为 65%，6 mm 为 33%，≥ 6.5 mm 宽的结石为 9%。

结石大小和位置预示着自发性输尿管结石排出。肾积水的侧面和分级仅预测特定亚组中的结石排出。

结论

输尿管结石的自发通过可以通过 NECT 中提供的信息进行高精度预测。我们提出了一种基于宝石大小和位置的预测方法。

要点

• 非增强型计算机断层扫描可以预测输尿管结石的预后。

• 结石大小和位置是自发通过的最重要预测因素。

• 介绍了基于宝石宽度或长度以及宝石位置的预测模型。

• 报告了观察到的结石尺寸的通过率（以毫米为单位）。

• 临床医生可以做出更好的治疗决策。

关键词： 螺旋计算机断层扫描， 输尿管结石， 肾结石， 输尿管， 肾绞痛

介绍

尿石症是急性胁腹痛的常见病因，随着患病率的增加和卫生系统成本的增加[ 1 ， 2 ]。根据早期的研究[ 3-5 ]输尿管中75-90%的结石会自发排出。如果可以预期结石在合理的时间内自发通过，并且疼痛可以忍受，则第一种方法是观察等待，联合或不伴有药物排出治疗（MET）[ 6 ]。对于预计无法通过的结石，应通过肾盂进行体外冲击波碎石术 （ESWL）、激光碎石术或经皮结石取出术进行治疗。保守和侵入性方法都有风险，例如脓毒症可能由于梗阻性结石或术后并发症而发生。保守方法的主要风险是失败，患者不得不忍受症状而没有益处。干预的主要风险是不必要的，使患者暴露于麻醉，上尿路感染和输尿管损伤等潜在风险。因此，预测结石自发通过的机会对于适当选择治疗策略至关重要[ 7 ]。

人们普遍认为，结石的大小和位置与自发结石通过的可能性之间存在很强的相关性[ 3 ， 4 ]。最近的研究提示了其他预测因素，例如C反应蛋白（CRP）、肾盂积水[ 8-11 ]和结石侧面[ 12 ]。

然而，仍然没有标准化的结石尺寸测量方法，诊断输尿管结石最广泛使用的方法是非造影剂增强计算机断层扫描（NECT）。结石大小测量的不确定性包括输尿管结石的长度或宽度是否预测自发排出的概率。最近的一项研究显示，与3D测量相比，2D测量低估了宝石尺寸[ 13 ]。由于结石尺寸测量的非标准化，美国泌尿外科协会（AUA）和欧洲泌尿外科协会（EAU）2007年指南中发表的荟萃分析具有较大的间隔 -68%的结石<5 mm，47%的结石>5 mm自发通过[ 6 ]。因此，指南指出，对于<10 mm的输尿管结石，观察等待是一种可选的初始方法。这些建议在EAU的最新指南中没有改变[ 14 ]。

因此，本研究的目的是确定如何使用诊断NECT中提供的信息最准确地预测输尿管结石自发通过的机会，包括具有明确定义的测量值的三个最常用的图像平面中的重新格式化，并创建自发性结石通过的预测模型。

材料和方法

患者群体

区域研究伦理委员会批准了这项回顾性研究，并放弃了知情同意。我们回顾性地回顾了2012年4月至2014年9月期间在急诊科就诊的疑似肾绞痛患者中连续进行的1，824例低剂量NECT。估计350-400名患者的样本量，目标是达到95%置信区间（CI）的宽度，通过的结石比例为±10个百分点。发现392名患者在输尿管中具有>2 mm（在轴向平面上测量）的孤立结石，并被纳入研究。患者特征见表 1 .排除条件和数字如图所示。 1 .

CT 治疗方案

在两台不同的CT扫描仪上进行CT检查：使用40个探测器行CT扫描仪（Brilliance，飞利浦医疗系统，贝斯特，荷兰）检查166名患者，该扫描仪具有针对尿路的低剂量NECT方案（120 kV，70 mAs /切片，CTDI 4.9 mGy，40×0.625 mm，标准过滤器[B]，仰卧位）。使用2×128通道扫描仪（德国埃尔兰根西门子Somatom定义闪存）（120 kVp，70 mAs /片CTDI 4.7 mGy128×0.6 mm，滤波器B20f，B25f或I30f，仰卧位）检查了226名患者。在患者主轴中产生3或5mm轴向，冠状和矢状面多面格（MPR）。

