Surgical Management of Primary Bone Tumors of the Spine
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. Multicenter ambispective cohort analysis. Objective. The purpose of this study is to determine whether applying Enneking's principles to surgical management of primary bone tumors of the spine significanti decreases local recurrence and/or mortality. Summary of Background Data. Oncologic management of primary tumors of spine has historically been inconsistent, controversial, and open to individual interpretation. Methods. A multicenter ambispective cohort analysis from 4 tertiary care spine referral centers was done. Patients were analyzed in 2 cohorts, “Enneking Appropriate” (EA), surgical margin as recommended by Enneking, and “Enneking Inappropriate” (EI), surgical margin not recommended by Enneking. Benign tumors were not included in mortality analysis. Results. Two cohorts represented an analytic dataset with 147 patients, 86 male, average age 46 years (range: 10-83). Median follow-up was 4 (2–7) years in the EA and 6 (5.5–15.5) years in the EI. Seventy-one patients suffered at least 1 local recurrence during the study, 57 of 77 in the EI group and 14 of 70 in the EA group. EI surgical approach caused higher risk of first local recurrence (P < 0.0001). There were 48 deaths in total; 29 in the EI group and 19 in the EA. There was a strong correlation between the first local recurrence and mortality with an odds ratio of 4.69, (P < 0.0001). EI surgical approach resulted in a higher risk of mortality with a hazard ratio of 3.10, (P = 0.0485) compared to EA approach. Conclusion. Surgery results in a significant reduction in local recurrence when primary bone tumors of the spine are resected with EA margins. Local recurrence has a high concordance with mortality in resection of these tumors. A significant decrease in mortality occurs when EA surgery is used. Multicenter cohort analysis determined whether applying Enneking's principles to surgical management of primary bone tumors of spine affects local recurrence and/or mortality. Patients were analyzed in 2 cohorts, “Enneking Appropriate” and “Enneking Inappropriate.” Enneking inappropriate margins caused higher risk of local recurrence and resulted in higher risk of mortality.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».