AOSpine Thoracolumbar Spine Injury Classification System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Reliability and agreement study, retrospective case series. OBJECTIVE: To develop a widely accepted, comprehensive yet simple classification system with clinically acceptable intra- and interobserver reliability for use in both clinical practice and research. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Although the Magerl classification and thoracolumbar injury classification system (TLICS) are both well-known schemes to describe thoracolumbar (TL) fractures, no TL injury classification system has achieved universal international adoption. This lack of consensus limits communication between clinicians and researchers complicating the study of these injuries and the development of treatment algorithms. METHODS: A simple and reproducible classification system of TL injuries was developed using a structured international consensus process. This classification system consists of a morphologic classification of the fracture, a grading system for the neurological status, and description of relevant patient-specific modifiers. Forty cases with a broad range of injuries were classified independently twice by group members 1 month apart and analyzed for classification reliability using the Kappa coefficient (κ). RESULTS: The morphologic classification is based on 3 main injury patterns: type A (compression), type B (tension band disruption), and type C (displacement/translation) injuries. Reliability in the identification of a morphologic injury type was substantial (κ= 0.72). CONCLUSION: The AOSpine TL injury classification system is clinically relevant according to the consensus agreement of our international team of spine trauma experts. Final evaluation data showed reasonable reliability and accuracy, but further clinical validation of the proposed system requires prospective observational data collection documenting use of the classification system, therapeutic decision making, and clinical follow-up evaluation by a large number of surgeons from different countries.
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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) | 0,001 | 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 découle