Subaxial Injury Classification Scoring System Treatment Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective case series. OBJECTIVE: To test validity of subaxial injury classification (SLIC) treatment recommendations. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Although SLIC has been tested for reliability, external studies that test the validity of its treatment recommendations are lacking. METHODS: The SLIC score was determined by reviewing imaging studies and clinical records in a consecutive series of 185 patients with subaxial cervical spine trauma presenting to a level 1 spinal injury referral center. Details including attending surgeon responsible for treatment decision, treatment received, and surgical approach were collected. RESULTS: Treatment received matched SLIC guidelines in 93.6% nonsurgically managed patients and 96.3% surgically managed patients. The mean SLIC score of the surgically treated group of patients was significantly higher than that of the nonsurgical group (7.14 vs. 2.22; P<0.001). Sixty-six patients had a SLIC score of 3 or less, and 94% of them were nonsurgically managed (P<0.001). One hundred two patients had a SLIC score of 5 or more, and 95% of them were surgically managed (P<0.001). Seventeen patients had a SLIC score of 4, and 65% were nonsurgically managed (P=0.032). Injury morphology scores were not predictive of surgical approach. Increasing SLIC scores correlated with increasing complexity of treatment (r=0.77; P<0.001). The distribution of patients with regard to severity of injuries and treatment delivered by the 7 spinal surgeons was comparable. The past practice of these 7 fellowship-trained spine surgeons was individually in agreement with SLIC treatment recommendations. CONCLUSION: Our past practice reflects SLIC treatment recommendations for nonsurgical treatment of patients with SLIC scores of 3 or less and surgical treatment of patients with SLIC scores of 5 or more. The use of SLIC as an ordinal severity scale is validated as increasing SLIC scores correlated with increasing complexity of treatment. The injury morphology score did not predict a surgical approach. Significantly higher numbers of patients with a SLIC score of 4 were treated nonsurgically. 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 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) | 0,000 | 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 ».