Intramedullary Lesion Length on Postoperative Magnetic Resonance Imaging is a Strong Predictor of ASIA Impairment Scale Grade Conversion Following Decompressive Surgery in Cervical Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence indicates that, over time, patients with spinal cord injury (SCI) improve neurologically in various degrees. We sought to further investigate indicators of grade conversion in cervical SCI. OBJECTIVE: To detect predictors of ASIA impairment scale (AIS) grade conversion in SCI following surgical decompression. METHODS: In a retrospective study, demographics, clinical, imaging, and surgical data from 100 consecutive patients were assessed for predictors of AIS grade conversion. RESULTS: American Spinal Injury Association motor score was 17.1. AIS grade was A in 52%, B in 29%, and C in 19% of patients. Surgical decompression took place on an average of 17.6 h following trauma (≤12 h in 51 and >12 h in 49). Complete decompression was verified by magnetic resonance imaging (MRI) in 73 patients. Intramedullary lesion length (IMLL) on postoperative MRI measured 72.8 mm, and hemorrhage at the injury epicenter was noted in 71 patients. Grade conversion took place in 26.9% of AIS grade A patients, 65.5% of AIS grade B, and 78.9% of AIS grade C. AIS grade conversion had statistical relationship with injury severity score, admission AIS grade, extent of decompression, presence of intramedullary hemorrhage, American Spinal Injury Association motor score, and IMLL. A stepwise multiple logistic regression analysis indicated IMLL was the sole and strongest indicator of AIS grade conversion (odds ratio 0.950, 95% CI 0.931-0.969). For 1- and 10-mm increases in IMLL, the model indicates 4% and 40% decreases, respectively, in the odds of AIS grade conversion. CONCLUSION: Compared with other surrogates, IMLL remained as the only predictor of AIS grade conversion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».