中医疗法结合3D打印技术治疗中重度肘管综合征

目的:观察应用3D打印技术指导下的尺神经沟扩大成形术结合尺神经原位松解,术后给予针刺促进神经康复来治疗中重度肘管综合征的临床疗效。方法:自2016年4月—2019年3月,对40例由于肘关节退行性病变引起的尺神经沟骨赘生成造成尺神经卡压的中重度肘管综合征患者,根据其术前肘关节CT平扫三维重建应用3D打印技术打印肘关节模型,根据我院骨科人员提出的"肘管指数"概念,经电脑辅助计算尺神经沟正常尺寸并制作个性化的磨骨"试模",术中原位松解尺神经沟后,将尺神经牵至后方保护,切开关节囊,根据磨骨"试模"大小应用磨钻打磨扩大加深尺神经沟,尺神经松解后重新还纳入扩大的肘管内,重建弓状韧带缝回,术后在常规预防感染,营养神经治疗的同时,应用针刺的方法进行治疗,取穴以尺神经走行手太阳小肠经穴位为主,10天为1个疗程,针刺3个疗程,每疗程结束后休息3天。结果:40例患者术后伤口均一期愈合,未见血肿形成,其中1例患者因恐惧针刺而中途放弃针灸治疗。所有患者术后得到随访,随访时间12～18个月,平均13.6个月。将术后12个月与术前的运动感觉传导速度、两点辨别觉、握力、侧方捏力(占对侧百分比)进行比较,均有明显提高,有统计学差异(P0.05)。根据中华医学会手外科分会上肢部分功能评定试用标准评价手部功能:优28例,良10例,可1例,差1例,优良率95%。结论:应用3D打印技术指导下的肘管扩大成形术+尺神经原位松解,术后结合中医针灸治疗中重度肘管综合征,有一定的临床疗效。     

Importancia de algunos aspectos técnicos del procedimiento de estimulación percutánea del nervio tibial posterior en pacientes con incontinencia fecal

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Uncommon causes of nerve compression in the distal forearm

IntroductionNerve compression by anomalous masses located at the wrist and distal forearm is an infrequent condition. They may compress underlying structures in the carpal tunnel region, causing pain and paresthesias, which leads to the wrong diagnosis of carpal tunnel syndrome.Clinical casesWe present three cases of patients with symptomatology and clinical tests compatible with compression of the median nerve in the carpal tunnel but whose physical examination showed a soft mass in the distal region of the forearm which was compressing the median nerve, as demonstrated by ultrasound evaluation.DiscussionThe reported cases of accessory muscles or lipomas described in the literature as causes of median nerve compression clinic are mainly described only after the surgical decompression of the carpal tunnel, due to the maintenance of residual symptoms.ConclusionCareful examination with an ultrasound evaluation prior to surgery may help to identify these cases and help planning surgical treatment.     

基于CT图像的评分模型预测食管鳞癌喉返神经旁淋巴结转移风险

目的:基于原发肿瘤及淋巴结CT特征建立评分模型预测食管鳞癌患者喉返神经旁淋巴结(RLN-LN)转移风险。方法:回顾性收集2014年1月至2019年12月于北京大学肿瘤医院行食管癌根治术并清扫RLN-LN的92例食管鳞癌患者。根据术后淋巴结病理结果分为RLN-LN转移组(n=37)和非转移组(n=55)。评估术前CT图像,记录食管癌患者年龄、性别、分化程度、肿瘤位置、肿瘤大小(肿瘤长度、肿瘤厚度、厚度/长度)、RLN-LN大小(淋巴结短径、长径、短径/多平面重建(MPR)最长径]。采用多元logistic回归筛选独立预测因子并建立评分模型,采用ROC曲线评估评分模型及独立预测因子诊断RLN-LN转移的效能,采用Z检验比较曲线下面积(AUC)的差异。应用Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线评估模型拟合度。结果:肿瘤位置、肿瘤长度、RLN-LN短径、短径/MPR最长径是RLN-LN转移的独立预测因子,其诊断RLN-LN转移的AUC分别为0.586、0.705、0.831、0.777。基于以上4个CT特征建立评分模型,评分模型诊断RLN-LN转移的AUC为0.903(95%CI 0.846~0.959),优于各单一CT特征(Z=5.812,P<0.001;Z=2.161,P=0.030;Z=2.929,P=0.003;Z=4.052,P<0.001)。拟合优度Hosmer-Lemeshow检验结果显示P=0.555,校准曲线提示评分模型预测RLN-LN转移风险与实际转移风险之间具有良好的一致性。结论:基于CT图像的评分模型有助于食管鳞癌RLN-LN转移状态危险分层。