57 resultados para Scoliosis
em Université de Montréal, Canada
Resumo:
Affiliation: Paul Allard : Département de kinésiologie, Université de Montréal
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La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est définie comme une courbure de la colonne vertébrale supérieure à 10 degrés, qui est de cause inconnue et qui affecte de façon prépondérante les adolescents. Des études précédentes sur des modèles murins ont démontré une inactivation partielle du gène Pitx1. Cette inactivation partielle provoque une déformation spinale sévère lors du développement des souris Pitx1+/-, ce qui est grandement similaire au phénotype de la SIA. En se basant sur ces observations, nous postulons que la perte de fonction de Pitx1 pourrait avoir un rôle dans la SIA et pourrait être régulée par des mécanismes moléculaires spécifiques. En effet, des études faites sur l’expression de Pitx1 révèlent une perte de son expression dans les ostéoblastes dérivés de patients SIA au niveau de l’ARNm. Nous émettons l’hypothèse que la perte de Pitx1 dans la SIA pourrait être déclenchée par des facteurs hypoxiques puisqu’il est connu que Pitx1 est réprimé par l’hypoxie et que HIF-2 alpha est surexprimés dans les ostéoblastes des patients SIA même dans des conditions normoxiques. De plus, nous avons découvert une mutation dans le domaine ODD des HIF-1 alpha chez certains patients SIA (3,1%). Une fonction connue de ce domaine est de stabiliser et d’augmenter l’activité transcriptionnelle de HIF-1 alpha dans des conditions normoxiques. Nous avons confirmé, par la technique EMSA, l’existence d’un élément de réponse fonctionnel à l’hypoxie au niveau du promoteur de Pitx1. Cependant, des co-transfections avec des vecteurs d’expression pour HIF-1 alpha et HIF-2 alpha, en présence de leur sous-unité beta ARNT, ont conduit à une activation du promoteur de Pitx1 dans la lignée cellulaire MG-63 ainsi que dans les ostéoblastes des sujets contrôles. Il est intéressant de constater qu’aucune activité du promoteur de Pitx1 dans les ostéoblastes SIA n’a été observée, même après la co-expression de HIF-2 alpha et ARNT, confirmant le fait que l’expression de Pitx1 est abrogée dans la SIA. Dans l’ensemble, nos résultats démontrent un rôle important de Pitx1 dans la SIA et une possible régulation par des facteurs hypoxiques.
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La recherche de nouvelles voies de correction de la scoliose idiopathique a une longue histoire. Le traitement conventionnel de la scoliose idiopathique est présenté par le port du corset ou par la correction opératoire de la déformation. Depuis leur introduction, les deux méthodes ont prouvé leur efficacité. Cependant, malgré des caractéristiques positives évidentes, ces méthodes peuvent causer un nombre important d'effets indésirables sur la santé du patient. Les techniques sans fusion pour le traitement de la scoliose semblent être une alternative perspective de traitement traditionnel, car ils apportent moins de risques et des complications chirurgicales que les méthodes conventionnelles avec la conservation de la mobilité du disque intravertébral. Cependant, l'utilisation de techniques mentionnées exige une connaissance profonde de la modulation de croissance vertébrale. L'objectif principal de la présente étude est d'estimer le potentiel d'agrafes à l’AMF de moduler la croissance des vertèbres porcines en mesurant la croissance osseuse sur la plaque de croissance de vertèbres instrumentées en comparaison avec le groupe contrôle. La méthode est basée sur la loi de Hueter-Volkmann. Nous avons choisi NiTi agrafes à l’AMF pour notre étude et les porcs de race Landrace comme un animal expérimental. Les agrafes ont été insérés sur 5 niveaux thoracique de T6 à T11. En outre, les radiographies ont été prises toutes les 2 semaines. La présence d'agrafes en alliage à mémoire de forme a produit la création de courbes scoliotiques significatives dans 4 de 6 animaux chargés et le ralentissement considérable de la croissance osseuse (jusqu'à 35,4%) comparativement aux groupes contrôle et sham. L'étude a démontré in vivo le potentiel d'agrafes en alliage à mémoire de formes de moduler la croissance des vertèbres en créant des courbes scoliotiques sur les radiographies et en ralentissant le taux de croissance sur les plaques de croissance instrumenté. La position précise de l'agrafe est essentielle pour la modulation de croissance osseuse et le développement de la scoliose expérimentale.
