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Enregistrement W2529090292 · doi:10.3171/2016.3.focus1665

Predicting the minimum clinically important difference in patients undergoing surgery for the treatment of degenerative cervical myelopathy

2016· article· en· W2529090292 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNeurosurgical FOCUS · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensOntario Tech UniversityToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMinimal clinically important differenceMedicineMyelopathyPoisson regressionUnivariateSurgeryLinear regressionInternal medicinePhysical therapyRandomized controlled trialMultivariate statisticsPopulationStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE The minimum clinically important difference (MCID) is defined as the minimum change in a measurement that a patient would identify as beneficial. Before undergoing surgery, patients are likely to inquire about the ultimate goals of the operation and of their chances of experiencing meaningful improvements. The objective of this study was to define significant predictors of achieving an MCID on the modified Japanese Orthopaedic Association (mJOA) scale at 2 years following surgery for the treatment of degenerative cervical myelopathy (DCM). METHODS Seven hundred fifty-seven patients were prospectively enrolled in either the AOSpine North America or International study at 26 global sites. Fourteen patients had a perfect preoperative mJOA score of 18 and were excluded from this analysis (n = 743). Data were collected for each participating subject, including demographic information, symptomatology, medical history, causative pathology, and functional impairment. Univariate log-binominal regression analyses were conducted to evaluate the association between preoperative clinical factors and achieving an MCID on the mJOA scale. Modified Poisson regression using robust error variances was used to create the final multivariate model and compute the relative risk for each predictor. RESULTS The sample consisted of 463 men (62.31%) and 280 women (37.69%), with an average age of 56.48 ± 11.85 years. At 2 years following surgery, patients exhibited a mean change in functional status of 2.71 ± 2.89 points on the mJOA scale. Of the 687 patients with available follow-up data, 481 (70.01%) exhibited meaningful gains on the mJOA scale, whereas 206 (29.98%) failed to achieve an MCID. Based on univariate analysis, significant predictors of achieving the MCID on the mJOA scale were younger age; female sex; shorter duration of symptoms; nonsmoking status; a lower comorbidity score and absence of cardiovascular disease; and absence of upgoing plantar responses, lower-limb spasticity, and broad-based unstable gait. The final model included age (relative risk [RR] 0.924, p < 0.0001), smoking status (RR 0.837, p = 0.0043), broad-based unstable gait (RR 0.869, p = 0.0036), and duration of symptoms (RR 0.943, p = 0.0003). CONCLUSIONS In this large multinational prospective cohort, 70% of patients treated surgically for DCM exhibited a meaningful functional gain on the mJOA scale. The key predictors of achieving an MCID on the mJOA scale were younger age, shorter duration of symptoms, nonsmoking status, and lack of significant gait impairment.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,254 · 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