高黏度骨水泥治疗椎体压缩性骨折的临床效果研究

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时间:2019-11-28

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1、高黏度骨水泥治疗椎体压缩性骨折的临床效果研究[摘要]目的探讨高黏度骨水泥治疗椎体压缩性骨折的临床效果。方法分析木院骨外科收治的30例椎体压缩性骨折患者的临床资料,依据骨水泥黏度的不同进行临床分组,低黏度骨水泥组10例、高黏度骨水泥组10例、高黏度骨水泥改良组10例。观察3组患者疼痛缓解、脊柱功能改善、伤椎高度恢复及骨水泥渗漏率、术后骨水泥肺栓塞发生率、术后邻近椎体骨折发牛率的情况。结果高黏度骨水泥改良组VAS、0DI评分、Cobb角与低黏度骨水泥组、高黏度骨水泥组比较,差异有统计学意义(P<0.05)o高黏度骨水泥组和高黏度骨水泥改良组术后并发症发生率均低于低黏度骨水泥组(P〈0・05)。结论

2、高黏度骨水泥治疗椎体压缩性骨折的临床疗效明显,预后良好,值得临床推广应用。[关键词]低黏度骨水泥;高黏度骨水泥;椎体压缩性骨折[中图分类号]R685.1[文献标识码]A[文章编号]1674-4721(2014)03(b)-0029-03近年来,微创外科发展迅猛,新技术、新方法、新设备、新观念不断涌现,作为微创脊柱外科领域的新技术,经皮椎体成形术(percutaneousvertebroplasty,PVP)和经皮椎体后凸成形术(percutaneouskyphoplasty,PKP)受到人们广泛关注[1]。它们有效解决了骨折引起的疼痛和畸形,给骨质疏松性椎体压缩性骨折(osteoporotic

3、vertebralcompressionfractures,OVCF)的治疗带来了革命性的变化。本研究通过冋顾性分析本院椎体压缩性骨折患者的临床资料,以探讨高黏度骨水泥治疗椎体压缩性骨折的临床效果。1资料与方法1.1一般资料选取本院骨外科2012年1〜12月收治的30例椎体压缩性骨折患者进行开放性、随机对照研究,其中男性18例,女性12例;年龄60〜81岁,平均(70・2±7・5)岁;受伤原因:交通事故伤20例,摔伤10例;患者局部疼痛剧烈,不能站立,翻身困难,搬动时疼痛加重,骨折部位压痛及叩击痛明显。纳入标准:30例患者均通过X线片、CT、MRI及临床检查确诊为椎体压缩性骨折且为新鲜骨折,骨

4、密度(BMD)检查示:BMDW2.5SD,提示有骨质疏松改变。排除标准:伴有脊髓损伤或马尾神经损伤等出现神经功能损伤,伴有椎管狭窄、脊柱结核、脊髓肿瘤等病变或风湿性、类风湿性关节炎患者,高血压、糖尿病及心、脑、肺、肝、肾等重大疾病者,无法接受研究要求进行相关检查者,不合作者及失访者。依据治疗措施不同进行临床分组,低黏度骨水泥组10例、高黏度骨水泥组10例、高黏度骨水泥改良组10例,3组骨折患者的一般资料差异无统计学意义(P>0・05),具有可比性。1.2方法1.2.1低黏度骨水泥组和高黏度骨水泥组患者取俯卧位,在C型臂X线机透视下明确椎弓根位置,标记进针点,常规皮肤消毒铺巾。1%利多卡因局部麻

5、醉,止位透视下将穿刺针抵至椎弓根外上缘,侧位透视下确定针的方向,开始缓慢进针,针尖至椎体的前中1/3处,再次透视定位,确保位置良好,此时应注入调配好的骨水泥,侧位透视下注射骨水泥,见到骨水泥逐渐散开。1.2.2高黏度骨水泥改良组患者取俯卧位,术前30min给予镇痛剂,肩部及骼前上棘水平处个垫一个横向软垫,使胸腰段椎体处于过伸状态,术者立于患者一侧,上肢伸直,双手交叉合拢置于伤椎棘突处,根据患者具体情况复位,同时进行C型臂X线机侧位透视观察复位情况。复位满意后开始标记、定位、消毒穿刺、定位(步骤同上组)。位置良好后,开始注入第一期调制好的骨水泥,在椎体前中1/3处缓慢注入约1ml骨水泥,透视观察

6、骨水泥分布情况。待一期骨水泥接近凝固化状态时,再注入二期调制的骨水泥,边透视边注射,接近椎体后壁时即停止注射。两组患者术后均平卧位,术后3d进行X线等影像学检查,对于骨质疏松的患者给予针对性治疗,根据患者的病情指导患者进行腰背肌肉的功能锻炼,帮助患者在腰椎支具保护下离床行走。1.3观察指标①疼痛缓解情况:使用视觉模拟评分法(VAS)对术前、随访终末进行评分;②脊柱功能改善:采用功能障碍指数评定治疗前、末次随访时患者的脊柱功能,Oswestry功能障碍指数问卷表,即0DI评分,总分45分,分数越高说明功能障碍越明显;③伤椎高度恢复:采用Cobb角作为病椎前缘高度后凸畸形恢复的测量指标,参照脊椎C

7、obb角测量方法,在椎体侧位X线片上用DR图像软件测量伤椎手术前、终末随访时的Cobb角,随访时间为术后6个月;④骨水泥渗漏率、术后骨水泥肺栓塞发生率及术后邻近椎体骨折发生率。1.4统计学处理所得数据采用SPSS14.0统计软件进行分析,所有患者术前、随访终末的VAS评分、后凸Cobb角比较采用方差分析,组内两两比较采用SNK-q检验,3组患者同一时间段的比较采用单因素方差分析,方差不齐时采用Ta

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