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Enregistrement W2178924743 · doi:10.3171/2015.2.spine14973

Perioperative outcomes and adverse events of minimally invasive versus open posterior lumbar fusion: meta-analysis and systematic review

2015· review· en· W2178924743 sur OpenAlexaff
Christina L. Goldstein, Kevin Macwan, Kala Sundararajan, Y. Raja Rampersaud

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeMeta-analysisAdverse effectRandomized controlled trialMEDLINECohortSpinal fusionSurgeryCohort studyLumbarClinical trialPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECT: The objective of this study was to determine the clinical comparative effectiveness and adverse event rates of posterior minimally invasive surgery (MIS) compared with open transforaminal or posterior lumbar interbody fusion (TLIF/PLIF). METHODS: A systematic review of the Medline, EMBASE, PubMed, Web of Science, and Cochrane databases was performed. A hand search of reference lists was conducted. Studies were reviewed by 2 independent assessors to identify randomized controlled trials (RCTs) or comparative cohort studies including at least 10 patients undergoing MIS or open TLIF/PLIF for degenerative lumbar spinal disorders and reporting at least 1 of the following: clinical outcome measure, perioperative clinical or process measure, radiographic outcome, or adverse events. Study quality was assessed using the Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) protocol. When appropriate, a meta-analysis of outcomes data was conducted. RESULTS: The systematic review and reference list search identified 3301 articles, with 26 meeting study inclusion criteria. All studies, including 1 RCT, were of low or very low quality. No significant difference regarding age, sex, surgical levels, or diagnosis was identified between the 2 cohorts (856 patients in the MIS cohort, 806 patients in the open cohort). The meta-analysis revealed changes in the perioperative outcomes of mean estimated blood loss, time to ambulation, and length of stay favoring an MIS approach by 260 ml (p < 0.00001), 3.5 days (p = 0.0006), and 2.9 days (p < 0.00001), respectively. Operative time was not significantly different between the surgical techniques (p = 0.78). There was no significant difference in surgical adverse events (p = 0.97), but MIS cases were significantly less likely to experience medical adverse events (risk ratio [MIS vs open] = 0.39, 95% confidence interval 0.23-0.69, p = 0.001). No difference in nonunion (p = 0.97) or reoperation rates (p = 0.97) was observed. Mean Oswestry Disability Index scores were slightly better in the patients undergoing MIS (n = 346) versus open TLIF/PLIF (n = 346) at a median follow-up time of 24 months (mean difference [MIS - open] = 3.32, p = 0.001). CONCLUSIONS: The result of this quantitative systematic review of clinical comparative effectiveness research examining MIS versus open TLIF/PLIF for degenerative lumbar pathology suggests equipoise in patient-reported clinical outcomes. Furthermore, a meta-analysis of adverse event data suggests equivalent rates of surgical complications with lower rates of medical complications in patients undergoing minimally invasive TLIF/PLIF compared with open surgery. The quality of the current comparative evidence is low to very low, with significant inherent bias.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,033
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations260
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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