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To investigate the role of muscles in the development of adolescent idiopathic scoliosis (AIS), our group was initially interested in Duchenne muscular dystrophy (DMD) diseases where a muscular degeneration often leads to scoliosis. Few years ago the studies with those patients provided interesting results but were obtained only from few patients. To increase that number, the present project was initiated but recruitment of new DMD patients from Marie-Enfant hospital was found impossible. As an alternative, patients with Friedreich’s ataxia (FA) were recruited since they also suffer from a muscular deficiency which often induces a scoliosis. So, 4 FA patients and 4 healthy controls have been chosen to closely match the age, weight and body mass indexes (BMI) of the patients were enrolled in our experiments. As in the previous study, electromyography (EMG) activity of paraspinal muscles were recorded on each side of the spine during three types of contraction at 2 different maximum voluntary contractions (MVC). Moreover, the volume and skinfold thickness of these muscles were determined from ultrasound images (US) in order to facilitate the interpretation of EMG signals recorded on the skin surface. For the 3 FA right scoliotic patients, EMG activity was most of the time larger on the concave side of the deviation. The opposite was found for the 4th one (P4, left scoliosis, 32°) for whom EMG activity was larger on the convex side; it should however be noted that all his signals were of small amplitude. This was associated to a muscle weakness and a large skinfold thickness (12 mm) vs 7 mm for the 3 others. As for the paraspinal muscle volume, it was present on the convex side of P1, P3 and P4 and on the concave side for P2. As for skinfold thickness over this muscle, it was larger on the concave side for P1 and P2 and the opposite for P3 and P4. At the apex of each curve, the volume and skinfold thickness differences were the largest. Although the study covers only a small number of FA patients, the presence of larger EMG signals on the concave side of a spinal deformation is similar to pre-scoliotic DMD patients for whom the deformation is in its initial stage. It thus seems that our FA patients with more EMG activity on their concave side could see progression of their spinal deformation in the coming months in spite of their already important Cobb angle.
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La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend l’observation, l’utilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la déformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controversé au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie à entreprendre. Malgré la présence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilité dans la stratégie opératoire intra et inter-observateur a été décrite dans la littérature. Cette variabilité s’accentue d’autant plus avec l’évolution des techniques chirurgicales et de l’instrumentation disponible. L’avancement de la technologie et son intégration dans le milieu médical a mené à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle informatiques pour aider la classification et l’évaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont démontré être efficace pour diminuer la variabilité dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. L’objectif général de cette thèse est de développer une application utilisant des outils d’intelligence artificielle pour intégrer les données d’un nouveau patient et les évidences disponibles dans la littérature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littérature sur les applications existantes dans l’évaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les éléments qui permettraient la mise en place d’une application efficace et acceptée dans le milieu clinique. Cette revue de la littérature nous a permis de réaliser que l’existence de “black box” dans les applications développées est une limitation pour l’intégration clinique ou la justification basée sur les évidence est essentielle. Dans une première étude nous avons développé un arbre décisionnel de classification de la scoliose idiopathique basé sur la classification de Lenke qui est la plus communément utilisée de nos jours mais a été critiquée pour sa complexité et la variabilité inter et intra-observateur. Cet arbre décisionnel a démontré qu’il permet d’augmenter la précision de classification proportionnellement au temps passé à classifier et ce indépendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxième étude, un algorithme de stratégies chirurgicales basé sur des règles extraites de la littérature a été développé pour guider les chirurgiens dans la sélection de l’approche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqué à une large base de donnée de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratégie opératoire similaire à celle d’un chirurgien expert dans prêt de 70% des cas. Cette étude a confirmé la possibilité d’extraire des stratégies opératoires valides à l’aide d’un arbre décisionnel utilisant des règles extraites de la littérature. Dans une troisième étude, la classification de 1776 patients avec la SIA à l’aide d’une carte de Kohonen, un type de réseaux de neurone a permis de démontrer qu’il existe des scoliose typiques (scoliose à courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilité dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles à deux groupes de courbes typiques étaient celles avec le plus de variation dans la stratégie opératoire. Finalement, une plateforme logicielle a été développée intégrant chacune des études ci-dessus. Cette interface logicielle permet l’entrée de données radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA à l’aide de l’arbre décisionnel de classification et suggère une approche chirurgicale basée sur l’arbre décisionnel de stratégies opératoires. Une analyse de la correction post-opératoire obtenue démontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, à une meilleure balance chez les patients opérés suivant la stratégie recommandée par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement différent. Les études exposées dans cette thèse soulignent que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle dans la classification et l’élaboration de stratégies opératoires de la SIA peuvent être intégrées dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification préopératoire.
