MRI Analysis of the Combined Prospectively Collected AOSpine North America and International Data
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: An ambispective analysis. OBJECTIVE: The aim of this study was to report the global prevalence of specific degenerative cervical pathologies in patients with degenerative cervical myelopathy (DCM) through detailed review of magnetic resonance imaging (MRIs). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: DCM encompasses a spectrum of age-related conditions that result in progressive spinal cord injury. METHODS: MRIs of 458 patients (age 56.4 ± 11.8, 285 male, 173 female) were reviewed for specific degenerative features, directionality of cord compression, levels of spinal cord compression, and signal changes on sagittal T2-weighted imaging (T2WI) and sagittal T1-weighted imaging (T1WI). Data were analyzed for differences between sex using Chi-square tests and geographic variations using Kruskal-Wallis tests. RESULTS: Spondylosis was frequently present (89.7%) and was commonly accompanied by enlargement of the ligamentum flavum (LF) (59.9%). Single-level disc pathology, ossification of posterior longitudinal ligament (OPLL), and spondylolisthesis had a prevalence of ∼10% each. OPLL was accompanied by spondylosis in 91.7%. Klippel-Feil syndrome was observed in 2.0%. The Asia-Pacific region had more OPLL (29%, P = 3 × 10) and less spondylolisthesis (1.9%, P = 0.002). Females presented more commonly with single-level disc pathology (13.9% vs. 6.7%; P = 0.013), and males with spondylosis (92.3% vs. 85.6%; P = 0.02) and enlargement of LF (61.4% vs. 49.1%; P = 0.01). C5 to C6 was the most frequent maximum compressed site (39.5%) and region for T2WI hyperintensity (38.9%). T2WI hyperintensity more commonly presented in males (82.4% vs. 66.7%; P < 0.001). CONCLUSION: This is the largest report on the prevalence and spectrum of pathology in patients with DCM. Herein, it has been demonstrated that degenerative features are highly interrelated, that females presented with milder MRI evidence of DCM, and that variations exist in the prevalence of pathologies between geographical regions. LEVEL OF EVIDENCE: 2.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».