Factors predictive of topographical accuracy in spine level localization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pre-operative spine level localization by palpation of anatomical landmarks (ribs, spinous processes) in posterior approaches for surgeries from T4 to L2 is often inaccurate. This can lead to ineffective utilization of procedural time, increased radiation dose, potentially longer skin incision and wrong level surgery. Factors affecting topographical accuracy includes body mass index (BMI) of the patient, congenital or acquired deformity and knowledge of topographical anatomy. METHODS: (Vancouver, BC, Canada) and verification using an anterior-posterior radiograph. Potential factors predictive of accurate pre-operative spine level localization such as age, gender, BMI, palpable deformity, pathology related interspinous distance (ISPD) and pathology related skin to spinous process distance were evaluated. RESULTS: A prospective study was performed with 30 consecutive patients undergoing posterior spine surgery (T4 to L2). Accuracy of pathology related spine level localization using anatomical landmarks was only 40%. Pathology related ISPDs of more than 10 mm and palpable deformity was significantly correlated with successful determination of spine levels using anatomical landmarks. CONCLUSIONS: This study showed that poor spine level localization using anatomical landmarks was associated with pathology related ISPDs of less than 10 mm. Conversely, patients with palpable spinal deformity have their levels easily localized.
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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 | 0,001 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».