P.133 A retrospective analysis of the clinical utility of the Tokuhashi scale, and its impact in surgical management of spinal metastatic disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: The evaluation of patients presenting with spinal metastatic disease is often challenging. The Tokuhashi scale intends to facilitate this process. We conducted this study to investigate its clinical utility in surgical-decision making in patients with spinal metastasis. Methods: The oncology database was used to allocate 285 patients with spinal metastasis between 2010 and 2015. The Tokuhashi scale components were determined from a chart review. Results: Based on the Tokuhashi scale, there was 69.1% in the non-operative/radiation group (group 1), 23.2% in the palliative/excisional surgical group (group2) and 7.7% in the surgical group (group 3). Using Kaplan-Meiers estimate, survival time was significantly different across the three groups with means 232.8±30.8, 352.3±49.2 and 568.3±206.1 days, respectively. A significantly higher proportion of patients (84.6%) were treated non-surgically in group 1, compared to 45.5% in group 3 (X2=19.5, P<0.001). However, there was no correlation between the type of surgical interventions (i.e. instrumented decompression, decompression alone, percutaneous vertebral augmentation and instrumented vertebral augmentation) and the Tokuhashi score. Conclusions: This review illustrates the utility of the Tokuhashi scale in predicting survival. However, it does not address the new role of emerging different surgical strategies for the treatment of spinal metastasis and lacks information concerning spinal instability.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».