【摘 要】
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背景:肩袖损伤是目前引起肩关节疼痛及功能障碍的常见疾病之一,严重影响人们的日常生活和运动水平。肩胛骨的解剖形态被发现与肩袖损伤存在一定的关系,代表肩胛骨解剖形态的参数越来越多,其中肩峰指数、肩关节临界角、外侧肩峰角、肩峰形态这些指标都可以反应肩胛骨的解剖形态。目前国内外研究参数多是在肩关节正位片上进行,本次研究在螺旋CT三维重建成像（3D-CT）与肩关节核磁共振（MRI）上进行,通过Mimics软
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背景:肩袖损伤是目前引起肩关节疼痛及功能障碍的常见疾病之一,严重影响人们的日常生活和运动水平。肩胛骨的解剖形态被发现与肩袖损伤存在一定的关系,代表肩胛骨解剖形态的参数越来越多,其中肩峰指数、肩关节临界角、外侧肩峰角、肩峰形态这些指标都可以反应肩胛骨的解剖形态。目前国内外研究参数多是在肩关节正位片上进行,本次研究在螺旋CT三维重建成像（3D-CT）与肩关节核磁共振（MRI）上进行,通过Mimics软件将数据重建成肩关节三维立体模型,并在模型上进行所需相关参数的测量。近年来有研究发现这些参数是肩袖损伤的危险因素,我们可以通过这些研究参数,了解肩袖损伤的发病机制,预测肩袖损伤发生的风险,从而做好防治工作,降低发病率。目的:探讨在肩关节螺旋CT三维重建成像（3D-CT）与肩关节核磁共振（MRI）上所表示出来的肩胛骨个体化解剖形态与肩袖损伤的关系,预测肩袖损伤发生的风险。方法:回顾性收集我院肩关节疾病患者,从中筛选出50例肩袖损伤和40例非肩袖损伤的患者,将患者肩关节3D-CT与MRI的影像资料在计算机Mimics软件上进行三维重建,然后测量其肩峰指数（Acromion Index,AI）、肩关节临界角（Critical Shoulder Angle,CSA）、外侧肩峰角（Lateral Acromion Angle,LAA）及肩峰形态（Bigliani分型）等相关参数,用这些参数代表肩胛骨的个体化解剖形态。用Kappa一致性检验明确研究数据的一致性;采用独立样本t检验和卡方检验分析计量和计数资料在肩袖损伤组与非肩袖损伤组的分布;用受试者工作特征曲线（ROC曲线）分析肩峰指数（AI）、肩关节临界角（CSA）、外侧肩峰角（LAA）对肩袖损伤结局的诊断作用,并计算AUC曲线下面积,P＜0.05有统计学的意义。结果:（1）肩袖损伤组患者的年龄（54.44±10.66）、AI（0.69±0.05）、CSA（40.27±4.54）均明显大于非肩袖损伤组患者的年龄（48.68±10.86）、AI（0.63±0.30）、CSA（36.79±5.48）;而肩袖损伤组患者的LAA（71.03±6.53）小于非肩袖损伤组患者（75.82±6.70）;肩袖损伤组中III型肩峰占比（22.0%）高于非肩袖损伤组（15.0%）,II型肩峰占比（62.0%）高与非肩袖损伤组（35.0%）,I型肩峰占比（16.0%）则小于肩袖损伤组（50.0%）。（2）ROC曲线中,AI曲线下的面积为0.840,LAA曲线下的面积0.723,CSA曲线下的面积为0.731,对于诊断肩袖损伤的敏感性,LAA略小于CSA,但二者差别不大,且均比AI的敏感性小。结论:（1）证实了AI、CSA、LAA、肩峰形态这几个参数均与肩袖损伤具有相关性。AI、CSA越大,越容易造成肩袖损伤;LAA越小,越容易造成肩袖损伤,弧形和钩型较平坦型肩峰更容易造成肩袖损伤。（2）AI、CSA、LAA这三个指标与肩袖损伤有较强的相关性,可以作为比较敏感的危险因素预测肩袖损伤。它们对于肩袖损伤的风险预测有差别,AI对肩袖损伤的预测最灵敏;CSA和LAA两个角度参数对肩袖损伤的预测次之,但二者之间差别不大。我们可以通过不同的肩胛骨形态预测肩袖损伤发生的风险,从而有针对性地做好防治。
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