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Enregistrement W2507255181 · doi:10.1055/s-0036-1583159

The Value of CT and MRI in the Evaluation and Management of Patients with Thoracolumbar Spinal Injuries

2016· article· en· W2507255181 sur OpenAlexaff
Shanmuganathan Rajasekaran, Alexander R. Vaccaro, Rishi Mugesh, Gregory D. Schroeder, F. Cumhur Öner, Luiz Roberto Vialle, Jens R. Chapman, Marcel F. Dvorak, Michael G. Fehlings, Ajoy Prasad Shetty, Klaus John Schnake, Anupama Maheswaran, Frank Kandziora

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiographyMagnetic resonance imagingRadiologyComputed tomographySpinal fractureNuclear medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Although imaging has a major role in evaluation and management of thoracolumbar spinal trauma, the exact role of CT and MRI in addition to radiographs for fracture classification and management is unclear. We conducted an online survey base study to evaluate the added value of computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) in classification, evaluation of stability and management of thoracolumbar injuries. Methods Spine surgeons ( n = 41) from around the world classified 30 thoracolumbar fractures. The cases were presented in a three step approach: first plain radiographs, followed by CT and MRI images. Surgeons were asked to classify according to the AO Spine Classification System, evaluate fracture stability and choose management. Results Surgeons correctly classified 43.4% of fractures with plain radiographs alone; after additionally evaluating CT and MRI images, this percentage increased by further 18.2% and 2.2% respectively. Instability was diagnosed in 68.5% cases with plain radiographs and this percentage increased to 79.3% after CT ( p < .0001) but did not increase significantly after MRI. AO Type A fractures were identified in 51.7% of fractures with radiographs while the number of type B fractures increased after CT and MRI. The number of type C fractures diagnosed was constant across the three steps. Agreement between radiographs and CT was fair for A-type (k=0.31), poor for B-type (k=0.19), but it was excellent between CT and MRI (k > 0.87). CT and MRI had similar sensitivity in identifying fracture sub types except that MRI had a higher sensitivity (56.5%) for B2 fractures ( p < 0.001). Conclusion For accurate classification, radiographs alone were insufficient except for C type injuries. CT is mandatory for accurately classifying thoracolumbar fractures. Though MRI did confer a modest gain in sensitivity in B2 injuries, the study does not support the need for routine MRI in patients without spinal cord injury for classification, assessing instability or need for surgery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,315 · 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.

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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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