图像审查和患者数据

结石由三名放射科医生（分别有25年（HG），11年（JJ）和9年（MA）年，分别在阅读腹部CT方面的经验）使用集成的PACS测量工具（Sectra IDS7，瑞典林雪平）独立测量。没有对读者之间的共识测量进行培训。读者并没有对初次报告视而不见。在三次重整（轴向、冠状和矢状）中，相对于患者身体主轴，在标准化骨窗口设置（L300/W1120）和标准化软组织窗口设置（L50/W400）中，在固定的变焦水平（像素到像素）× 下测量了最大的结石直径[15]。测量结果以毫米到小数点后1点为单位进行报告。微积分的长度被定义为三个测量值中最大的一个，宽度被定义为最小（图。 2 ).[13]该研究使用了三位读者估计值的平均值。如果读者在一次重整中看不到微积分，则报告为0毫米。

图 2

远端输尿管结石：（a） 轴向，（b） 冠状结石，（c） 矢状结石。尿路非增强型计算机断层扫描，窗口设置 L300/W1120，显示一名 39 岁男性的远端输尿管结石。在三个重新格式化中的每个重新格式化中，测量最大直径。石头长度=这些测量值中最大的一个（最大[斧头，科，下垂]）。宝石宽度 = 这些测量值中的最小值（最小值 [斧头、 弧度、 下垂]）。这里石头长度= 7.2毫米，石头宽度= 4.6毫米

如果结石位于骶髂关节的颅骨、骶髂关节上方的中输尿管（中侧）、骶髂关节远端 （dist） 或输尿管卵巢连接处 （UVJ） 处，则结石位置被定义为上部。随后，将上骶髂关节和远端的三组分组，给出上下（中，迪特和UVJ）位置。

肾盂积水的存在被读者1（JJ）评为0-4（0 =否，1 =轻度，2 =中度，3 =明显，4 =巨大）[ 16 ]。

记录结石的侧面（右/左），患者的年龄和性别。从患者的医疗图表中记录原发性NECT时的CRP水平以及患者是否已开具MET处方（阿夫唑嗪10mg×1次，持续30天）。

结果测量 – 结石自发排出

在诊断性 NECT 后 26 周内，对 RIS/PACS 中所有关于结石通过和干预的连续放射学检查均进行了回顾。观察到的结石通道被定义为存在随访放射学检查（CT或静脉尿路造影（IVU）），其中输尿管结石肯定不再存在。结石通道被定义为自发性，如果保守治疗（联合或不联合镇痛药或 MET）导致结石排出。任何干预，如肾小球造口术、ESWL或输尿管镜检查，均被记录为在干预的第一天观察到的结石的非自发通过。用IVU （n = 239），NECT（n = 70）或造影剂增强CT（CECT）（n = 3）验证了312个自发通过的结石。

短期与长期结局

由于该研究的回顾性，随访间隔是非标准化的。通常，如果使用观察等待，则随访检查在第一次事件发生后4-6周内进行，无论症状是否消退或患者是否通过并取回结石。为了在大约4周内对传代率进行无偏倚估计，我们创建了一个短期亚组，包括诊断性NECT后28±14天进行首次随访检查的患者。短期队列中的结果指标（通过/未通过）是从最接近第28天进行的随访检查中获得的。所有患者均被纳入长期随访，其中结局指标是从最接近140天（20周）的随访检查中获得的。

统计分析

统计分析是使用适用于 Mac OS 的 IBM SPSS v24.0.0.0（SPSS 公司，芝加哥，伊利诺伊州，美国）执行的。

以自发结石通过为因变量，以自变量为自变量进行多元逻辑回归，如表所示 2 .在多元回归和预测曲线与观察到的通过率的目视检查中增加二次项显示没有非线性的证据。

*分类变量

OR 接近 1 表示该变量不影响自发性结石排出的概率。OR >1 表示此变量与较高概率相关，OR <1 表示此变量与自发性结石排出概率较低相关

在逐步回归之前，预测变量之间的共线性是用斯皮尔曼相关系数来评估的。由于石材长度与石材宽度之间的高度相关性，因此长度被排除在逐步回归之外。其他预测因子的相关性较低（|r| <0.5），并被纳入进一步分析。在全队列和上下结石亚组中进行了自动逐步向后逻辑回归。在短期和长期内，为上下石头的亚组创建了基于石头宽度和长度的预测单变量逻辑回归曲线（图。 3 , 4 , 5 和 6 ），分别用于测量骨骼和软组织窗口。

图 3

自发性结石通过的概率作为结石宽度，骨窗口的函数（L300 / W1120）。（a） 上输尿管结石（单因素逻辑回归曲线）。显示观察到的长期 95% 置信区间的误差线。预测短期 AUC：0.92，长期预测：0.93。（b） 输尿管下结石（单因素逻辑回归曲线）。显示观察到的长期 95% 置信区间的误差线。短期预测AUC：0.80，长期预测：0.83

