脊柱手术中BMP使用的复兴:2010年至2022年的分析

Resurgence in BMP Use in Spine Surgery: An Analysis From 2010 to 2022

作者信息Daniel Rusu, Aidan Lindgren, Natalie M Kistler, Niels Mohty, Thomas W Mason, Marc A Abdou, Jeffrey C Wang, Raymond J Hah, Ram K Alluri
PMID42752224
发布时间2026-09-17
DOI10.1177/21925682261491658

实验完整度

低

基于PearlDiver数据库的回顾性队列分析,无实验模型、功能验证或机制验证,仅描述性统计趋势。

主要模型

PearlDiver Mariner数据库脊柱融合患者队列

重点核对

BMP使用识别:ICD-9/10手术代码 手术类型识别:CPT代码 时间分层:早期(2010-2016)与晚期(2017-2023)队列 统计方法:Welch t检验和Pearson卡方检验,显著性p<0.05 数据来源:PearlDiver Mariner数据库,约1.7亿去标识化患者

摘要

研究设计:回顾性队列研究。目的:评估脊柱融合手术中骨形态发生蛋白(BMP)使用的趋势。方法:在PearlDiver Mariner数据库中识别2010年1月1日至2023年4月30日期间接受前路颈椎间盘切除融合术(ACDF)、后路颈椎减压融合术(PCDF)、前路腰椎椎间融合术(ALIF)或后路/经椎间孔腰椎椎间融合术(PLIF/TLIF)的患者。使用ICD-9/10代码识别BMP使用情况,并按年度评估其占总病例数的百分比,由于数据不完整,2023年数据被省略。亚组分析按融合节段数分层年度趋势。使用Welch t检验和Pearson独立性卡方检验比较早期(2010-2016年)和晚期(2017-2023年)队列之间患者人口统计学的时间趋势。结果:分别识别出596,453例ACDF、104,287例PCDF、159,575例ALIF和622,252例PLIF/TLIF病例。在所有手术中,BMP使用率下降至2017年的最低点,随后显著增加。从2017年到2022年,ACDF中BMP使用率增加了667%,PCDF中增加了1138%,ALIF中增加了441%,PLIF/TLIF中增加了900%。与单节段相比,多节段PCDF和PLIF/TLIF中BMP使用率更高,而ALIF在单节段病例中显示出略高的使用率。在后期队列中,接受BMP的患者年龄更大,合并症负担更重,并且所有手术的住院时间更长(p<0.001)。结论:脊柱手术中BMP使用率在2017年之前稳步下降,随后至2022年显著增加,尤其是在多节段后路颈椎和腰椎融合术以及高危患者中。这可能反映了支持优化剂量和改善安全性特征的证据不断演变。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
评估脊柱融合手术中BMP使用的当前趋势,假设近期BMP使用出现复兴。
核心机制
文中未明确说明
主要证据
基于PearlDiver Mariner数据库的回顾性分析,纳入596,453例ACDF、104,287例PCDF、159,575例ALIF和622,252例PLIF/TLIF,显示BMP使用率在2017年达到最低点后至2022年显著增加。
研究意义
反映文献对BMP剂量策略的优化、并发症率的澄清以及早期安全担忧的缓解,但需要更多前瞻性研究以扩大BMP在单节段ALIF以外的使用。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

队列识别

识别接受脊柱融合手术的患者并排除特定手术指征。

使用CPT代码识别2010-2023年间接受ACDF、PCDF、ALIF或PLIF/TLIF的患者,排除肿瘤、感染或创伤手术指征者。

2

BMP使用识别与趋势分析

评估BMP使用率随时间的变化趋势。

使用ICD-9/10手术代码识别BMP使用,按年度计算BMP使用占总病例的百分比,并分析2010-2022年趋势。

3

亚组分析:融合节段数

比较不同融合节段数下BMP使用率的差异。

使用CPT附加代码将队列分为1节段、2节段或3+节段融合,比较BMP使用率。

4

患者特征时间趋势比较

比较早期和晚期队列中接受BMP患者的 demographics 和描述性特征。

将BMP患者按时间分为2010-2016和2017-2023两组,比较年龄、ECI、LOS、保险、临床环境、医生专业、教育状态、家庭收入和地区。

5

敏感性分析:假关节风险因素

比较BMP融合与非BMP融合在假关节风险因素上的差异。

比较年龄、ECI和多节段融合在BMP融合与非BMP融合之间的差异。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
PearlDiver Mariner数据库PearlDiver Technologies--
R Studio----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
队列识别
手术类型识别代码(CPT)、排除标准(肿瘤、感染、创伤)、时间范围(2010年1月1日至2023年4月30日)
阅读提示:Methods中的Cohort Identification小节
BMP使用识别
ICD-9/10手术代码(见Supplementary Table 1)、年度百分比计算、2023年数据省略
阅读提示:Methods中的Cohort Identification和Primary and Secondary Endpoints小节,以及Supplementary Table 1
亚组分析
融合节段数分层(1、2、3+)、CPT附加代码
阅读提示:Methods中的Primary and Secondary Endpoints小节,以及Supplementary Table 1
患者特征比较
时间分组(2010-2016 vs 2017-2023)、比较变量(年龄、ECI、LOS、保险、临床环境、医生专业、教育状态、家庭收入、地区)、统计方法(Welch t检验、Pearson卡方检验)、显著性阈值(p<0.05)
阅读提示:Methods中的Primary and Secondary Endpoints和Statistical Analysis小节