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Background: Routine screening of scoliosis is a controversial subject and screening efforts vary greatly around the world. METHODS: Consensus was sought among an international group of experts (seven spine surgeons and one clinical epidemiologist) using a modified Delphi approach. The consensus achieved was based on careful analysis of a recent critical review of the literature on scoliosis screening, performed using a conceptual framework of analysis focusing on five main dimensions: technical, clinical, program, cost and treatment effectiveness. FINDINGS: A consensus was obtained in all five dimensions of analysis, resulting in 10 statements and recommendations. In summary, there is scientific evidence to support the value of scoliosis screening with respect to technical efficacy, clinical, program and treatment effectiveness, but there insufficient evidence to make a statement with respect to cost effectiveness. Scoliosis screening should be aimed at identifying suspected cases of scoliosis that will be referred for diagnostic evaluation and confirmed, or ruled out, with a clinically significant scoliosis. The scoliometer is currently the best tool available for scoliosis screening and there is moderate evidence to recommend referral with values between 5 degrees and 7 degrees. There is moderate evidence that scoliosis screening allows for detection and referral of patients at an earlier stage of the clinical course, and there is low evidence suggesting that scoliosis patients detected by screening are less likely to need surgery than those who did not have screening. There is strong evidence to support treatment by bracing. INTERPRETATION: This information statement by an expert panel supports scoliosis screening in 4 of the 5 domains studied, using a framework of analysis which includes all of the World Health Organisation criteria for a valid screening procedure.
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Background: Literature on scoliosis screening is vast, however because of the observational nature of available data and methodological flaws, data interpretation is often complex, leading to incomplete and sometimes, somewhat misleading conclusions. The need to propose a set of methods for critical appraisal of the literature about scoliosis screening, a comprehensive summary and rating of the available evidence appeared essential. METHODS: To address these gaps, the study aims were: i) To propose a framework for the assessment of published studies on scoliosis screening effectiveness; ii) To suggest specific questions to be answered on screening effectiveness instead of trying to reach a global position for or against the programs; iii) To contextualize the knowledge through expert panel consultation and meaningful recommendations. The general methodological approach proceeds through the following steps: Elaboration of the conceptual framework; Formulation of the review questions; Identification of the criteria for the review; Selection of the studies; Critical assessment of the studies; Results synthesis; Formulation and grading of recommendations in response to the questions. This plan follows at best GRADE Group (Grades of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation) requirements for systematic reviews, assessing quality of evidence and grading the strength of recommendations. CONCLUSIONS: In this article, the methods developed in support of this work are presented since they may be of some interest for similar reviews in scoliosis and orthopaedic fields.
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La scoliose idiopathique est une déformation tridimensionnelle de la colonne vertébrale dont la pathogenèse reste obscure. Cette maladie affecte 2-4% des adolescents de 10-18 ans parmi les garçons et les filles. Il est à noter que les filles sont plus sévèrement affectées et ce en plus grand nombre que les garçons. Les études de jumeaux ont montré que les facteurs génétiques jouent un rôle important dans la scoliose idiopathique de l'adolescent (SIA). Depuis 2010, les études d'association pan génomiques ont été multipliées dans les recherches, visant à trouver des gènes candidats impliqués dans la SIA à travers des examens des polymorphismes nucléotidiques (SNPs). Un test génétique nommé "ScoliScore" a été publié pour essayer de prédire la progression de courbure dans la population caucasienne. Cependant, l'association n'a pas été reproduite dans une grande étude japonaise, soulignant l'importance d'une étude de réplication dans une population caucasienne indépendante. Dans ce contexte, mon projet de maîtrise a permis de génotyper plus de 1,4 millions de SNPs dans une cohorte canadienne-française dans le but: 1) de valider l'association de ScoliScoreTM; et 2) d’identifier les variants génomiques associées à la SIA dans la population québécoise. Notre étude a montré qu’aucun des variants constituant le test ScoliScoreTM n’était associé à la SIA. Ceci suggère que l'absence d'association dans une cohorte japonaise n'est pas due à l'appartenance ethnique. Aussi, nous avons identifié des variants génomiques associés significativement à l’initiation et/ou la progression de SIA dans la population québécoise, suggérant des gènes candidats impliqués dans la pathogenèse de SIA.
