Surgical Management of Degenerative Cervical Myelopathy
Notice bibliographique
Résumé
Degenerative cervical myelopathy (DCM), including cervical spondylotic myelopathy and ossification of the posterior longitudinal ligament, presents a heterogeneous set of variables reflecting its complex nature. Multiple studies in the past have attempted to elucidate an ideal surgical algorithm that surgeons may use when treating these patients, unfortunately all studies to date, including the rigorous systematic review used in this focus issue, have fallen short in identifying a superior approach when addressing DCM. Likely because of a superior approach being nonexistent because there are multiple pathoanatomical considerations. In addition to the multitude of variables that spine surgeons face when deciding the treatment options for patients with DCM, the previous studies that have been published, unfortunately, lack in consistent outcome and complication reporting. Therefore, synthesizing a treatment algorithm remains difficult, however, the articles in this focus issue use the GRADE system to assess the overall quality (strength) of available evidence and, where appropriate, formulate evidence-based recommendations. Factors that should be included in surgical decision making are the sagittal alignment, anatomical location of the compressive pathology, number of levels of compression, presence of absence or instability or subluxation, the type compressive pathology (e.g., spondylosis vs. ossification of the posterior longitudinal ligament), neck anatomy, bone quality, and surgeon experience or preference. Fortunately, as reviewed in the accompanying articles, a number of excellent surgical options exist that can be selected on the basis of the aforementioned pathoanatomical considerations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».