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Enregistrement W2607465734 · doi:10.1177/2192568217699209

Does the Spine Surgeon’s Experience Affect Fracture Classification, Assessment of Stability, and Treatment Plan in Thoracolumbar Injuries?

2017· article· en· W2607465734 sur OpenAlexaff
Shanmuganathan Rajasekaran, Rishi Mugesh Kanna, Gregory D. Schroeder, Frank Cumhur Oner, Luiz Roberto Vialle, Jens R. Chapman, Marcel F. Dvorak, Michael G. Fehlings, Ajoy Prasad Shetty, Klaus John Schnake, Frank Kandziora, Alexander R. Vaccaro

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesAOSpineAO Foundation
Mots-clésMedicineAffect (linguistics)Fracture treatmentPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Prospective survey-based study. OBJECTIVES: The AO Spine thoracolumbar injury classification has been shown to have good reproducibility among clinicians. However, the influence of spine surgeons' clinical experience on fracture classification, stability assessment, and decision on management based on this classification has not been studied. Furthermore, the usefulness of varying imaging modalities including radiographs, computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) in the decision process was also studied. METHODS: Forty-one spine surgeons from different regions, acquainted with the AOSpine classification system, were provided with 30 thoracolumbar fractures in a 3-step assessment: first radiographs, followed by CT and MRI. Surgeons classified the fracture, evaluated stability, chose management, and identified reasons for any changes. The surgeons were divided into 2 groups based on years of clinical experience as <10 years (n = 12) and >10 years (n = 29). RESULTS: There were no significant differences between the 2 groups in correctly classifying A1, B2, and C type fractures. Surgeons with less experience had more correct diagnosis in classifying A3 (47.2% vs 38.5% in step 1, 73.6% vs 60.3% in step 2 and 77.8% vs 65.5% in step 3), A4 (16.7% vs 24.1% in step 1, 72.9% vs 57.8% in step 2 and 70.8% vs 56.0% in step3) and B1 injuries (31.9% vs 20.7% in step 1, 41.7% vs 36.8% in step 2 and 38.9% vs 33.9% in step 3). In the assessment of fracture stability and decision on treatment, the less and more experienced surgeons performed equally. The selection of a particular treatment plan varied in all subtypes except in A1 and C type injuries. CONCLUSION: Surgeons' experience did not significantly affect overall fracture classification, evaluating stability and planning the treatment. Surgeons with less experience had a higher percentage of correct classification in A3 and A4 injuries. Despite variations between them in classification, the assessment of overall stability and management decisions were similar between the 2 groups.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,297

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)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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