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Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a deformity of the spine manifested by asymmetry and deformities of the external surface of the trunk. Classification of scoliosis deformities according to curve type is used to plan management of scoliosis patients. Currently, scoliosis curve type is determined based on X-ray exam. However, cumulative exposure to X-rays radiation significantly increases the risk for certain cancer. In this paper, we propose a robust system that can classify the scoliosis curve type from non invasive acquisition of 3D trunk surface of the patients. The 3D image of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the surface of the back are computed from each patch and forming the features. We perform the reduction of the dimensionality by using Principal Component Analysis and 53 components were retained. In this work a multi-class classifier is built with Least-squares support vector machine (LS-SVM) which is a kernel classifier. For this study, a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier in comparison with polynomial and Gaussian kernel. The proposed system was validated using data of 103 patients with different scoliosis curve types diagnosed and classified by an orthopedic surgeon from the X-ray images. The average rate of successful classification was 93.3% with a better rate of prediction for the major thoracic and lumbar/thoracolumbar types.
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Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.
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Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a musculoskeletal pathology. It is a complex spinal curvature in a 3-D space that also affects the appearance of the trunk. The clinical follow-up of AIS is decisive for its management. Currently, the Cobb angle, which is measured from full spine radiography, is the most common indicator of the scoliosis progression. However, cumulative exposure to X-rays radiation increases the risk for certain cancers. Thus, a noninvasive method for the identification of the scoliosis progression from trunk shape analysis would be helpful. In this study, a statistical model is built from a set of healthy subjects using independent component analysis and genetic algorithm. Based on this model, a representation of each scoliotic trunk from a set of AIS patients is computed and the difference between two successive acquisitions is used to determine if the scoliosis has progressed or not. This study was conducted on 58 subjects comprising 28 healthy subjects and 30 AIS patients who had trunk surface acquisitions in upright standing posture. The model detects 93% of the progressive cases and 80% of the nonprogressive cases. Thus, the rate of false negatives, representing the proportion of undetected progressions, is very low, only 7%. This study shows that it is possible to perform a scoliotic patient's follow-up using 3-D trunk image analysis, which is based on a noninvasive acquisition technique.
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This paper describes a method for analyzing scoliosis trunk deformities using Independent Component Analysis (ICA). Our hypothesis is that ICA can capture the scoliosis deformities visible on the trunk. Unlike Principal Component Analysis (PCA), ICA gives local shape variation and assumes that the data distribution is not normal. 3D torso images of 56 subjects including 28 patients with adolescent idiopathic scoliosis and 28 healthy subjects are analyzed using ICA. First, we remark that the independent components capture the local scoliosis deformities as the shoulder variation, the scapula asymmetry and the waist deformation. Second, we note that the different scoliosis curve types are characterized by different combinations of specific independent components.
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One of the major concerns of scoliosis patients undergoing surgical treatment is the aesthetic aspect of the surgery outcome. It would be useful to predict the postoperative appearance of the patient trunk in the course of a surgery planning process in order to take into account the expectations of the patient. In this paper, we propose to use least squares support vector regression for the prediction of the postoperative trunk 3D shape after spine surgery for adolescent idiopathic scoliosis. Five dimensionality reduction techniques used in conjunction with the support vector machine are compared. The methods are evaluated in terms of their accuracy, based on the leave-one-out cross-validation performed on a database of 141 cases. The results indicate that the 3D shape predictions using a dimensionality reduction obtained by simultaneous decomposition of the predictors and response variables have the best accuracy.
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One of the major concerns of scoliotic patients undergoing spinal correction surgery is the trunk's external appearance after the surgery. This paper presents a novel incremental approach for simulating postoperative trunk shape in scoliosis surgery. Preoperative and postoperative trunk shapes data were obtained using three-dimensional medical imaging techniques for seven patients with adolescent idiopathic scoliosis. Results of qualitative and quantitative evaluations, based on the comparison of the simulated and actual postoperative trunk surfaces, showed an adequate accuracy of the method. Our approach provides a candidate simulation tool to be used in a clinical environment for the surgery planning process.
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Persistence of external trunk asymmetry after scoliosis surgical treatment is frequent and difficult to predict by clinicians. This is a significant problem considering that correction of the apparent deformity is a major factor of satisfaction for the patients. A simulation of the correction on the external appearance would allow the clinician to illustrate to the patient the potential result of the surgery and would help in deciding on a surgical strategy that could most improve his/her appearance. We describe a method to predict the scoliotic trunk shape after a spine surgical intervention. The capability of our method was evaluated using real data of scoliotic patients. Results of the qualitative evaluation were very promising and a quantitative evaluation based on the comparison of the simulated and the actual postoperative trunk surface showed an adequate accuracy for clinical assessment. The required short simulation time also makes our approach an eligible candidate for a clinical environment demanding interactive simulations.