Anterior Reduction for Cervical Spine Dislocation
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. Retrospective analysis of a prospectively followed cohort. Objective. Long-term evaluation of patients with anterior stabilization for dislocations of the cervical spine. Setting. Level 1 trauma center. Summary of Background Data. Anterior stabilization of unstable cervical spine injuries is gaining popularity. However, the method of open reduction is controversial. Methods. Forty-one consecutive patients with unstable dislocations/subluxations of the subaxial cervical spine were included. Closed reduction was attempted in all patients using Gardner-Wells traction. If this failed, an anterior open reduction was performed. Tricortical iliac crest autograft and anterior plating was used. Patients were assessed for: 1) rate of successful reduction and stabilization using only the anterior surgical approach; and 2) complications and long-term clinical and radiologic outcome. Results. Two of eight (25%) anterior open reductions failed requiring posterior surgery. One of these patients had associated pedicle fractures with horizontal rotation of the lateral masses. All grafts had healed successfully at the most recent follow-up visit. Moderate neck discomfort was found in 5 of 41 patients. Significant neurologic improvement was observed. Conclusions. Most subluxations/dislocations of the subaxial cervical spine can be reduced using Gardner-Wells traction and successfully stabilized with anterior surgery alone. If closed reduction fails, anterior open reduction is successful in the majority of cases. This cohort study investigates the feasibility and outcome of the anterior approach for the management of cervical spine dislocations/subluxations in patients with variable neurologic deficits. Adherence to the described reduction maneuver leads to a successful outcome in the vast majority of cases.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».