Influence of correction objectives on the optimal scoliosis instrumentation strategy: A preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
In three recent studies we have shown how different correction objectives from a group of experienced spine surgeons add to the variability in AIS instrumentation strategies. This study examined the effect of correction objectives of three surgeons on the optimal instrumentation strategy. An optimization method using six instrumentation design parameters (e.g. limits of the instrumented segment, number, type and location of implants and rod shape) that were manipulated in a uniform experimental design framework was linked to a patient-specific biomechanical model to analyze the effects of a specific instrumentation configuration. The optimization cost function was formulated to maximize correction in the three anatomic planes and with minimal number of instrumented levels. Three surgeons from the Spinal Deformity Study Group provided their respective correction objectives for a single patient (56 degrees thoracic and 38 degrees lumbar Cobb angle). For each surgeon, 702 surgical configurations were iteratively simulated using a biomechanical model. The influence of the three different correction objectives on the optimal surgical strategy was evaluated. The resulting optimal fusion levels were T2-L4, T4-L2, and T4-L1. A Wilcoxon non parametric test analysis showed that fusion levels and the location of implants significantly were influenced by the correction objectives strategies (p<0.05). The optimal number of implants although different (12 vs.11 vs.10) was not statistically significant (p>0.1). Thus different surgeon-specified correction objectives produced different optimal instrumentation strategies for the same patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».