图 4

自发性结石通过的概率作为结石宽度，软组织窗口的函数（L50 / W400）。（a） 上输尿管结石（单因素逻辑回归曲线）。显示观察到的长期 95% 置信区间的误差线。短期预测的AUC：0.92长期预测：0.93。（b） 输尿管下结石（单因素逻辑回归曲线）。显示观察到的长期 95% 置信区间的误差线。短期预测 AUC：0.81，长期预测：0.82

图 5

自发性结石通过的概率作为结石长度，骨窗口的函数（L300 / W1120）。（a） 上输尿管结石（单因素逻辑回归曲线）。显示观察到的长期 95% 置信区间的误差线。短期预测的AUC：0.89，长期预测：0.89。（b） 输尿管下结石（单因素逻辑回归曲线）。显示观察到的长期 95% 置信区间的误差线。短期预测AUC：0.79，长期预测：0.83

图 6

自发性结石通过的概率作为结石长度，软组织窗口的函数（L50 / W400）。（a） 上输尿管结石（单因素逻辑回归曲线）。显示观察到的长期 95% 置信区间的误差线。短期预测AUC：0.90，长期预测：0.91。（b） 输尿管下结石（单因素逻辑回归曲线）。显示观察到的长期 95% 置信区间的误差线。短期预测AUC：0.80，长期预测：0.82

对预测回归模型进行了接收机工作特征（ROC）分析。

结果

在312例（80%）患者中观察到自发结石排出。在20周随访中，对73名患者（19%）进行了干预，平均干预第37天（范围为0-179）。7名患者在20周内没有自发排出，在研究期间没有接受任何干预。短期组的平均±1 SD结局观察日为31±7。在不同结石宽度下观察到的自发结石通过率，在骨窗（L300/W1120）和不同位置测量，见表 3 使用精确方法对比例进行95%的CI。使用骨窗口，读卡器1和2之间的宽度估计的Bland Altman 95%一致性限制为0.7±1.3毫米，读写器1和3之间的宽度估计，0.7±1.3毫米，阅读器2和3之间的宽度估计为0.7±1.1毫米。使用软组织窗口，读写器1和2之间的宽度估计的Bland Altman 95%一致性极限为0.8±1.1 mm，读写器1和3之间，0.5±1.1 mm，读写器2和3之间，0.4±0.9 mm[17]。

多元逻辑回归

使用骨窗口测量值执行多元逻辑回归分析。输尿管结石的宽度和长度高度相关（相关系数0.96）。在使用宽度和长度作为预测变量的单变量逻辑回归中，长期结果的AUC相似，分别为0.90和0.89。 在多元逻辑回归分析中，短期（宽度p = 0.038，长度p = 0.39）和长期随访（宽度p<0.001，长度p = 0.54）中，石头宽度优先于石头长度（见表 2 ).预测变量之间的共线性问题，使得它们不适合在多变量模型中同时使用，通过在进一步的分析中去除石头长度来解决。 石头的位置是石头通道的重要预测因子。由于输尿管中部的结石相对较少（37/392， 表 1 ），并且中、区和 UVJ 位置的比值比相似（表 2 ），后三者被归类为前面描述的较低宝石。由于最初选择的肾积水等级之间缺乏显着的预测差异，因此在进一步的分析中将其重新分为低级（0-1级）和高级别（2-4级）肾盂积水。

逐步向后逻辑回归

根据位置，石头分为两个亚组，上部和下部石头。

在全队列和这些子组中执行多元逐步向后逻辑回归。在上部结石中，石头宽度和侧面（右与左）仍然是结石通过的长期重要预测因子，但在短期内，只有石头宽度是重要的预测因子（表 4 ).

在低级结石中，除了结石宽度外，侧结石和肾盂积水（低品位与高品位）仍然是结石通过的显著预测因子。左侧结石比右侧结石自发通过的概率更高。引起中度至重度肾盂积水的结石比未引起或仅引起轻度肾盂积水的结石自发通过的可能性更高。在亚组长期随访下石中，只有结石宽度是明确的显著预测因子（ 表 4 ).虽然没有被逐步回归排除在外，但侧面和年龄的p>0.05。年龄的比值比为0.97，表明对自发性通过概率的影响最小。

性别、CRP 和 MET 不是结石排出的独立预测因子。

预测逻辑回归模型

在逐步向后排除非显著独立预测变量后，为输尿管结石上下部亚组创建了预测性单变量逻辑回归模型，预测变量分别为骨窗口和软组织窗口的结石宽度和长度。预测逻辑回归模型中既不包括结石侧，也不包括肾盂积水，因为每个亚组中结石数量较少，因此它们会引起广泛的CI，并且因为它们在输尿管的所有部位都不是显着的预测因子。此外，早期关于肾盂积水和结石通过侧的研究显示了不同的结果[ 8 ， 9 ， 12 ， 18 ]。

