Factors Associated With Clinical Outcomes After Lumbar Interbody Fusion With a Porous Nitinol Implant
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A retrospective cohort study. OBJECTIVE: The aim of this study is to assess the association of demographic and perioperative factors with clinical outcomes of lumbar interbody fusion with a porous nitinol (TiNi) implant for degenerative disc disease. METHODS: Forty-one patients with degenerative lumbar disease were prospectively followed for a mean of 4.8 years. All patients were instrumented with porous TiNi interbody fusion devices. The Oswestry Disability Index (ODI) and return to work were used to assess clinical outcomes. Factors including age, body mass index, smoking status, insurance status, number of comorbidities, duration of surgery, estimated blood loss, number of levels fused, time since surgery, and preoperative ODI score were assessed. A multiple linear regression analysis was performed to look for demographic and perioperative factors associated with clinical outcome. RESULTS: = .019, respectively). Smoking status, salary insurance status, age, body mass index, number of comorbidities, number of levels fused, time since surgery, and preoperative ODI score were not significantly associated with outcome. CONCLUSIONS: Porous nitinol permitted fusion rates similar to those reported in the literature for alternative fusion cages. Poor functional outcome of patients was strongly associated with intraoperative blood loss and duration of surgery. We believe that estimated blood loss should be carefully evaluated in studies of postoperative outcome, as it may affect midterm outcomes. LEVEL OF EVIDENCE: Level 3.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».