Classification of Scoliosis Deformity Three-Dimensional Spinal Shape by Cluster Analysis
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Cluster analysis of existing database of spinal shape of patients attending a scoliosis clinic. OBJECTIVE: To determine whether patients with scoliosis can be classified into distinct groups by 3-dimensional curve shape. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Subjective or semiquantitative methods can be used to classify curve types in scoliosis, with the goal of rationalizing surgical planning. There are very few reports of using objective methods such as cluster analysis to improve this process. METHODS.: One hundred ten patients who underwent radiography of the spine by a stereo technique, at a scoliosis clinic in the period between 1982 and 1990, were studied. Fifty-six were studied longitudinally (average 3.4 clinic visits each), providing 245 total observations. Selected patients had 2 scoliosis curves with apex between T4 and L3, and both Cobb angles >9 degrees by an automated measurement. The 3-dimensional spinal shape was reconstructed from stereoradiographs. Each curve was quantified by its Cobb angle, apex level, apex vertebra rotation, and rotation of the plane of maximum curvature (PMC) (8 variables). Cluster analysis classified each patient at each visit by these variables. RESULTS: When the analysis searched for 4 clusters, the largest cluster (148 of 245 observations) was the pattern having counterclockwise rotation of the PMC of both curves (typically, a right upper scoliosis curve with kyphosis and left lower scoliosis curve with lordosis). The other 3 clusters (48, 34, and 15 observations) were the other permutations of these variables. Substantial overlap of all the other variables between groups was observed. Of the 56 patients seen longitudinally, 25 were consistently grouped at all clinic visits. CONCLUSION: Spinal shape of patients in a clinic population with 2 scoliosis curves form distinct groups according to the 4 permutations of the signs of the rotations of the PMC in 2 curve regions. The pattern can change with repeated observation, often because a slight curvature in the sagittal plane can change because of postural variation and measurement errors. Overlap of the other curve-shape variables between groups suggests that these spinal deformity classifications alone should not determine treatment strategy.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».