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Enregistrement W2572364682 · doi:10.1055/s-0036-1582667

Can EOS 3D Morphological Analysis Better Correlate with Pain Patterns than the Lenke Classification

2016· article· en· W2572364682 sur OpenAlexaff
Leonardo Simões, Jean Ouellet, Fan Jiang, Sultan Aldebeyan, Ahmed Aoude, Jenny Sun, Catherine Ferland, Neil Saran, Sheila Bote

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreShriners Hospitals for Children - CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScoliosisDeformityIdiopathic scoliosisSpinal deformityBack painReferred painSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Adolescent Idiopathic Scoliosis (AIS) has been thought to be a relatively painless three dimensional (3D) deformity of the spine, but some studies has shown that the incidence of mild to moderate pain in AIS ranges from 25 to 50%. With the arrival of the new low dose radiation EOS technology, it is now possible to quantify intersegmental changes of the scoliotic spine in an upright position that could be related to pain. Hypothesis EOS 3D morphological analysis of AIS patients will better correlate with presence of pain than the Lenke classification. Methods Fifty-nine patients (7 male/52 female, mean age of 14.3 years old) who were scheduled for elective posterior spinal fusion with diagnosis of AIS. Preoperative clinical pain data recorded consisted of: 1) numerical visual analogue (VAS) pain scores quantifying patients average and worst pain over the preceding month; 2) SRS22 scores. Preoperative PA and lateral imaging were utilized to reconstruct and generate 3D models using the EOS software. Global and segmental intervertebral orientation in all three planes including the Da Vinci diagram identifying maximal deformity orientation were generated and correlated with patients' clinical presentation. In addition, standard curve magnitude, curve classification (Lenke) and pelvic parameters were also analyzed to observe their association to pain. Statistical analysis was performed with GraphPad Prism 6. Results Lenke classification and its subtypes did not correlate with pain, nor did any of the classic curve parameters, with the exception of the presence of hyper lumbar lordosis (>60 degrees) (r = 0.32, p = 0.06). Hyperlordotic patients reported greater pain intensity than normal lordotic patients (U = 81.50, p = 0.04). Additional new 3D parameters from both global and intersegmental vertebral orientations in space were investigated. With the exception of high intervertebral frontal, lateral tilt of L4 over L5, no 3D correlations with pain patterns were observed. Conclusion Despite the additional 3D morphological analysis generated by the EOS imaging, we were not able to identify anatomical characteristics associated to the pain experience reported by patients, with the exception of hyperlumbar lordosis.

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)0,000
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2016
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