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Enregistrement W2538302529 · doi:10.1097/bsd.0000000000000428

Graft Subsidence and Revision Rates Following Anterior Cervical Corpectomy

2017· article· en· W2538302529 sur OpenAlexaff
Michael H. Weber, Maryse Fortin, Jian Shen, Bobby Tay, Serena S. Hu, Sigurd Berven, Shane Burch, Dean Chou, Christopher P. Ames, Vedat Deviren

Notice bibliographique

RevueClinical Spine Surgery A Spine Publication · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorpectomyMedicineCageSurgeryNonunionSubsidenceCervical spineGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. OBJECTIVE: To assess the subsidence and revision rates associated with different interbody cages following anterior cervical corpectomy and reconstruction. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Different interbody cages are currently used for surgical reconstruction of the anterior and middle columns of the spine following anterior cervical corpectomy. However, subsidence and delayed union/nonunion associated with allograft and cage reconstruction are common complications, which may require revision with instrumentation. MATERIALS AND METHODS: We reviewed the cases of 75 patients who underwent cervical corpectomy and compared the radiographic graft subsidence and revision rates for fibula allograft, titanium mesh cage, titanium expandable cage, and carbon fiber cages. Subsidence was calculated by comparing the immediate postoperative lateral x-ray films to those obtained during follow-up visits. RESULTS: The average graft subsidence was 3 mm and revision rate was 25% for fibula allograft versus 2.9 mm and 11.1%, 2.9 mm and 18.8% for titanium mesh cages and titanium expandable cages, respectively. The average graft subsidence for carbon fiber cages was 0.7 mm with no revision surgery in this subset. CONCLUSIONS: Our findings suggest that subsidence and revision rates following anterior corpectomy and interbody fusion could be minimized with the use of a carbon fiber cage.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
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 savante0,0000,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,336 · 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.

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

Citations52
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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