Use of Minimally Invasive Surgical Techniques in the Management of Thoracolumbar Trauma
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. Literature review and expert opinion. Objective. To provide an overview of the current concepts of minimally invasive surgical (MIS) techniques for the management of thoracolumbar (TL) spinal trauma. Summary of Background Data. Current surgical treatment of thoracolumbar trauma typically involves open placement of spinal instrumentation with fusion. Conventional open spinal exposures can be associated with significant muscle morbidity that can lead to subsequent paraspinal muscular atrophy, scarring, decreased extensor strength and endurance, as well as pain. This approach-related morbidity is the main impetus for application MIS techniques to spinal procedures including trauma. Methods. A review of the relevant English literature was performed. Results. The current rationale, clinical applications, outcomes, and limitation of MIS management of TL injuries are summarized. Conclusion. The application of MIS techniques to spinal trauma is theoretically sound. However, the indications and technology are currently in evolution. Although very limited information is available, the results of current MIS techniques for the management of TL trauma are encouraging. This paper provides an overview of the rationale, applications and limitations of the use of minimal invasive surgical (MIS) techniques and tools for the management of select spine trauma patients. The goal of applying these MIS techniques to trauma is to reduce approach-related surgical morbidity while maintaining the traditional surgical principles of spinal trauma management.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».