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Enregistrement W1973327422 · doi:10.1097/brs.0000000000000666

Subaxial Injury Classification Scoring System Treatment Recommendations

2014· article· en· W1973327422 sur OpenAlexaff
Sumant Samuel, Jiun-Lih Lin, Margaret M. Smith, Nathan Hartin, Con Vasili, Stephen J. Ruff, Andrew K. Cree, Jonathon Ball, Ioannis G. Sergides, Randolph Gray

Notice bibliographique

RevueSpine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCervical spineRetrospective cohort studyInjury Severity ScoreCervical spine injuryReferralPhysical therapySurgeryEmergency medicinePoison controlInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations22
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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