
Um novo método portátil e sem radiação para avaliar a escoliose: um estudo exato e reprodutível
Hui Wang1, Yunfeng Zhu1, Qiyuan Bao2, Yong Lu1, Fuhua Yan1, Lianjun Du1e Le Qin1*
Resumo
Antecedentes Este estudo teve como objetivo avaliar a exatidão e a reprodutibilidade de um sistema de deteção tridimensional da coluna vertebral (3D-SSS), portátil e sem radiação, recentemente desenvolvido para a avaliação da escoliose.
Métodos Um total de 145 pacientes foram submetidos a imagens da coluna vertebral completa utilizando o sistema de imagem EOS, e os dados 3D-SSS foram recolhidos entre fevereiro de 2023 e abril de 2023. Um radiologista utilizou o software sterEOS para reconstruir a coluna vertebral em 3D e obter o ângulo de Cobb. Um radiologista e um ortopedista mediram independentemente os pacientes utilizando o 3D-SSS, tendo o ortopedista efectuado duas medições por paciente. O sistema de pós-processamento 3D-SSS gerou automaticamente o ângulo de Cobb.
Resultados Os ângulos Cobb médios obtidos com EOS e 3D-SSS foram 13,7 ± 9,9° (0,5∽45,7°) e 12,5 ± 8,6° (0,4∽40°), respetivamente. O coeficiente de correlação intraclasse (ICC) para a fiabilidade entre EOS e 3D-SSS foi de 0,921, indicando uma excelente concordância. A análise de Bland-Altman revelou um viés de -1,171° entre EOS e 3D-SSS, com apenas 10 pacientes fora dos limites de concordância (-8,3∽6,0°). A raiz do erro quadrático médio entre o EOS e o 3D-SSS foi de 3,2°. Foi observada uma forte correlação entre os ângulos de Cobb medidos por EOS e 3D-SSS (r= 0.931, P< 0.001). A curva de caraterísticas de operação do recetor mostrou que o desempenho diagnóstico da 3D-SSS para escoliose foi de 0,953 (P< 0.001). A sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo da 3D-SSS para o diagnóstico de escoliose foram 87,8%, 92,1%, 93,5% e 85,3%, respetivamente. Os ICCs intraobservador e interobservador para os ângulos de Cobb derivados da 3D-SSS foram 0,969 e 0,934, respetivamente, demonstrando excelente reprodutibilidade.
Conclusões O 3D-SSS portátil e sem radiação mediu com exatidão a escoliose e forneceu dados altamente reprodutíveis. Este sistema oferece um novo método para os médicos rastrearem e monitorizarem a escoliose em doentes jovens.
Palavras-chave Escoliose, Portátil, Sem radiação, Sistema de deteção tridimensional da coluna vertebral, Ângulo de Cobb

Antecedentes
A escoliose é uma deformidade tridimensional (3D) da coluna vertebral que envolve os planos coronal, sagital e transversal [1]. A etiologia da escoliose é multifatorial, envolvendo a genética, a biomecânica da coluna vertebral, a neurologia e a bioquímica [2]. Uma teoria neurológica proeminente sugere que um controlo deficiente do equilíbrio postural devido a uma função vestibular deficiente contribui para a sua patogénese [2, 3]. Do ponto de vista bioquímico, a baixa densidade mineral óssea pode aumentar o stress e acelerar a progressão da curva na escoliose [2, 4]. O tipo mais comum é a escoliose idiopática do adolescente (EIA), que ocorre entre os 11 e os 18 anos de idade, com uma incidência global de 0,47-5,2% [2, 5]. A escoliose idiopática do adulto em doentes com menos de 40 anos progride frequentemente a partir de uma EIA não tratada [6]. Clinicamente, a AIS grave pode levar a uma aparência anormal, gaiola torácica assimétrica, função cardiopulmonar comprometida ou compressão da medula espinal [7, 8]. O diagnóstico precoce e a avaliação da gravidade da AIS são, por conseguinte, fundamentais.
