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Enregistrement W2098189149 · doi:10.2106/jbjs.i.00512

Relationship of Neural Axis Level of Injury to Motor Recovery and Health-Related Quality of Life in Patients with a Thoracolumbar Spinal Injury

2010· article· en· W2098189149 sur OpenAlexaff
Stephen Kingwell, Vanessa K. Noonan, Charles G. Fisher, D A Graeb, Ory Keynan, Hongbin Zhang, Marcel F. Dvorak

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British ColumbiaVancouver Spine Surgery InstituteSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal injuryPhysical medicine and rehabilitationQuality of life (healthcare)MedicineSpinal cord injuryPhysical therapySpinal cordPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Outcomes following traumatic conus medullaris and cauda equina injuries are typically predicted on the basis of the vertebral level of injury. This may be misleading as it is based on the assumption that the conus medullaris terminates at L1 despite its variable location. Our primary objective was to determine whether the neural axis level of injury (the spinal cord, conus medullaris, or cauda equina) as determined with magnetic resonance imaging is better than the vertebral level of injury for prediction of motor improvement in patients with a neurological deficit secondary to a thoracolumbar spinal injury. METHODS: Patients diagnosed with a motor deficit secondary to a thoracolumbar spinal injury, and who met the inclusion criteria, were contacted. Each patient had a magnetic resonance imaging scan that was reviewed by a spine surgeon and a neuroradiologist to determine the termination of the conus medullaris and the neural axis level of injury. Patient demographic data were collected prospectively at the time of admission. Admission and follow-up neurological assessments were performed by formally trained dedicated spine physiotherapists. RESULTS: Fifty-one patients were evaluated at a median of 6.2 years (range, 2.7 to 12.3 years) postinjury. The final motor scores differed significantly according to whether the patient had a spinal cord injury (mean, 62.8 points; 95% confidence interval, 55.4 to 70.2), conus medullaris injury (mean, 78.6 points; 95% confidence interval, 70.3 to 86.9), or cauda equina injury (mean, 88.8 points; 95% confidence interval, 78.9 to 98.7) (p = 0.0007). A univariate analysis showed the improvement in the motor scores after the cauda equina injuries (mean, 17.1 points; 95% confidence interval, 8.3 to 25.9) to be significantly greater than that after the spinal cord injuries (mean, 7.7 points; 95% confidence interval, 3.1 to 12.3) (p = 0.03). A multivariate analysis showed that an absence of initial sacral sensation had a negative effect on motor recovery by a factor of 13.2 points (95% confidence interval, 4.2 to 22.1). When compared with classifying our patients on the basis of the neural axis level of injury, reclassifying them on the basis of the vertebral level of injury resulted in a misclassification rate of 33%. CONCLUSIONS: The motor recovery of patients with a thoracolumbar spinal injury and a neurological deficit is affected by both the neural axis level of injury as well as the initial motor score. The results of this study can help the clinician to determine a prognosis for patients who sustain these common injuries provided that he or she evaluates the precise level of neural axis injury utilizing magnetic resonance imaging.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations34
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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