The Surgical Approach to Subaxial Cervical Spine Injuries
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Systematic review of literature and expert clinical opinions of the members of the Spine Trauma Study Group were combined to develop and refine this algorithm. OBJECTIVE: To develop an evidence-based algorithm for surgical approaches to manage subaxial cervical injuries using a systematic review of the literature, expert opinion, and anticipated patient preferences. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: There is lack of consensus in the management of subaxial cervical spine trauma, in part, because of the lack of a clinically relevant system for classifying these injuries. The newly developed Subaxial Injury Classification scoring system categorizes injury morphology into 3 broad groups, includes an assessment of the integrity of the discoligamentous soft tissue structures and the patient's neurologic status, and thus guides surgical or nonsurgical treatment. The choice of a specific surgical technique and approach is currently not evidence based, and this gap in knowledge is one which the current article seeks to address. METHODS: A literature review followed by a consensus of experts approach was used to develop the algorithm and to ensure face and content validity. RESULTS: An algorithm is presented to guide the choice of surgical approach in cervical subaxial burst fractures, distraction injuries, and translation or rotation injuries. The burst or compression injuries and distraction injuries are more likely to be treated with a single anterior approach, whereas the more severe translation or rotation injuries may more commonly be approached posteriorly or with combined anterior and posterior surgery. CONCLUSION: This algorithm; derived from the Subaxial Injury Classification scoring system, will assist surgeons in answering the 2 most common questions they face when managing subaxial cervical spine trauma: "Should I operate?" and "Which surgical approach should I select?"
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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 | 0,042 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».