As imagens radiológicas são normalmente utilizadas para medir o ângulo de Cobb e avaliar o plano coronal na AIS. Historicamente, as imagens da coluna vertebral completa eram obtidas através da combinação de várias radiografias de raios X, o que resultava numa distorção da imagem e numa exposição significativa dos pacientes à radiação. Com os avanços na tecnologia de imagem, o sistema de imagem EOS foi introduzido para avaliar as deformidades da coluna vertebral [9, 10]. O EOS oferece vantagens como uma baixa dose de radiação, a capacidade de captar imagens biplanares de todo o corpo numa posição de pé e a capacidade de reconstruir imagens 3D [11, 12]. No entanto, o EOS tem várias limitações, incluindo uma operação complexa, exposição a radiação ionizante, custos iniciais elevados e equipamento imóvel, o que o torna inadequado para o rastreio em grande escala e inconveniente para o acompanhamento [13].
Para responder a estes desafios, foi desenvolvido um novo sistema de deteção da coluna vertebral 3D portátil e sem radiação (3D-SSS), que oferece uma alternativa à imagiologia de raios X para avaliar os parâmetros da escoliose. O 3D-SSS foi concebido para o rastreio extensivo da escoliose e para exames clínicos mais rápidos. Utiliza a tecnologia de medição da trajetória do espaço de contacto e um sensor de sistema micro-electro-mecânico (MEMS) para medir os ângulos espaciais durante o movimento dinâmico. Combinado com a medição da distância da trajetória, o sistema gera coordenadas de curvas vectoriais espaciais do processo espinhoso dorsal [14]. Ao integrar dados de digitalização do terreno a partir de um sensor de roda de balanço do equipamento e ao mapear digitalmente estas coordenadas para um modelo 3D padrão da coluna vertebral, pode ser construído um verdadeiro modelo digital 3D da coluna vertebral [15, 16]. Os parâmetros da coluna vertebral são então calculados no plano coronal através de um algoritmo matemático. Apesar do seu potencial, a utilidade clínica da 3D-SSS ainda não é clara.
O presente estudo teve como objetivo avaliar a exatidão e a reprodutibilidade das medições do ângulo de Cobb obtidas através da 3D-SSS em doentes com suspeita de escoliose.
Métodos
População do estudo
Este estudo prospetivo foi aprovado pelo comité de ética institucional, e todos os participantes forneceram consentimento informado assinado. Entre fevereiro de 2023 e abril de 2023, 183 indivíduos consecutivos foram inscritos com base nos seguintes critérios de inclusão: (1) suspeita de escoliose; (2) idade inferior a 40 anos; (3) foram submetidos a imagens da coluna vertebral completa usando o sistema de imagem EOS (imagem EOS). Os critérios de exclusão foram os seguintes (1) pele das costas lesionada ou sensível; (2) uso de aparelhos; (3) incapacidade de ficar de pé durante o exame EOS; (4) presença de fracturas vertebrais ou tumores. Com base nesses critérios, 38 pacientes foram excluídos, restando um total de 145 pacientes para análise (Fig. 1).

Imagiologia EOS e reconstrução 3D
Os doentes colocaram-se no centro da área de exame, na posição antero-posterior, com as mãos colocadas à frente da cabeça. Foram captadas simultaneamente duas imagens, coronal e sagital, desde a cabeça até ao fémur. De seguida, um radiologista efectuou, de forma independente, a reconstrução 3D utilizando o software sterEOS no modo "Fast 3D": (1) A linha sacral oblíqua foi identificada e a posição acetabular e a inclinação pélvica foram ajustadas nas imagens coronais e sagitais. (2) A curvatura da coluna vertebral (T1-L5) foi determinada, e a largura da curvatura foi ajustada para caber numa vértebra. (3) O software gerou automaticamente um modelo para cada corpo vertebral, que foi então ajustado manualmente para alinhar a lâmina terminal, o processo espinhoso e o pedículo do arco vertebral. (4) As vértebras apicais, superiores e inferiores do ângulo de Cobb foram identificadas manualmente e ajustadas com precisão. Uma vez concluída a reconstrução 3D, o software calculou automaticamente o ângulo de Cobb. AIS foi definido como um ângulo de Cobb ≥ 10°. Com base nas recomendações de tratamento, os ângulos de Cobb foram classificados em três categorias: 10∽25° (observação), 25∽45° (brace), e > 45° (cirurgia).
