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Enregistrement W1997553839 · doi:10.1097/bsd.0b013e318211ffa6

Impact of Prone Surgical Positioning on the Scoliotic Spine

2011· article· en· W1997553839 sur OpenAlexaff
Christopher Driscoll, Carl‐Éric Aubin, Fanny Canet, Hubert Labelle, Jean Dansereau

Notice bibliographique

RevueJournal of Spinal Disorders & Techniques · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustinePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesEmory University
Mots-clésMedicineSagittal planeCoronal planeRadiographyProne positionOrthodonticsPelvisLordosisScoliosisAnatomySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To study the impact of patient-specific prone positioning on the sagittal and coronal curves of scoliotic spines, including the impact of various patient and surgical frame factors. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Prone operative positioning has been shown to impact the geometry of various individual spinal segments. Its impact on global spinal geometry and influential factors remains unknown. METHODS: Lateral and coronal radiographs were acquired of 6 scoliotic patients while standing, prone on a dynamically adjustable surgical frame and intraoperatively on the Relton-Hall frame. Standing lateral bending radiographs were also acquired. Lordosis, kyphosis, and Cobb angles were measured in each position. Personalized finite element models (FEMs), including the spine, ribcage, pelvis, and lower limbs were generated for each patient based on their standing radiographs. The FEM's ability to reproduce prone spinal geometry was evaluated by using different values of intervertebral disc elastic moduli: published, optimized based on lateral bending radiographs and optimized based on prone radiographs. The 6 FEMs were then exploited to study the impact of surgical frame cushion configuration, standing curve magnitudes, and patient weight on spinal geometry changes due to prone positioning. RESULTS: All coronal and sagittal curves decreased in the prone position; averaging 12% in lordosis, 19% in kyphosis, 7%, 14%, and 26%, respectively, for proximal thoracic, main thoracic, and thoracolumbar/lumbar Cobb angles. FEM prone simulations yielded best results when optimized by using the prone position radiographs (Δ<5 degrees for all segmental curves). Lateral bending optimization yielded similar results by using published properties. Surgical frame cushion configuration, standing curve magnitudes, and patient weight all had an important impact on spinal geometries with the exception of thoracic cushion longitudinal position. A strong correlation (R=0.86) was found between standing kyphosis and its reduction in the prone position. CONCLUSIONS: Prone positioning results in a reduction of all spinal segmental curves which is dependent on a number of patient and surgical frame factors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,342
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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