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Enregistrement W2063894596 · doi:10.1097/01.brs.0000174529.07959.c0

Surgical Treatment for the Painful Motion Segment

2005· review· en· W2063894596 sur OpenAlexaff
David W. Polly, Edward Santos, Amir A. Mehbod

Notice bibliographique

RevueSpine · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: A convenience literature-based review of the different techniques of posterior lumbar fusion. OBJECTIVE: To describe the history, specific techniques, and outcomes of different methods of posterior lumbar fusion. The specific methods that were described include 1) uninstrumented posterior, posterolateral, and facet fusion, and 2) instrumented fusion using pedicle screws or facet screws. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: There are various posterior fusion techniques available for the treatment of degenerative lumbar spine conditions. Each individual technique has specific technical demands, indications, advantages, and disadvantages which should be taken into consideration when performing these procedures. METHODS: The published scientific literature on the different methods of posterior lumbar fusion was reviewed. The history, indications, advantages, disadvantages, and clinical and radiographic outcomes were described based on the literature search. RESULTS/CONCLUSIONS: Posterior fusion techniques have been and will continue to be among the most commonly performed procedures in lumbar spine surgery. The different methods of fusion are well defined, as are the possible complications and outcomes. They are effective techniques when performed on appropriately selected patients by a surgeon knowledgeable in the techniques and indications. Further studies are needed regarding promising but relatively unproven developments such as minimally invasive surgery and the use of osteoinductive agents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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