As medições foram efectuadas por um radiologista com dez anos de experiência em radiologia músculo-esquelética, utilizando o software sterEOS.
Exame com 3D-SSS
O novo 3D-SSS (versão: FT07W, Forethought® Spine Data Acquisition and Analysis System, Forethought [Shanghai] Medical Technology Co., Ltd, Xangai, China) inclui um dispositivo de digitalização e um computador portátil de pós-processamento. O dispositivo de digitalização inclui uma caixa, um interrutor, um indicador de díodo emissor de luz (LED), um rolo sensível à luz e quatro rolos de equilíbrio no exterior (Fig. 2). Internamente, contém um módulo de sensor MEMS, um codificador optoelectrónico, uma placa principal, uma bateria e um módulo Bluetooth. A análise dos dados e as medições da escoliose são efectuadas através de software no computador portátil. O módulo sensor MEMS combina um giroscópio de 3 eixos, um acelerómetro de 3 eixos e um sensor geomagnético de 3 eixos, permitindo medições em tempo real da velocidade de rotação e da aceleração.
Quando o dispositivo de leitura se desloca ao longo da coluna vertebral, os quatro rolos de equilíbrio asseguram que o dispositivo permanece tangente à coluna vertebral. O módulo sensor MEMS detecta alterações na aceleração e na velocidade angular em três dimensões (X, Y e Z). A unidade de microcontrolador (MCU) da placa principal converte os dados da aceleração e da velocidade angular em dados de quaterniões, normalmente utilizados no seguimento de movimentos em 3D. Os dados quaternários são temporariamente armazenados na memória de acesso aleatório da MCU e são transmitidos ao software do computador portátil através do módulo Bluetooth após a conclusão da medição. O software do computador portátil processa os dados de movimento e calcula o ângulo Cobb.
Os passos de funcionamento do dispositivo de deteção de escoliose são os seguintes
- (1) O doente está de pé, com os joelhos direitos e os pés na vertical, virados naturalmente para a frente, vestindo roupa fina para garantir medições exactas.
- (2) O operador coloca-se atrás do doente e coloca o rolo sensível à luz do aparelho ao nível da vértebra C7, pressionando ligeiramente as rodas de equilíbrio contra as costas do doente.
- (3) O operador carrega no botão "START" do software do computador portátil e aguarda que o indicador LED fique verde.
- (4)O operador desloca o aparelho ao longo da coluna vertebral do paciente, de T1 a L5 (Fig. 2). Durante o movimento, o indicador luminoso pisca regularmente. As rodas da balança permanecem em contacto com a roupa do doente, enquanto o operador utiliza dois dedos para assegurar que o rolo opto-elétrico permanece em contacto com os processos espinais.
- (5)Ao atingir o nível L5, o dispositivo é mantido imóvel durante cerca de 2 s, permitindo que o indicador LED deixe de piscar. O processo de medição está então concluído.
- (6) O dispositivo transmite os dados de medição para o software do computador portátil, que apresenta os resultados do ensaio no espaço de 3-10 s (Fig. 3).

Fig. 3 Reconstrução do modelo 3D da coluna vertebral e cálculo do ângulo Cobb por 3D-SSS

Quadro 1 Dados demográficos de todos os 145 doentes

Os indivíduos foram medidos independentemente por dois médicos: um radiologista com seis anos de experiência em radiologia músculo-esquelética e um ortopedista com dez anos de experiência em cirurgia da coluna. O ortopedista efectuou duas medições em cada indivíduo. Ambos os médicos não tinham conhecimento dos resultados obtidos com o EOS.
