Utility of Helical Computed Tomography in Differentiating Unilateral and Bilateral Facet Dislocations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Diagnosis of cervical facet dislocation is difficult when relying on plain radiographs alone. This study evaluates the interobserver reliability of helical computed tomography (CT) in the assessment of cervical translational injuries, correlates the radiographic diagnosis with intraoperative observation, and examines the role of neurologic injury in the evaluation and diagnosis of these injuries. METHODS: Clinical histories and radiographic studies of 10 patients with cervical facet dislocations were presented to 25 surgeons. Participants classified cases as unilateral or bilateral facet dislocations after reviewing selected axial CT slices and sagittal reconstructions. Surgeons' interpretations were compared with intraoperative diagnosis. Participants interpreted the same radiographic studies with 3 different clinical scenarios: neurologically intact, incomplete, and complete spinal cord injury. Vertebral body translation from midsagittal CT was evaluated to confirm whether all unilateral facet dislocations had <25% translation. RESULTS: Interrater kappa coefficient showed moderate agreement between observers in classifying injuries as unilateral or bilateral (kappa: 0.54-0.58), regardless of neurologic status. Percent agreement among observers varied from 50% to 100% for each individual case. Agreement was statistically higher for bilateral facet dislocation (85%) than for unilateral dislocations (78%), with 1 unilateral fracture showing nearly 50% translation on a midsagittal image. CONCLUSIONS: The addition of helical CT to reconstruction enables spine surgeons to more reliably distinguish bilateral from unilateral cervical facet dislocations. Despite frequent occurrence of these injuries and presumed agreement on injury description, agreement may be improved by a more precise definition of facet dislocations and subluxations and thorough review of all imaging studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».