Relationship between spinal magnetic resonance imaging findings and candidacy for spinal surgery.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the prevalence of spinal abnormalities found on magnetic resonance imaging (MRI) in symptomatic surgical candidates and non-surgical patients. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: A single academic spine surgery practice in Toronto, Ont. PARTICIPANTS: A total of 1586 symptomatic patients referred during a 32-month period; based on chart review, patients were classified as surgical candidates (n=722), non-surgical patients (n=690), or indeterminate regarding surgical candidacy (n=174). MAIN OUTCOME MEASURES: Prevalence rates of different spinal abnormalities between the 2 cohorts, including type, severity, and number of levels of abnormalities detected on lumbar MRI. RESULTS: The total number of abnormalities did not differ between the 2 groups (P=.26). The non-surgical group exhibited more degenerative disk disease (P<.01), while surgical candidates had a higher prevalence of spinal stenosis and spondylolisthesis (P<.01). In multivariate analysis, age (adjusted odds ratio [AOR] per 10-year increase 3.33, 95% confidence interval [CI] 3.32 to 3.33), disk herniation (AOR 1.49, 95% CI 1.16 to 1.89), spinal stenosis (AOR 1.61, 95% CI 1.26 to 2.05), and spondylolisthesis (AOR 2.83, 95% CI 2.08 to 3.88) were independent predictors of surgical candidacy. CONCLUSION: These results might enable physicians without specialty training in spinal disorders to more effectively use MRI reports when deciding on referral to surgical or non-surgical specialists. In jurisdictions with long wait times for elective spinal surgery consultation, a more directed referral is one of many steps necessary to improve patient access and management.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».