Análise estatística
Os parâmetros quantitativos foram expressos como média ± desvio padrão. O coeficiente de correlação intraclasse (ICC) foi calculado para avaliar a variabilidade intra e interobservador nas medições 3D-SSS. Os valores de ICC foram interpretados da seguinte forma: >0,8 (excelente), 0,6-0,8 (bom), 0,4-0,6 (moderado), 0,2-0,4 (ligeiro) e <0,2 (fraca fiabilidade). A concordância, a fiabilidade e a correlação entre as medições da EOS e da 3D-SSS foram avaliadas utilizando a análise de Bland-Altman, a raiz do erro quadrático médio (RMSE), o ICC e o coeficiente de correlação de Pearson, respetivamente. A análise estatística foi realizada com o SPSS (versão 22.0, IBM, Armonk, NY, EUA) e o GraphPad Prism (versão 8.0.2, GraphPad Software, San Diego, CA, EUA). O valor de p < 0,05 foi considerado estatisticamente significativo.
Resultados
Um total de 145 pacientes foram incluídos neste estudo. Os dados demográficos de todos os pacientes estão resumidos na Tabela 1. Entre estes, 82 pacientes foram submetidos ao seu primeiro exame de raios X para deteção de escoliose. A idade média de todos os pacientes foi de 19,9 ± 8,7 anos (variação: 6∽39 anos), com 88 pacientes com 18 anos ou menos (média: 13,7 ± 2,7 anos, variação: 6∽18 anos). Os ICCs intra e interobservador para o ângulo de Cobb derivado do 3D-SSS foram 0,969 (IC 95%: 0,957-0,977) e 0,934 (IC 95%: 0,909-0,952), respetivamente, indicando a excelente reprodutibilidade. A análise de Bland-Altman (Fig. 4) revelou um viés de 0,1° para medições intraobservador e - 0,4° para medições interobservador. Sete e cinco pacientes estavam fora dos limites de concordância (LOA) para medições intraobservador (-4,2∽4,4°) e interobservador (-6,6∽5,8°), respetivamente. O RMSE para a concordância intra e interobservador foi de 2,1° e 3,1°, respetivamente.
O ângulo Cobb médio medido por EOS e 3D-SSS foi de 13,7 ± 9,9° (variação: 0,5∽45,7°) e 12,5 ± 8,6° (variação: 0,4∽40°), respetivamente. A diferença absoluta no ângulo de Cobb entre EOS e 3D-SSS foi de 2,5 ± 2,9°. A fiabilidade das medições do ângulo de Cobb entre o EOS e o 3D-SSS foi excelente [ICC = 0,921 (IC 95%: 0,893∽0,943)]. A análise de Bland-Altman (Fig. 4) indicou um viés de -1,171° entre EOS e 3D-SSS, com 10 pacientes caindo fora do LOA (-8,3∽6,0°). O RMSE entre o EOS e o 3D-SSS foi de 3,2°. A análise de correlação de Pearson mostrou uma correlação muito forte entre as medições do ângulo Cobb obtidas com EOS e 3D-SSS (r= 0.931, P< 0.001). Além disso, as diferenças nas medidas do ângulo de Cobb entre EOS e 3D-SSS aumentaram com ângulos de Cobb maiores, variando de 1,5° a 12,7° conforme o ângulo de Cobb aumentou de 45° (Fig. 5).
O desempenho de diagnóstico da 3D-SSS para escoliose (ângulo de Cobb ≥ 10°) está resumido na Tabela 2. A sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo do 3D-SSS para o diagnóstico de escoliose foram 87,8%, 92,1%, 93,5% e 85,3%, respetivamente. Entre 63 pacientes com um ângulo de Cobb < 10°, apenas 5 foram reclassificados para um ângulo de Cobb de 10∽25° pela 3D-SSS. A curva caraterística de operação do recetor (ROC) demonstrou a forte capacidade preditiva do 3D-SSS para escoliose, com uma área sob a curva (AUC) de 0,953 [95% CI: 0,918∽0,988, P< 0,001] (Fig. 6). Em 61 pacientes com um ângulo de Cobb de 10∽25°, 10 foram reclassificados para um ângulo de Cobb 45° para um ângulo Cobb de 25∽45°. Os resultados da reclassificação da 3D-SSS estão detalhados na Tabela 3.


