Preoperative Computed Tomography Myelography Parameters as Predictors of Outcome in Patients With Degenerative Cervical Myelopathy: Results of a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Study Design: Systematic review. Objectives: To determine the preoperative computed tomography (CT) myelogram imaging parameters in patients diagnosed with degenerative cervical myelopathy (DCM) that correlate with severity of DCM and predict postoperative patients’ functional outcome. Methods: An electronic database search was performed using Ovid Medline and Embase. CT myelogram studies investigating the correlation between imaging characteristics and DCM severity or postoperative outcomes were included. Two independent reviewers performed citation screening, selection, qualitative assessment, and data extraction using an objective and blinded protocol. Results: A total of 5 studies (402 patients) were included in this review and investigated the role of preoperative CT myelogram parameters in predicting the functional outcome after surgical treatment of DCM. All studies were retrospective cohort studies. CT myelogram characteristics included the transverse area of the spinal cord at maximum level of compression, spinal canal narrowing, number of blocks, spinal canal diameter, and flattening ratio. There is low evidence suggesting that patients with a preoperative transverse area of the spinal cord >30 mm 2 at the level of maximum compression have better postoperative recovery and outcome. We found no studies investigating the correlation between preoperative CT myelogram parameters and DCM severity. Conclusions: Patients with greater transverse area of spinal cord at the level of maximum compression on the preoperative CT myelogram are more likely to have better neurological outcome after surgery. There is insufficient evidence to suggest that any of the other CT myelogram parameters investigated are predictors of postoperative outcomes in patients with DCM.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».