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Enregistrement W2336882784 · doi:10.1097/brs.0000000000001588

Anterior Cervical Discectomy and Fusion

2016· article· es· W2336882784 sur OpenAlexaff
Benjamin C. Mayo, Dustin H. Massel, Daniel D. Bohl, William W. Long, Krishna Modi, Kern Singh

Notice bibliographique

RevueSpine · 2016
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensRoyal Bank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior cervical discectomy and fusionSurgeryDiscectomyCohortArthrodesisLogistic regressionLearning curveDegenerative disc diseaseCervical spineLumbarInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Case-series OBJECTIVE.: The aim of the study was to investigate changes in intraoperative and postoperative parameters associated with the surgical learning curve for anterior cervical discectomy and fusion (ACDF). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: ACDF is a common surgical spine procedure. The surgical learning curve for this procedure has not been previously characterized. METHODS: A prospectively maintained surgical database of consecutive patients who underwent primary 1-2 level ACDF for degenerative spine disease from 2006 to 2014 was reviewed. Patients with concurrent or revision procedures were excluded. The series began after the surgeon's fellowship and includes his first case as an attending. A total of 374 patients were divided sequentially into cohorts of 125 (early), 125 (middle), and 124 (late). Statistical analyses utilized independent sample t tests, chi squared tests, and multivariate regression adjusted for preoperative characteristics. The learning curve of operative time was characterized using three-parameter asymptotic regression and two separate linear regressions. RESULTS: The earliest cohort had a greater comorbidity burden, percentage of smokers, and Medicare patients, with fewer workers' compensation patients when compared to later cohorts. Later cohorts demonstrated decreased mean operative time and estimated blood loss (EBL) and increased arthrodesis rate. Asymptotic and linear regression analyses demonstrated that 50% of the learning curve occurred at case 17 and 31, respectively, whereas 90% of potential improvement occurred by case 56 and 57, respectively. CONCLUSION: A significant learning curve exists for surgeons performing ACDFs. Patients undergoing ACDF will experience shorter operations, less EBL, and greater arthrodesis rates as the surgeon gains experience. Operative proficiency can be expected to occur by case 60, with arthrodesis rate increasing over a longer period. These results suggest that despite longer operative times and increased EBL with earlier cases, ACDF can safely and effectively be performed at the onset of a surgeon's career. This conclusion may be useful to new surgeons debating between operative and nonoperative management of cervical degenerative disc disease. LEVEL OF EVIDENCE: 4.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,267 · 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.

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

Citations54
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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