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Enregistrement W2471641819 · doi:10.1097/brs.0000000000001777

Impact of Depression and Bipolar Disorders on Functional and Quality of Life Outcomes in Patients Undergoing Surgery for Degenerative Cervical Myelopathy

2016· article· en· W2471641819 sur OpenAlexaff
Lindsay Tetreault, Narihito Nagoshi, Hiroaki Nakashima, Anoushka Singh, Branko Kopjar, Paul M. Arnold, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueSpine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDepression (economics)MyelopathyQuality of life (healthcare)Prospective cohort studyBipolar disorderOrthopedic surgeryComorbidityInternal medicineMajor depressive disorderSurgeryPhysical therapyPsychiatryLithium (medication)Spinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Analysis of a combined prospective dataset. OBJECTIVE: To compare clinical outcomes in patients with and without preexisting depression or bipolar disorder undergoing surgery for degenerative cervical myelopathy (DCM). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Psychiatric comorbidities, including depression, have been associated with worse clinical outcomes after lumbar spine surgery; however, it is unclear whether these psychiatric disorders are also predictive of outcomes in patients undergoing surgery for the treatment of DCM. METHODS: Four hundred and one patients with symptomatic DCM were enrolled in the prospective AOSpine International or North America study at twelve North American sites. Patients were evaluated preoperatively and at 6, 12, and 24 months using the modified Japanese Orthopedic Association scale (mJOA), Nurick score, Neck Disability Index (NDI), and Short- Form 36v2 (SF-36v2) Health Survey. A mixed model analytic approach was used to evaluate differences in outcomes at 24 months among patients with and without psychiatric disorders, while controlling for relevant baseline characteristics and surgical factors. RESULTS: Ninety-seven patients (24.19%) were diagnosed with preexisting depression or bipolar disorder. There were more females (65.98%) with these psychiatric disorders than males (34.02%) (P < 0.0001). Patients with psychiatric comorbidities were more likely to have cardiovascular (P = 0.0177), respiratory (P < 0.0001), gastrointestinal (P < 0.0001), rheumatologic (P = 0.0109), and neurologic (P = 0.0309) disorders. At 24 months after surgery, patients in both groups demonstrated significant improvements on the mJOA, Nurick, NDI, and SF-36v2 Physical Component Score (PCS). Patients with depression or bipolar disorder, however, did not exhibit a significant or clinically important change on the SF-36v2 Mental Component Score (MCS). There were no differences in mJOA and Nurick scores at 24 months among patients in each group. Improvement in NDI, SF-36v2 PCS, and MCS, however, were smaller in patients with depression or bipolar disorder than those without. CONCLUSION: Patients with depression or bipolar disorder have smaller functional and quality of life improvements after surgery compared to patients without psychiatric comorbidities. LEVEL OF EVIDENCE: 2.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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