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Enregistrement W2318044931 · doi:10.1097/brs.0000000000001152

Novel Method Using Baseline Normalization and Area Under the Curve to Evaluate Differences in Outcome Between Treatment Groups and Application to Patients With Cervical Spondylotic Myelopathy Undergoing Anterior Versus Posterior Surgery

2015· article· en· W2318044931 sur OpenAlexaff
Shian Liu, Lindsay Tetreault, Michael G. Fehlings, Vincent Challier, Justin S. Smith, Christopher I. Shaffrey, Paul M. Arnold, Justin K. Scheer, Jens R. Chapman, Branko Kopjar, Themistocles S. Protopsaltis, Virginie Lafage, Frank Schwab, Eric M. Massicotte, S. Tim Yoon, Christopher P. Ames

Notice bibliographique

RevueSpine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryProspective cohort studyRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Retrospective review of a prospective database. OBJECTIVE: To describe a novel method that uses baseline normalization and area under the curve (AUC) to compare surgical outcomes between patients surgically treated anteriorly versus posteriorly for cervical spondylotic myelopathy (CSM). SUMMARY AND BACKGROUND DATA: It is important to control for baseline characteristics, especially disease severity, when evaluating differences in outcomes between 2 treatment groups. However, current methods of reporting outcomes are limited perhaps diminish the health impact of the entire postoperative recovery experience. METHODS: In the prospective, multicenter AO Spine North America CSM database, 147 patients had complete modified Japanese Orthopaedic Association (mJOA) data at baseline and at 6-, 12-, and 24-months postoperatively and were either treated anteriorly (n = 94) or posteriorly (n = 53). Each patient's follow-up mJOA scores were normalized by dividing them by the patient's baseline value. A graph was then plotted with the time point on the x-axis and the normalized score or "recovery index" on the y-axis. The AUC was calculated and then compared between the anterior and posterior surgical approach groups. RESULTS: The non-normalized recovery profile of the anterior group was better than that of the posterior group, as the patients treated anteriorly had less functional impairment at baseline. After normalization, patients in the anterior and posterior group had similar recovery indices and AUCs at 6-months following surgery. At 24-months, patients treated posteriorly had a significantly higher recovery index (1.32) and a larger AUC (16.3) than those treated anteriorly (1.11, 14.5, P = 0.004 and P = 0.006, respectively). CONCLUSION: This is the first study to apply AUC analysis to patients with CSM. In surgical patients with CSM, those treated anteriorly achieved a higher mJOA score at all time points than those treated posteriorly. The recovery indices, however, were not significantly different between approach groups at 6 months. LEVEL OF EVIDENCE: 3.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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