Epidemiology and Outcomes of Vertebral Artery Injury in 16 582 Cervical Spine Surgery Patients: An AOSpine North America Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
Study Design: A multicenter retrospective case series was compiled involving 21 medical institutions. Inclusion criteria included patients who underwent cervical spine surgery between 2005 and 2011 and who sustained a vertebral artery injury (VAI). Objective: To report the frequency, risk factors, outcomes, and management goals of VAI in patients who have undergone cervical spine surgery. Methods: Patients were evaluated on the basis of condition-specific functional status using the Neck Disability Index (NDI), modified Japanese Orthopaedic Association (mJOA) score, the Nurick scale, and the 36-Item Short-Form Health Survey (SF-36). Results: VAIs were identified in a total of 14 of 16 582 patients screened (8.4 per 10 000). The mean age of patients with VAI was 59 years (±10) with a female predominance (78.6%). Patient diagnoses included myelopathy, radiculopathy, cervical instability, and metastatic disease. VAI was associated with substantial blood loss (770 mL), although only 3 cases required transfusion. Of the 14 cases, 7 occurred with an anterior-only approach, 3 cases with posterior-only approach, and 4 during circumferential approach. Fifty percent of cases of VAI with available preoperative imaging revealed anomalous vessel anatomy during postoperative review. Average length of hospital stay was 10 days (±8). Notably, 13 of the 14 (92.86%) cases resolved without residual deficits. Compared to preoperative baseline NDI, Nurick, mJOA, and SF-36 scores for these patients, there were no observed changes after surgery ( P = .20-.94). Conclusions: Vertebral artery injuries are potentially catastrophic complications that can be sustained from anterior or posterior cervical spine approaches. The data from this study suggest that with proper steps to ensure hemostasis, patients recover function at a high rate and do not exhibit residual deficits.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».