Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Though vertebroplasty is a well-known and extremely effective procedure in experienced hands, it is a much more difficult procedure to learn than standard spinal pain injection procedures. We therefore present a simplified, methodical approach to vertebroplasty that can be adopted by trained interventionalists. Many practitioners who attend hands-on cadaver workshops lack confidence to apply this technique in live patients. OBJECTIVES: To present a methodical, reproducible, and proven technique. To provide strategies on pre-procedure and post-procedure care in order to optimize outcomes in vertebroplasty patients. STUDY DESIGN: A step-by-step tutorial is presented outlining the steps in the vertebroplasty procedure. A discussion of anatomic considerations, pre-procedure patient selection issues, and post-procedure management is also presented. METHODS: Sections are presented on anatomy, patient selection, a 10-step technique on performance of vertebroplasty, a discussion of how this technique is advantageous, and post-procedure management. RESULTS: This technique has been proven in clinical practice for over 1,500 vertebroplasties and has been well-received the past 4 years by hundreds of trainees taught at numerous hands-on courses (Stryker Interventional Pain, Arthrocare, and Society of Interventional Radiology). CONCLUSION: A basic tutorial is presented for the beginner who is interested in vertebroplasty. This safe and reproducible technique has been proven in clinical practice. The anatomic considerations, patient selection issues, technique, and post-procedure management has been taught and well received by hundreds of physicians at numerous hands on courses within the United States and Canada.
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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 | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».