Surgical Data and Early Postoperative Outcomes after Minimally Invasive Lumbar Interbody Fusion: Results of a Prospective, Multicenter, Observational Data-Monitored Study
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Minimally invasive lumbar interbody fusion (MILIF) offers potential for reduced operative morbidity and earlier recovery compared with open procedures for patients with degenerative lumbar disorders (DLD). Firm conclusions about advantages of MILIF over open procedures cannot be made because of limited number of large studies of MILIF in a real-world setting. Clinical effectiveness of MILIF in a large, unselected real-world patient population was assessed in this Prospective, monitored, international, multicenter, observational study. OBJECTIVE: To observe and document short-term recovery after minimally invasive interbody fusion for DLD. MATERIALS AND METHODS: In a predefined 4-week analysis from this study, experienced surgeons (≥ 30 MILIF surgeries pre-study) treated patients with DLD by one- or two-level MILIF. The primary study objective was to document patients' short-term post-interventional recovery (primary objective) including back/leg pain (visual analog scale [VAS]), disability (Oswestry Disability Index [ODI]), health status (EQ-5D) and Patient satisfaction. RESULTS: At 4 weeks, 249 of 252 patients were remaining in the study; the majority received one-level MILIF (83%) and TLIF was the preferred approach (94.8%). For one-level (and two-level) procedures, surgery duration was 128 (182) min, fluoroscopy time 115 (154) sec, and blood-loss 164 (233) mL. Time to first ambulation was 1.3 days and time to study-defined surgery recovery was 3.2 days. Patients reported significantly (P < 0.0001) reduced back pain (VAS: 2.9 vs 6.2), leg pain (VAS: 2.5 vs 5.9), and disability (ODI: 34.5% vs 45.5%), and a significantly (P < 0.0001) improved health status (EQ-5D index: 0.61 vs 0.34; EQ VAS: 65.4 vs 52.9) 4 weeks postoperatively. One adverse event was classified as related to the minimally invasive surgical approach. No deep site infections or deaths were reported. CONCLUSIONS: For experienced surgeons, MILIF for DLD demonstrated early benefits (short time to first ambulation, early recovery, high patient satisfaction and improved patient-reported outcomes) and low major perioperative morbidity at 4 weeks postoperatively.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».