Nonfusion Does Not Prevent Adjacent Segment Disease
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Case series. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the relationship between fusion and adjacent segment disease via Dynesys long-term outcomes. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Dynesys is a dynamic stabilization system meant to improve symptoms by stabilizing the spine without fusion and avoiding the development of adjacent segment disease. However, few studies have evaluated long-term outcomes. METHODS: All patients were operated on with Dynesys from 2006 to 2009 by a single surgeon at a single institution. We prospectively collected 18 variables among the following categories: patient characteristics, comorbidities, surgical indications, and OR variables. We analyzed two primary endpoints: solid fusion on X-ray and clinical adjacent segment disease (ASD) both at 5 years. Secondary endpoints were time to fusion, time to ASD, reoperation, Oswestry disability index (ODI), and visual analogue scale (VAS) leg pain. We conducted a multivariate analysis via the random forest method. Mann-Whitney U test and Fisher exact test were then used to qualify relationship between variables. RESULTS: We had 52 patients to review in the database. Eight had preexisting ASD. Mean follow-up was 92 months (median 87 months). Fifteen had ASD (29%) during follow-up at a mean 45 months (Median 35 months). Nine had a solid fusion (17%), 2 of which also had ASD. Mean time to fusion was 65 months (median 71 months). Differences in improvement of ODI (P = 0.005) and VAS leg pain (P = 0.002) were significant favoring patients without ASD. The multivariate analysis revealed four variables associated with ASD: prior ASD (OR 11.3, P = 0.005), neurological deficit (OR 8.5, P = 0.018), revision OR (OR 8.5, P = 0.018), and multilevel degeneration (OR 0.184, P = 0.026). No variable was associated with fusion. CONCLUSION: Dynesys was associated with a high rate of ASD over long-term follow-up despite maintaining a low fusion rate. Prior ASD was the strongest predictor of progressive ASD. LEVEL OF EVIDENCE: 3.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».