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Enregistrement W1256034672 · doi:10.1097/brs.0000000000001158

Nonfusion Does Not Prevent Adjacent Segment Disease

2015· article· en· W1256034672 sur OpenAlexaff
Godefroy Hardy St-Pierre, Andrew Jack, M. Siddiqui, Ronald L. Henderson, Andrew Nataraj

Notice bibliographique

RevueSpine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOswestry Disability IndexMultivariate analysisVisual analogue scaleDegenerative disc diseaseMann–Whitney U testSurgeryExact testLow back painInternal medicineLumbar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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