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Enregistrement W2011251126 · doi:10.1055/s-0036-1582782

A Clinical Prediction Rule for Functional Outcomes in Patients Undergoing Surgery for Severe Degenerative Cervical Myelopathy: Analysis of an International AOSpine Prospective Multicentre Dataset of 254 Subjects

2016· article· en· W2011251126 sur OpenAlexaff
Lindsay Tetreault, Branko Kopjar, Pierre Côté, Paul M. Arnold, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensOntario Tech UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMinimal clinically important differenceMyelopathyCohortInternal medicineSurgeryProspective cohort studyUnivariate analysisUnivariatePoisson regressionMultivariate analysisMultivariate statisticsRandomized controlled trialPopulationSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Patients with cervical spondylotic myelopathy (CSM) may be severely impaired, have reduced quality of life and present with deleterious signs and symptoms. Patients with severe myelopathy (mJOA < 12) often improve following surgery; however, some may not achieve a minimum clinically important difference (MCID), whereas others may have exceptional outcomes. Due to varying prognoses among this group, it is important to predict outcome in these patients and use this knowledge to manage expectations. This study aims to determine the most important clinical predictors of surgical outcome in patients with severe CSM. Material and Methods Of the 757 patients enrolled in the CSM-North America or International studies, 254 (33.55%) presented with severe myelopathy as classified by a mJOA < 12 points. A prediction model was developed to distinguish between patients who improve to mild or moderate myelopathy postoperatively (mJOA≥12) and those who remain significantly impaired (mJOA < 12). Univariate analyses evaluated the relationship between this outcome and various clinical predictors. Multivariate Poisson regression was used to formulate the final prediction model and to compute the relative risks. A secondary model was constructed to predict which patients would achieve a MCID on the mJOA, defined as a change score of three or more points in patients with severe disease. Results Our cohort consisted of 153 men and 101 women with ages ranging from 28 to 86 (mean: 60.09 ± 12.06 years). The mean preoperative mJOA was 9.42 ± 1.67. One hundred and fifty-four (60.63%) patients improved to a score ≥12 at 1-year postoperative, whereas 145 (57.09%) achieved a MCID on the mJOA. Baseline severity score (RR: 1.07, 95%C.I.: 1.02–1.13), hyperreflexia (RR: 0.83, 95%C.I.: 0.72–0.96), lower limb spasticity (RR: 0.75, 95%C.I.: 0.65–0.86), and age (RR: 0.97, 95%C.I.: 0.95–0.99) were significant predictors of a mJOA≥12 following univariate analysis. The final model consisted of three statistically significant variables and one clinically relevant predictor: baseline severity score (RR: 1.09, 95%C.I.: 1.03–1.15), duration of symptoms (RR: 0.94, 95%C.I.: 0.89–0.99), co-morbidity score (RR: 0.96, 95%C.I.: 0.91–1.00) and the sign lower limb spasticity (RR: 0.76, 95%C.I.: 0.66–0.87). The AUC for this model was 0.75 (95%C.I.: 0.67, 0.83). Improvement by the MCID could not be effectively predicted by a combination of clinical variables. Conclusion Severe patients were more likely to achieve a score ≥12 on the mJOA if they had a higher preoperative mJOA score and a shorter duration of symptoms; a lower co-morbidity score (fewer and less severe concomitant disease); and did not have lower limb spasticity.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,309 · 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'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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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