Factors Predicting Motor Recovery and Functional Outcome After Traumatic Central Cord Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A prospectively maintained database-generated retrospective review and cross-sectional outcome analysis was performed at a single academic center. OBJECTIVES: To assess the improvement in ASIA motor score (AMS) and secondarily to assess generic health related quality of life (HRQoL) and functional status; correlating these with variables that may predict outcome. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Many variables are potential contributors to motor recovery, patient function, and outcome following cervical trauma. Studies often suffer from low power, short follow-up, heterogeneous cohorts, and use of outcome instruments that are neither valid nor psychometrically sound. METHODS: AMS were collected within 72 hours of the time of injury and again at follow-up by trained examiners. The SF-36 and FIM were administered to all patients at follow-up. RESULTS: AMS improved from a mean of 58.7 at injury to a mean of 92.3 at follow-up. Bowel and bladder continence was reported by 81% while independent ambulation was reported by 86%. Final AMS was positively correlated with the AMS at injury, formal education, and presence of spasticity at follow-up. Functional status (FIM) was positively correlated with higher AMS at injury, formal education, absence of comorbidities, absence of spasticity, and younger age. Generic HRQoL outcomes (SF-36) were improved in individuals with more formal education, fewer comorbidities, absence of spasticity, and anterior column fractures. CONCLUSIONS: Although the majority of patients improve to an AMS between 90 and 100, many have significant disability and are less functional than the general population. Significant predictive variables include the initial motor score, formal education, comorbidities, age at injury, and development of spasticity. An assessment of more than just the motor score is required to obtain an appreciation of the function and outcomes in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».