Quadro 2 Capacidade de diagnóstico da escoliose por 3D-SSS


Quadro 3 Reclassificação da gravidade da escoliose por 3D-SSS

Discussão
O presente estudo demonstrou que os ângulos de Cobb derivados da reconstrução automática da 3D-SSS estavam em boa concordância com os obtidos pela EOS, com excelentes ICCs intra e interobservadores para a 3D-SSS. Estes resultados indicam que a 3D-SSS fornece medições fiáveis e precisas para pacientes com escoliose.
O ângulo de Cobb é um parâmetro crítico para avaliar a AIS [17]. Atualmente, a radiografia computorizada e a radiografia digital são os métodos mais comuns para a avaliação quantitativa do ângulo de Cobb utilizando raios X. O sistema EOS tem sido amplamente adotado desde a sua introdução, sendo a sua viabilidade e precisão na avaliação da EIA e da escoliose do adulto confirmadas por estudos anteriores [18,19,20,21,22]. A investigação demonstrou um elevado nível de exatidão nas medições do ângulo Cobb obtidas com EOS em comparação com a TC, tanto em estudos com fantomas como com doentes [18, 23, 24]. Consequentemente, o EOS é considerado o padrão de ouro para avaliar a escoliose usando o ângulo de Cobb e a rotação vertebral axial (AVR). No entanto, os pacientes jovens com EIA submetidos a exposições repetidas a raios X enfrentam potenciais danos devido à radiação [25].
Este estudo revelou que os ângulos de Cobb medidos pelo novo 3D-SSS portátil e sem radiação são altamente consistentes com os medidos pelo EOS. Vários factores podem explicar esta consistência: (1) O método de recolha de dados do 3D-SSS reflecte o do EOS, captando simultaneamente os parâmetros frontais e laterais da coluna vertebral em condições de suporte de peso, reflectindo de perto a postura real do paciente na vida diária. (2) O sistema utiliza um sensor MEMS de alta precisão que atinge valores teóricos de exatidão de ≤ 1° em ambientes isentos de interferências magnéticas. (3) O software de pós-processamento associa automaticamente os dados recolhidos a cada vértebra através de algoritmos de fusão de sensores e do controlo do filtro de ganho, produzindo um modelo digital 3D da coluna vertebral de elevada precisão. (4) O software de pós-processamento traduz a técnica padrão de medição do ângulo de Cobb (determinação do ângulo entre os corpos vertebrais superior e inferior com inclinação máxima num segmento de escoliose) num modelo matemático vetorial espacial, automatizando os cálculos dos parâmetros da coluna vertebral e reduzindo os erros manuais.
Estudos anteriores investigaram vários métodos não radiológicos para a deteção de escoliose e avaliação do ângulo de Cobb. O escoliómetro combinado com o teste de Adams é um método manual comummente utilizado na prática clínica, mas carece de objetividade, precisão e repetibilidade [26]. Do mesmo modo, os dispositivos electrónicos portáteis de rastreio da escoliose utilizam a tecnologia de deteção da gravidade eletrónica 3D para medir a rotação superficial do tronco e estimar a gravidade da escoliose, o que pode produzir resultados falsos positivos [27]. Além disso, Li et al. propuseram um método de ultra-sons 3D para avaliar o ângulo de Cobb, utilizando tecnologia ultra-sónica para obter imagens dos processos espinhosos dorsais do paciente e reconstruir a morfologia da coluna vertebral. O estudo relatou um coeficiente de correlação de > 0,75 entre o ângulo de Cobb e o processo espinhoso dorsal, sugerindo que as medições baseadas em ultrassom da seqüência do processo espinhoso podem alcançar avaliações quantitativas do ângulo de Cobb sem raios-X [28]. No entanto, um mau contacto entre a sonda e a pele ou um gel de acoplamento insuficiente podem prejudicar a transmissão do sinal de ultra-sons, afectando negativamente a precisão da medição [29].
