🇸🇪 Score RIP (Recurrent Instability of the Patella)

Klinisk bakgrund

Efter en första laterala patellaluxation recidiverar luxationen hos ungefär en tredjedel av patienterna, och andelen kan vara ännu högre hos unga med öppna tillväxtzoner och trokleadysplasi [2]. Beslutet som står i fokus är om patienten ska behandlas konservativt eller erbjudas tidig stabiliserande kirurgi, i första hand rekonstruktion av mediala patellofemorala ligamentet (MPFL). Utan ett strukturerat riskbedömningsverktyg tenderar beslutet att baseras på enskilda faktorer i stället för på den kombinerade riskprofilen, och högriskpatienter kan förbli oidentifierade tills de redan har genomgått flera luxationer med ackumulerande broskskada som följd [4].

RIP-poängen togs fram just för att ge en kvantitativ, långsiktig riskprognos efter den första luxationen, med särskilt fokus på att identifiera patienter med så hög recidivrisk att tidig kirurgi bör övervägas [1].

Beräkning av RIP

RIP-poängen beräknas som summan av fyra variabler:

$$\text{RIP} = \text{ålder} + \text{skelettal omogenhet} + \text{trokleadysplasi} + \text{TT-TG/PL}$$

där:

• Ålder vid första luxationen: $\geq 25$ år ger 0 poäng, $< 25$ år ger 2 poäng
• Skelettal omogenhet (öppna tillväxtzoner): Nej ger 0 poäng, Ja ger 1 poäng
• Trokleadysplasi (Dejour A-D): Nej ger 0 poäng, Ja ger 1 poäng. Som surrogat kan även lateral trokleainklination $< 11^\circ$ eller trokleadjup $< 3$ mm på MRT användas
• TT-TG / patellalängd-kvot: $< 0{,}5$ ger 0 poäng, $\geq 0{,}5$ ger 1 poäng

Poängintervallet är 0 till 5.

Härledningskohorten utgjordes av 81 patienter (medelålder 19,9 år, 38 män, 43 kvinnor) med en första laterala patellaluxation, identifierade i en geografisk databas omfattande fler än 500 000 patienter vid Mayo Clinic mellan 1990 och 2010. Patienterna följdes i genomsnitt 10,1 år (intervall 4,1 till 20,2). Under uppföljningen drabbades 38 patienter (46,9%) av recidiverande instabilitet och 30 (37,0%) genomgick patellastabiliserande kirurgi, varav 7 innan någon recidivluxation hade inträffat. Modellen bygger på competing risk regression (Fine och Gray) för att hantera att tidig kirurgi kan förhindra recidiv och därmed censurerar utfallet [1].

Tolkning i praktiken

RIP-poängen delar in patienter i tre riskband med tydligt differentierad 10-årsrecidivrisk, härledda från ursprungskohorten [1]:

Den skarpa separationen mellan låg och hög risk är poängens huvudsakliga styrka: ingen patient i den lågriskgruppen i härledningskohorten genomled ett recidiv under 10 års uppföljning, medan nästan fyra av fem i höggriskgruppen gjorde det [1].

Validering och prestanda

I härledningskohorten uppnådde RIP-poängen en AUC på 0,875 ($P = 0{,}00002$) för prediktion av 10-årsrecidiv, med en statistiskt signifikant differentiering mellan riskbanden ($P = 0{,}000004$) [1].

Den enda publicerade externa valideringen är en kinesisk studie från 2023 av Yu et al., som jämförde RIP med två andra prediktionsmodeller (Patellar Instability Severity Score, PIS, och Patellar Instability Probability Calculator, PIP) i en kohort om 171 patienter med recidiverande luxation och 171 kontroller med meniskskador [3]. I denna population sjönk RIP-poängens AUC till 0,673, med en sensitivitet på 56,1% och en specificitet på 68,4%. Det positiva prediktiva värdet var 64% och det negativa 60,9%. Som jämförelse presterade PIS betydligt bättre i samma kohort, med en AUC på 0,866, sensitivitet 83,6% och specificitet 93,6% [3].

