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Enregistrement W2141429242 · doi:10.1186/1748-7161-7-21

Preoperative assessment and evaluation of instrumentation strategies for the treatment of adolescent idiopathic scoliosis: computer simulation and optimization

2012· article· en· W2141429242 sur OpenAlex
Younes Majdouline, Carl‐Éric Aubin, Xiaoyu Wang, Archana Sangole, Hubert Labelle

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueScoliosis · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInstrumentation (computer programming)MedicineIdiopathic scoliosisScoliosisSpinal fusionOrthopedic surgeryMedical physicsDeformitySpinal deformitySet (abstract data type)SurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A large variability in adolescent idiopathic scoliosis (AIS) correction objectives and instrumentation strategies was documented. The hypothesis was that different correction objectives will lead to different instrumentation strategies. The objective of this study was to develop a numerical model to optimize the instrumentation configurations under given correction objectives. METHODS: Eleven surgeons from the Spinal Deformity Study Group independently provided their respective correction objectives for the same patient. For each surgeon, 702 surgical configurations were simulated to search for the most favourable one for his particular objectives. The influence of correction objectives on the resulting surgical strategies was then evaluated. RESULTS: Fusion levels (mean 11.2, SD 2.1), rod shapes, and implant patterns were significantly influenced by correction objectives (p < 0.05). Different surgeon-specified correction objectives produced different instrumentation strategies for the same patient. CONCLUSIONS: Instrumentation configurations can be optimized with respect to a given set of correction objectives.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,315 · 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