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Enregistrement W2227550344 · doi:10.2106/jbjs.o.00189

A Clinical Prediction Rule for Functional Outcomes in Patients Undergoing Surgery for Degenerative Cervical Myelopathy

2015· article· en· W2227550344 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensOntario Tech UniversityCentre for Disability Prevention and RehabilitationToronto East General HospitalToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyelopathyClinical prediction ruleConfidence intervalUnivariateUnivariate analysisPoisson regressionInternal medicineRelative riskSurgeryMultivariate analysisPhysical therapyMultivariate statisticsSpinal cordPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cervical spondylotic myelopathy (CSM) is a progressive spinal condition that is often managed surgically. Knowledge of important predictors of surgical outcome can provide decision support to surgeons and enable them to effectively manage their patients' expectations. The purpose of this study was to identify the most important clinical predictors of surgical outcome in patients with CSM using data from two multinational prospective studies. METHODS: A total of 757 patients treated surgically for CSM participated in either the CSM-North America or the CSM-International study. The model was designed to distinguish between patients who achieved a modified Japanese Orthopaedic Association (mJOA) score of ≥16 at the one-year follow-up and those who did not (mJOA < 16). A score of 16 was chosen as the cutoff as an mJOA of ≥16 translates to minimal impairment. Univariate analyses evaluated the relationship between outcome and various clinical predictors. Multivariate Poisson regression was used to create the final prediction rule and estimate relative risks. RESULTS: Based on univariate analyses, the probability of achieving a score of ≥16 decreased with the presence of certain symptoms, including gait dysfunction, the presence of certain signs such as lower limb spasticity, positive smoking status, higher comorbidity score, more severe preoperative myelopathy, and older age. The final model consisted of six significant and clinically relevant predictors: baseline severity score (relative risk [RR], 1.11; 95% confidence interval [CI], 1.07 to 1.15), impaired gait (RR, 0.76 [ref. = absence]; 95% CI, 0.66 to 0.88), age (RR, 0.91 per decade; 95% CI, 0.85 to 0.96), comorbidity score (RR, 0.93; 95% CI, 0.88 to 0.98), smoking status (RR, 0.78 [ref. = non-smoking]; 95% CI, 0.65 to 0.93), and duration of symptoms (RR, 0.95; 95% CI, 0.90 to 0.99). CONCLUSIONS: Patients were more likely to achieve a score of ≥16 (indicating minimal impairment) if they were younger, had milder preoperative myelopathy, did not smoke, had fewer and less severe comorbidities, did not present with impaired gait, and had shorter symptom duration.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,218 · 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