Den kraftiga nedgången i diskrimination mellan härledning och extern validering kan ha flera förklaringar. Valideringsstudien använde en case-kontroll-design där kontrollgruppen utgjordes av meniskpatienter, inte av patienter som genomgått en första luxation utan recidiv, vilket inte speglar den kliniska situation där poängen är avsedd att användas. Kohorten var också äldre och hade en annan könsfördelning än härledningskohorten. Trots dessa metodologiska reservationer är resultaten ett tydligt tecken på att RIP-poängens prestanda inte har reproducerats i en oberoende population [3].

En systematisk review och metaanalys från 2020 bekräftar dock att de fyra variabler som ingår i RIP-poängen är de mest välgrundade riskfaktorerna för recidiv: yngre ålder (OR 2,61), öppna tillväxtzoner (OR 2,72), trokleadysplasi (OR 4,15) och förhöjd TT-TG (OR 2,87) [2]. Metaanalysen fann också att patella alta (OR 2,38) var en signifikant riskfaktor, vilket inte ingår i RIP-poängen, och att kön samt kontralateral luxation inte var associerade med ökad recidivrisk [2].

En annan multivariabel modell, utvecklad av Ling et al. 2021 på 291 patienter från fyra institutioner, inkluderade sju variabler och uppnådde en AUC på 0,71, men författarna anger explicit att modellen inte ska användas kliniskt förrän prospektiv validering har genomförts [5].

Begränsningar

Härledningskohorten är liten, med 81 patienter, varav endast 7 i högriskgruppen hade genomgått tidig kirurgi före recidiv. Detta begränsar den statistiska säkerheten i de enskilda riskbanden, särskilt för det högsta bandet.

RIP-poängen kräver avancerad bilddiagnostik. TT-TG/PL-kvoten kräver MRT eller CT med möjlighet att mäta både tibialt tuberkel-trochlear groove-avstånd och patellalängd på samma undersökning. Trokleadysplasi klassificeras enligt Dejour, vilket förutsätter tillgång till radiolog med erfarenhet av patellofemoral anatomi. Poängen är därmed inte applicerbar i akutrummet utan tillgång till dessa modaliteter.

Poängen gäller enbart för lateral patellaluxation efter en första episod. Patienter med recidiverande luxation, konstitutionell hypermobilitet eller underliggande neurologisk sjukdom föll utanför härledningskohorten. Patienter med osteokondrala frakturer eller lösa kroppar vid första luxationen har en separat kirurgisk indikation oavsett RIP-poäng och bör inte bedömas med instrumentet [4].

Den externa valideringen visar att RIP-poängen i dess nuvarande form har begränsad diskriminerande förmåga i populationer som skiljer sig från härledningskohorten [3]. Kliniker bör vara restriktiva med att fatta kirurgiska beslut enbart på grundval av RIP-poängen, särskilt i det måttliga riskbandet där beslutet är mest osäkert.

Källor

1. Hevesi M, Heidenreich MJ, Camp CL, Hewett TE, Stuart MJ, Dahm DL, Krych AJ. The Recurrent Instability of the Patella Score: A Statistically Based Model for Prediction of Long-Term Recurrence Risk After First-Time Dislocation. Arthroscopy 2019;35(2):537-543. PMID: 30612768
2. Huntington LS, Webster KE, Devitt BM, Scanlon JP, Feller JA. Factors Associated With an Increased Risk of Recurrence After a First-Time Patellar Dislocation: A Systematic Review and Meta-analysis. Am J Sports Med 2020;48(10):2552-2562. PMID: 31825650
3. Yu J, Li Y, Zhang K, Yang R, Yang X, Gong M, Long C, Fu W. The accuracy of multiple regression models for predicting the individual risk of recurrent lateral patellar dislocation. BMC Musculoskelet Disord 2023;24(1):948. PMID: 38057697
4. Dennis ER, Gruber S, Marmor WA, Shubin Stein BE. Evaluation and management of patellar instability. Ann Jt 2022;7:2. PMID: 38529132
5. Ling DI, Brady JM, Arendt E, Tompkins M, Agel J, Askenberger M, Balcarek P, Parikh S, Shubin Stein BE. Development of a Multivariable Model Based on Individual Risk Factors for Recurrent Lateral Patellar Dislocation. J Bone Joint Surg Am 2021;103(7):586-592. PMID: 33787553