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背景：コンピューター断層撮影（CT）は、尿路症の術前評価のための金標準と見なされます。ただし、石の種類を区別できるHounsfield（Hu）変数は明確に識別されていません。この研究の目的は、経皮的腎リソーティ（PCNL）の石の組成と結果を決定するためのCTのHuパラメーターの予測値を評価することです。 方法：2011年から2016年の間のPCNLの77の連続した症例は、40（52％）カルシウム、26（34％）尿酸、5（6％）ストルバイト、6（8％）シスチン結石の4つのグループに分けられました。すべての画像は、腹部/骨窓を使用して、石の体積、コア（HUC）、周辺HU、およびその絶対的な違いを評価する単一の泌尿器科医によってレビューされました。Hu密度（HUD）は、平均Huと石の最大直径の比率として定義されました。ROC曲線は、石の組成/石のない速度（SFR）を決定するためのHuの予測力を評価しました。 結果：表示ウィンドウ（腹部対骨）に基づいて違いは見つかりませんでした。Struvite Stonesは、HUDを除くすべてのパラメーターについて、ハイパーデンス（カルシウム）と低密度（シスチン/尿酸）計算の半分の値を持っていました。中密度密度の石のすべてのHU変数は、低密度の石よりも大きかった（P <0.001）。HUCは2つのグループを区別しました（カットオフ825 HU、特異性90.6％、感度88.9％）。35 Hu/mmのカットオフで、高感度（82.5％）と特異性（80％）を持つストルバイト（それぞれ平均±SD 51±16および28±12; P = 0.02）からカルシウムを区別しました。多変量解析により、HUD≥38.5Hu/mmがSFRの独立した予測因子であることが明らかになりました（OR = 3.1、P = 0.03）。HUの値と合併症率の間に関係は見つかりませんでした。 結論：HUパラメーターは、石の化学分解のために患者を選択するために石の組成を予測するのに役立ちます。HUDは、PCNL後の残留断片の独立した予測因子であり、それを分類するための基本である可能性があり、フォローアップ時にイメージングの選択を促進します。
背景：コンピューター断層撮影（CT）は、尿路症の術前評価のための金標準と見なされます。ただし、石の種類を区別できるHounsfield（Hu）変数は明確に識別されていません。この研究の目的は、経皮的腎リソーティ（PCNL）の石の組成と結果を決定するためのCTのHuパラメーターの予測値を評価することです。 方法：2011年から2016年の間のPCNLの77の連続した症例は、40（52％）カルシウム、26（34％）尿酸、5（6％）ストルバイト、6（8％）シスチン結石の4つのグループに分けられました。すべての画像は、腹部/骨窓を使用して、石の体積、コア（HUC）、周辺HU、およびその絶対的な違いを評価する単一の泌尿器科医によってレビューされました。Hu密度（HUD）は、平均Huと石の最大直径の比率として定義されました。ROC曲線は、石の組成/石のない速度（SFR）を決定するためのHuの予測力を評価しました。 結果：表示ウィンドウ（腹部対骨）に基づいて違いは見つかりませんでした。Struvite Stonesは、HUDを除くすべてのパラメーターについて、ハイパーデンス（カルシウム）と低密度（シスチン/尿酸）計算の半分の値を持っていました。中密度密度の石のすべてのHU変数は、低密度の石よりも大きかった（P <0.001）。HUCは2つのグループを区別しました（カットオフ825 HU、特異性90.6％、感度88.9％）。35 Hu/mmのカットオフで、高感度（82.5％）と特異性（80％）を持つストルバイト（それぞれ平均±SD 51±16および28±12; P = 0.02）からカルシウムを区別しました。多変量解析により、HUD≥38.5Hu/mmがSFRの独立した予測因子であることが明らかになりました（OR = 3.1、P = 0.03）。HUの値と合併症率の間に関係は見つかりませんでした。 結論：HUパラメーターは、石の化学分解のために患者を選択するために石の組成を予測するのに役立ちます。HUDは、PCNL後の残留断片の独立した予測因子であり、それを分類するための基本である可能性があり、フォローアップ時にイメージングの選択を促進します。
BACKGROUND: Computed Tomography (CT) is considered the gold-standard for the pre-operative evaluation of urolithiasis. However, no Hounsfield (HU) variable capable of differentiating stone types has been clearly identified. The aim of this study is to assess the predictive value of HU parameters on CT for determining stone composition and outcomes in percutaneous nephrolithotomy (PCNL). METHODS: Seventy seven consecutive cases of PCNL between 2011 and 2016 were divided into 4 groups: 40 (52%) calcium, 26 (34%) uric acid, 5 (6%) struvite and 6 (8%) cystine stones. All images were reviewed by a single urologist using abdomen/bone windows to evaluate: stone volume, core (HUC), periphery HU and their absolute difference. HU density (HUD) was defined as the ratio between mean HU and the stone's largest diameter. ROC curves assessed the predictive power of HU for determining stone composition/stone-free rate (SFR). RESULTS: No differences were found based on the viewing window (abdomen vs bone). Struvite stones had values halfway between hyperdense (calcium) and low-density (cystine/uric acid) calculi for all parameters except HUD, which was the lowest. All HU variables for medium-high density stones were greater than low-density stones (p < 0.001). HUC differentiated the two groups (cut-off 825 HU; specificity 90.6%, sensitivity 88.9%). HUD distinguished calcium from struvite (mean ± SD 51 ± 16 and 28 ± 12 respectively; p = 0.02) with high sensitivity (82.5%) and specificity (80%) at a cut-off of 35 HU/mm. Multivariate analysis revealed HUD ≥ 38.5 HU/mm to be an independent predictor of SFR (OR = 3.1, p = 0.03). No relationship was found between HU values and complication rate. CONCLUSIONS: HU parameters help predict stone composition to select patients for oral chemolysis. HUD is an independent predictor of residual fragments after PCNL and may be fundamental to categorize it, driving the imaging choice at follow-up.
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