如无花果所示。 3 , 4 , 5 和 6 ，逻辑回归模型曲线的中间部分陡峭，特别是对于上部结石，使得估计的通过概率范围从4毫米宽的石头的约80%到长期后续骨窗口的6毫米宽的石头的约10%。

讨论

自从20世纪90年代NECT取代KUB作为诊断输尿管结石的主要工具以来，关于如何测量输尿管结石以预测结石通过率一直存在争议。一个关键方面是宝石宽度和长度的多样性，有时缺乏定义[ 5 ， 10-12 ， 15 ， 19-26 ]。

我们创建了逻辑回归模型，用于使用对宝石宽度和长度的明确定义来预测自发通过。输尿管结石的宽度和长度之间的强相关性表明，这两种测量方法都可以用于具有相似 AUC 的预测模型。因此，在宽度和长度之间作为预测变量进行选择并不重要，而始终使用所选度量值至关重要。虽然在多元回归中，石头宽度优先于长度，并且测量宽度符合早期研究的意图，但我们提供了石头宽度和长度的预测模型（Figs. 3 , 4 , 5 和 6 ) [3， 5， 18].我们还建议使用高倍率以及预定义的窗口设置。

据我们所知，目前以自发性传代为结果的研究包括自CT时代开始以来最多的输尿管结石，这使得有可能创建逻辑单变量回归模型，用于预测不同结石位置的结石大小以及L300 / W1120和L50 / W400两种不同的窗口设置。

人们普遍认为，结石位置是结石通过的重要预测因子[ 3 – 5 ， 12 ]。我们的研究结果表明，在预测结石通过时，将结石位置分为输尿管上下结石。

在一些分析中，我们证明左侧输尿管结石的通过频率似乎明显高于右侧输尿管结石（ 4 ).Sfoungaristos等人认为，原因可能是右输尿管通常粘附在腹膜上，而左输尿管则提供更好的左输尿管蠕动[12]。

在本研究中，引起中度至重度肾盂积水的低度结石在 4 周内比未引起或仅引起轻度肾盂积水的结石更常通过。从长远来看，肾盂积水的等级之间没有显着差异。

早期关于肾盂积水和结石排出的研究结果各不相同[ 8 ， 9 ， 12 ， 18 ]。此外，当将肾盂积水和侧添加到预测回归模型中时，CI变得非常广泛，我们选择不在模型中包括这些变量中的任何一个。

与先前研究的结果[ 8 ， 10 ， 11 ]相反，在我们的研究中，CRP不是自发性输尿管结石通道的独立预测因子。我们没有发现MET是结石通过的重要预测因子，但我们的研究并不是为了评估MET对结石通过的影响。只有29%的患者接受了MET处方，该研究应主要被认为是在没有MET的情况下进行的。直到最近，似乎有令人信服的证据表明MET会促进结石通过，但这与最近发表的一项大型随机对照试验[ 25 ]相矛盾，该试验没有发现MET和安慰剂之间存在任何差异。

我们的研究有局限性。由于该研究是回顾性的，因此患者的临床管理影响了自发通过的观察。在短期分析中，通过选择一个亚组，其中结石状态的首次观察是在大约4周内，这种效应降低。此外，骨窗口设置对阅读器变化很敏感，因为大部分石头在外围具有不确定的灰度强度，即使在软组织窗口中，阅读器的变化也很大。通过使用从三个读者那里获得的平均值，减少了研究中的变异性。然而，任何放射科医生应用结果的读者变化都会影响个体患者的估计预后。

由于该研究是回顾性的，后续检查没有标准化。根据我们泌尿科的临床常规，大多数随访都是IVU。使用IVU可能会错过非常小或低密度的结石，不会造成阻塞。然而，所有随后的放射学检查都检查了可能的遗漏结石，每位患者的随访时间至少为6个月，因此基于IVU对结石通道进行错误分类的可能性被认为很低。 预测回归曲线的陡峭中间部分简化了基于结石大小的治疗策略决策，但对观察者之间和观察者内部测量与扫描参数相关的差异和方差也很敏感。Patel等人表明，通过自动体积测量可以大大减少观察器间的变异性。已经提出了几种不同的有前途的自动阅读器独立测量方法[15 ，29-31 ]，并且对这些方法的进一步研究将感兴趣。 总之，我们的结果表明，如果使用标准化的窗口设置和放大倍率，通过了解结石的宽度或长度以及结石是否局限于骶髂关节的颅骨，可以高精度地预测输尿管结石的自发通过。本研究展示了一种基于石头大小和位置预测短期和长期结石通 过概率的方法。

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