semelhança do estudo de Li et al., este sistema utilizou o processo espinhoso dorsal como referência anatómica. No entanto, ao contrário dos métodos baseados em ultra-sons que localizam o processo espinhoso apenas através de imagens, este sistema utiliza um sensor combinado MEMS de alta precisão e tecnologia de medição da trajetória no espaço de contacto. O módulo de medição do ângulo do espaço da trajetória e o módulo de medição da distância da trajetória detectam com precisão a posição vetorial de cada processo espinhoso no espaço 3D. Além disso, os dados de digitalização do terreno da roda de equilíbrio optimizam a medição, tendo em conta a inclinação e a torção do processo espinhoso causadas pela tensão dos músculos das costas e do tecido adiposo. Por fim, o mapeamento digital dos dados, processado através de algoritmos de fusão e controlo de ganho, gera um modelo 3D da coluna vertebral que corresponde exatamente à coluna vertebral do doente, permitindo o cálculo e a análise do ângulo de Cobb [30, 31]. Esta abordagem, que combina a localização do vetor 3D e a digitalização topográfica do processo espinhoso dorsal, parece ser mais eficaz do que a ultrassonografia isolada na localização do processo espinhoso coronal e na avaliação do ângulo de Cobb.
Os resultados deste estudo têm várias implicações clínicas. A EIA apresenta-se frequentemente sem sintomas distintos, o que aumenta o risco de um diagnóstico tardio ou falhado. A deteção precoce da escoliose através do rastreio imagiológico permite uma intervenção atempada, como a colocação de aparelhos ou procedimentos cirúrgicos [25]. Embora o EOS seja preciso e fiável para a avaliação da escoliose, a sua utilização está limitada a salas de exame especializadas e requer a operação por técnicos de radiologia com formação. O EOS também tem desvantagens, incluindo custos iniciais elevados, tempos de exame relativamente longos e exposição à radiação, o que o torna inadequado para o rastreio em larga escala da AIS [11, 32]. O dispositivo utilizado neste estudo, por outro lado, é portátil, livre de radiação e económico. O custo inicial de instalação de um sistema EOS é de aproximadamente $509.480, com um custo por exame de $11,58 [32]. Em comparação, o custo de aquisição da 3D-SSS é de cerca de $41.430, e o custo por paciente é de aproximadamente $4,14, ambos significativamente mais baixos do que os da EOS. Para além disso, este estudo encontrou uma forte consistência e correlação entre as medições obtidas com o 3D-SSS e o EOS, juntamente com a elevada precisão de diagnóstico do 3D-SSS, tornando-o adequado para o rastreio da AIS em comunidades, escolas e contextos de cuidados primários. A deteção precoce da escoliose através de ferramentas como o escoliómetro permite intervenções não cirúrgicas atempadas, como o uso de aparelhos, que podem retardar a progressão [33, 34], e cirurgia em fases adequadas para evitar complicações associadas à escoliose avançada [35]. O novo dispositivo 3D-SSS também tem potencial para monitorizar a progressão da doença e os resultados do tratamento, com implicações prognósticas. Para além disso, o software do dispositivo fornece resultados em 10 segundos, acelerando o diagnóstico e a gestão clínica. Portanto, o dispositivo livre de radiação oferece uma ferramenta prática e eficiente para a avaliação da escoliose.
