Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Re: False-negative transcranial motor-evoked potentials during scoliosis surgery causing paralysis. Spine 2009; 34:e896–900. We read with concern the report by Modi et al1 in a recent issue of Spine detailing their unfortunate experience, with a patient awaking paraplegic after spine deformity correction surgery, with apparently no change in the evoked responses. This would appear to be, as they state, the first such case in the literature and as such is important. In this case, the surgeons used an automated neuromonitoring system that relied on MEPs only. This type of approach is new and controversial. Recently, Hsu et al proposed, in this journal, the MEP and EMG only approach for monitoring of spine deformity surgery.2 At the time, we expressed concern about this approach3 and the potential for sensory deficits to be missed. The relative ease, safety, and efficacy of SSEPs have been well-established and their use is, in our opinion, a required component of neuromonitoring in spine deformity surgery. In this case, we are provided with representative traces from 4 time points during the case, however, these are somewhat difficult to read given overlap between traces. It is apparent from these traces that there were some changes in the recordings during the surgery. It is of course, unknown whether these changes would have been detected using SSEPs, but that possibility must be considered. Also of grave concern is the possibility that this was a real change in MEPs that was not detected using the automated system. Reliance on automation in this field is a real concern among many professionals in the field. For many of us it is not clear that these systems are as safe as the neurophysiologist driven systems. Head-to-head trials of the 2 types of system are only just starting. We would support the call for more basic and applied research in this field. Jonathan Norton University of Alberta Hospital Alberta, Canada
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».