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Enregistrement W2252887828 · doi:10.1097/brs.0b013e3181e16ae2

A Novel Classification System for Spinal Instability in Neoplastic Disease

2010· review· en· W2252887828 sur OpenAlexaff
Charles G. Fisher, Christian P. DiPaola, Timothy C. Ryken, Mark H. Bilsky, Christopher I. Shaffrey, Sigurd Berven, James S. Harrop, Michael G. Fehlings, Stefano Boriani, Dean Chou, Meic H. Schmidt, David W. Polly, R. Biagini, Shane Burch, Mark B. Dekutoski, Aruna Ganju, Peter C. Gerszten, Ziya L. Gokaslan, Michael W. Groff, Norbert J. Liebsch, Ehud Mendel, Scott H. Okuno, Shreyaskumar Patel, Laurence D. Rhines, Peter S. Rose, Daniel M. Sciubba, Narayan Sundaresan, Katsuro Tomita, Péter Varga, Luiz Roberto Vialle, Frank D. Vrionis, Yoshiya Yamada, Daryl R. Fourney

Notice bibliographique

RevueSpine · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRoyal University HospitalToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeoplastic diseaseDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Study Design. Systematic review and modified Delphi technique. Objective. To use an evidence-based medicine process using the best available literature and expert opinion consensus to develop a comprehensive classification system to diagnose neoplastic spinal instability. Summary of Background Data. Spinal instability is poorly defined in the literature and presently there is a lack of guidelines available to aid in defining the degree of spinal instability in the setting of neoplastic spinal disease. The concept of spinal instability remains important in the clinical decision-making process for patients with spine tumors. Methods. We have integrated the evidence provided by systematic reviews through a modified Delphi technique to generate a consensus of best evidence and expert opinion to develop a classification system to define neoplastic spinal instability. Results. A comprehensive classification system based on patient symptoms and radiographic criteria of the spine was developed to aid in predicting spine stability of neoplastic lesions. The classification system includes global spinal location of the tumor, type and presence of pain, bone lesion quality, spinal alignment, extent of vertebral body collapse, and posterolateral spinal element involvement. Qualitative scores were assigned based on relative importance of particular factors gleaned from the literature and refined by expert consensus. Conclusion. The Spine Instability Neoplastic Score is a comprehensive classification system with content validity that can guide clinicians in identifying when patients with neoplastic disease of the spine may benefit from surgical consultation. It can also aid surgeons in assessing the key components of spinal instability due to neoplasia and may become a prognostic tool for surgical decision-making when put in context with other key elements such as neurologic symptoms, extent of disease, prognosis, patient health factors, oncologic subtype, and radiosensitivity of the tumor. Spinal instability is poorly defined especially in neoplastic disease. The SOSG has developed a comprehensive classification system to define neoplastic spinal instability (the Spine Instability Neoplastic Score). The Spine Instability Neoplastic Score will aid oncologists and primary care physicians in determining timing of referral to spine surgeons and will aid surgeons in assessing need for surgical stabilization.

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)0,134
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,222
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1340,222
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,013
Bibliométrie0,0350,017
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
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

Citations1 231
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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