Comparative Effectiveness and Economic Evaluations of Open Versus Minimally Invasive Posterior or Transforaminal Lumbar Interbody Fusion
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Systematic review of randomized and nonrandomized comparative studies. OBJECTIVE: To summarize the literature examining comparative effectiveness and economic evaluation of minimally invasive versus open transforaminal/posterior lumbar interbody fusion (T/PLIF). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Minimally invasive approaches to lumbar fusion have been proposed as an alternative to open surgery to decrease patient morbidity and improve clinical and patient-reported outcomes, with the possibility of secondary cost-savings. The comparative clinical and economic effectiveness of minimally invasive versus open T/PLIF remains largely undetermined. METHODS: A systematic review of Medline, EMBASE, Web of Science, and Cochrane from database inception to September 2015 inclusive was performed. Reference lists were manually searched. Studies comparing MIS to open T/PLIF for degenerative lumbar conditions, including at least 10 patients in each arm and reporting at least one clinical, perioperative, radiographic, adverse event, or economic outcome, were included. RESULTS: Between database inception and October 2015, 45 studies meeting inclusion criteria were identified with 3472 subjects undergoing MIS fusion and 5925 having an open procedure. There were no significant differences in operative time between the two groups, whereas patients undergoing MIS fusion consistently demonstrated less blood loss (16.1-88.7%) and shorter hospital stays (15.0-64.0% shorter). There was no difference in variably reported VAS, ODI, SF-36, SF-12, or EQ-5D scores between the two techniques at intermediate to long-term follow-up (12-60 months). Complication rates and fusion rates were also equivalent between the two groups. Economic studies demonstrate cost-savings in favor of MIS fusion ranging from 2.5 to 49.3%. CONCLUSION: Limited quality comparative observational cohort and randomized controlled studies of MIS versus open T/PLIF consistently demonstrate improved perioperative outcomes including operative time, estimated blood loss, and length of stay with no significant difference in patient-reported outcomes or complication rates between the two groups at final follow-up. Increasing economic data suggest both direct and indirect cost-savings in favor of MIS fusion. LEVEL OF EVIDENCE: N/A.
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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) | 0,003 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».