Optimization of Tumor Volume Reduction and Cement Augmentation in Percutaneous Vertebroplasty for Prophylactic Treatment of Spinal Metastases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Spinal metastatic disease occurs in up to one-third of all cancer patients. Metastasis can lead to vertebral burst fracture and consequent neurologic compromise. Percutaneous vertebroplasty (PV) is a minimally invasive procedure aimed at restoring vertebral stability by augmentation of weakened vertebrae with bone cement. PV is associated with a complication rate of 10% in treating vertebral metastases. Tumor ablation before cement injection has been suggested to improve PV outcome in the metastatic spine. The objectives of this study were to quantify the effects of volumetric tumor reduction and cement augmentation in the metastatic spine and to develop a protocol for recommended cement volume to achieve sufficient restoration of intact (nonpathologic) vertebral body stability. METHODS: A biphasic parametric finite element model of an L1 spinal motion segment was developed and validated against previously collected experimental data. Using this model, 12 scenarios were simulated to represent tumor volume reductions of up to 60% and cement augmentation from 1 to 8 mL. CONCLUSIONS: Restoration of intact vertebral stability is possible in metastatic vertebrae after 30% tumor ablation and 1 to 2 mL bone cement augmentation. A protocol was developed on the basis of the findings of this study suggesting recommended cement volume for injection as a function of remaining tumor volume after ablation. These findings may motivate refined methods of prophylactic treatment of metastatic vertebrae.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».