No entanto, o estudo tem algumas limitações: (1) O tamanho da amostra foi pequeno, particularmente para os doentes com deformidades graves do ângulo de Cobb. Estudos futuros devem incluir mais pacientes com deformidades graves. (2) A influência da 3D-SSS nas estratégias de tratamento clínico não foi avaliada. Por exemplo, os doentes recomendados para cirurgia com base no EOS podem ser tratados com contraventamento de acordo com o 3D-SSS, afectando potencialmente a correção da curva. Por outro lado, os doentes recomendados para observação com base no EOS podem ser tratados em excesso com contraventamento. São necessários mais estudos para avaliar as implicações clínicas. (3) O estudo não apresentou dados de acompanhamento, impedindo comparações do mesmo paciente ao longo do tempo. (4) Apenas dois médicos (um radiologista e um ortopedista) realizaram os exames. Estudos futuros devem envolver múltiplos operadores para avaliar a consistência do sistema. (5) Apesar de terem sido obtidos resultados promissores com doentes que usavam roupa fina, estudos futuros devem investigar se as medições melhoram com o contacto direto com a pele.
Conclusões
Em conclusão, o 3D-SSS fornece avaliações precisas e reprodutíveis da escoliose em adolescentes e adultos jovens, com medições altamente consistentes com o EOS. Este sistema pode complementar a EOS e ajudar os médicos a diagnosticar a escoliose de forma rápida e exacta. No entanto, é necessária uma validação adicional para pacientes com ângulos de Cobb graves.
Abreviaturas
3D-SSS: Sistema de deteção tridimensional da coluna vertebral
3D: Tridimensional
AIS: Escoliose idiopática do adolescente
MEMS: Sistema micro-electro-mecânico
LED: Díodo emissor de luz
MCU: Unidade de microcontrolador
ICC: Coeficiente de correlação intraclasse
RMSE: Erro quadrático médio
LOA: Limites do acordo
ROC: Caraterística de funcionamento do recetor
AUC: Área sob a curva
CI: Intervalo de confiança
IMC: Índice de massa corporal
Agradecimentos
Não aplicável.
Contribuições dos autores
Todos os autores leram e aprovaram o manuscrito final. Hui Wang: redigiu o trabalho Fengyun Zhu: aquisição, análise e interpretação dos dados Qiyuan Bao: aquisição, análise e interpretação dos dados Yong Lu: aquisição, análise e interpretação dos dados Fuhua Yan: conceção e desenho do trabalho Lianjun Du: revisão substantiva do trabalho Le Qin: conceção e desenho do trabalho, revisão substantiva do trabalho.
Informações sobre os autores
Autores e afiliações
- Departamento de Radiologia, Hospital Ruijin, Faculdade de Medicina da Universidade Jiao Tong de Xangai, No. 197 Ruijin 2nd Rd, Xangai, 200025, ChinaHui Wang, Yunfeng Zhu, Yong Lu, Fuhua Yan, Lianjun Du & Le Qin
- Departamento de Ortopedia, Hospital Ruijin, Faculdade de Medicina da Universidade Jiao Tong de Xangai, n.º 197 Ruijin 2nd Rd, Xangai, 200025, ChinaQiyuan Bao
Financiamento
Este estudo foi financiado pelo Programa Nacional de I&D da China (2023YFC2410704) e pela Fundação Nacional de Ciências Naturais da China (82171891).
Disponibilidade dos dados
Os conjuntos de dados utilizados e analisados durante o presente estudo estão disponíveis junto do autor correspondente, mediante pedido.
Declarações
Aprovação ética e consentimento para participar
Foi obtida a aprovação e o consentimento ético do Comité de Ética do Hospital Ruijin da Faculdade de Medicina da Universidade JiaoTong de Xangai. O número de referência é o n.º (2022)(273). Apenas se o estudo incidir em seres humanos: Foi obtido o consentimento informado por escrito de todos os sujeitos (pacientes) ou dos seus tutores legais neste estudo.
Consentimento para publicação
Não aplicável.
Interesses concorrentes
Os autores declaram não ter interesses concorrentes.
Recebido: 19 março 2024 / Aceite: 11 de fevereiro de 2025
Publicado online: 26 de fevereiro de 2025
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Nota do editor
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