锁骨钩钢板治疗肩锁关节脱位术后发生肩峰下撞击综合征的因素分析

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目的:回顾性研究肩锁关节脱位行锁骨钩钢板内固定手术治疗的患者,分析术后并发肩峰下撞击综合征的影响因素与产生原因。方法:回顾性研究了芜湖市第一人民医院2017年12月至2021年12月使用锁骨钩钢板治疗的肩锁关节脱位RockwoodⅢ型患者共55例,其中男性38例,女性17例,平均年龄50.6岁。根据肩峰下撞击综合征的诊断标准,将55例患者分为两组SIS阳性组和SIS阴性组。以上两组分别记录一般资料(包括性别、年龄、伤侧、受伤原因、受伤至手术时间和手术时间)以及肩关节X线资料(包括肩峰分型、喙锁间隙、钩深与肩峰差值、肩峰肱骨头间距、钢板肱骨头间距和肩峰锁骨钩角)。本研究采用SPSS 25.0软件对本次数据进行预处理与统计分析。分类变量以频数和率表示,差异性分析采用X检验;连续性变量数据分布采用平均数±标准差描述,差异性分析采用独立样本t检验。影响因素分析采用二元logistic回归模型,将单因素分析中P<0.15放入模型拟合,方法采用向后逐步回归法,变量进入模型的标准为0.10,排除模型的标准为0.15。P<0.05为具有统计学意义。结果:本研究共调查55名肩锁关节脱位行锁骨钩固定手术的患者,其中男性38例(69%),女性17例(31%),SIS阳性组15例(27%),SIS阴性组40例(73%),左肩39例(71%),右肩16例(29%),车祸伤43例(78%),高处坠落伤7例(13%),运动伤5例(9%)。对性别、年龄、伤侧、受伤原因、受伤至手术时间、手术时间、肩峰分型、喙锁间隙、钩深与肩峰差值、肩峰肱骨头间距、钢板肱骨头间距和肩峰锁骨钩角进行单因素比较。将单因素分析中P<0.15放入二元logistic回归模型中,方法采用向后逐步回归法,变量进入模型的标准为0.10,排除模型的标准为0.15。由分析结果可知,模型似然比x2=30.235,P<0.05,认为模型的构建具有统计学意义,同时霍斯默-莱梅肖检验中x2值为4.012,P=0.856>0.05,认为当前数据中的信息已经被充分提取,模型拟合优度较高,模型的预测准确性为83.3%,综上可认为模型构建可。最终进入模型的有统计学意义的变量为肩峰分型、喙锁间隙、钩深与肩峰差值、肩峰肱骨头间距、钢板肱骨头间距和肩峰锁骨钩角。肩峰分型的偏回归系数为1.54,即斜坡型肩峰是发生肩峰下撞击综合征的危险因素,斜坡型肩峰比平坦型肩峰发生肩峰下撞击综合征可能性增加4.666倍;喙锁间隙的偏回归系数为-0.587,每增加一个单位,发生肩峰下撞击综合征可能性增加0.556倍;钩深与肩峰差值的偏回归系数为0.765,每增加一个单位,发生肩峰下撞击综合征可能性增加2.149倍;肩峰肱骨头间距的偏回归系数为-0.416,每增加一个单位,发生肩峰下撞击综合征可能性增加0.659倍;钢板肱骨头间距的偏回归系数为-0.455,每增加一个单位,发生肩峰下撞击综合征可能性增加0.634倍,肩峰锁骨钩角的偏回归系数为0.162,每增加一个单位,发生肩峰下撞击综合征可能性增加1.176倍。结论:SIS阳性组和SIS阴性组在肩峰分型、喙锁间隙、钩深与肩峰差值、肩峰肱骨头间距和肩峰锁骨钩角存在差异。SIS阳性组斜坡型肩峰多于正常组,喙锁间隙、肩峰肱骨头间距和钢板肱骨头间距小于正常组,钩深和肩峰差值大于正常组和峰锁骨钩角大于正常组。
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