Lumbar Spinal Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: This is a retrospective analysis of data that were collected prospectively from 2 concurrent FDA IDE lumbar arthroplasty clinical trials performed at a single center. OBJECTIVES: The purpose of this study was to determine if factors differentiating those patients with the best and worst clinical outcomes from total disc arthroplasty (TDR) could be identified. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Overall the results of TDR have been favorable, including recent results from 2 FDA IDE trials conducted in the United States. However, as with any surgical procedure, there were some patients with extremely good outcomes, and some with poor outcomes. If factors differentiating these groups could be identified, this may help refine patient selection criteria and improve future results. METHODS: The databases of Charite and ProDisc patients at a single site were reviewed to identify patients who reached the 24-month follow-up period. A total of 203 patients, 63 who were implanted with the Charite prosthesis, and 140 who were implanted with the ProDisc prosthesis, were identified. The percentage change in the preoperative to postoperative VAS and Oswestry scores were used to identify the 10 best and 10 worst outcomes for each of the device types. Logistic regression analysis was conducted to determine which of a battery of demographic and clinical assessments were related to the best/worst group classification. RESULTS: Results of the regression analysis found that the only factor significantly related to clinical outcome was the length of time off work before surgery. None of the demographic variables, preoperative VAS or Oswestry scores or radiographic assessment of device placement, were significantly related to clinical outcome. Patients who were off work for shorter durations, or not at all, were more likely to be in the best-outcome group compared with patients who were off work for an extended period of time before surgery. CONCLUSION: This study suggests that among patients undergoing TDR, the length of time off work before surgery was related to outcome. No additional factors related to the best/worst classification were identified in the current study.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».