Development and Validation of a Novel Adult Spinal Deformity Surgical Invasiveness Score: Analysis of 464 Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A surgical invasiveness index (SII) has been validated in general spine procedures but not adult spinal deformity (ASD). OBJECTIVE: To assess the ability of the SII to determine the invasiveness of ASD surgery and to create and validate a novel ASD index incorporating deformity-specific factors, which could serve as a standardized metric to compare outcomes and risk stratification of different ASD procedures for a given deformity. METHODS: Four hundred sixty-four patients who underwent ASD surgery between 2009 and 2012 were identified in 2 multicenter prospective registries. Multivariable models of estimated blood loss (EBL) and operative time were created using deformity-specific factors. Beta coefficients derived from these models were used to attribute points to each component. Scoring was iteratively refined to determine the R2 value of multivariate models of EBL and operative time using adult spinal deformity-surgical (ASD-S) as an independent variable. Similarly, we determined weighting of postoperative changes in radiographical parameters, which were incorporated into another index (adult spinal deformity-surgical and radiographical [ASD-SR]). The ability of these models to predict surgical invasiveness was assessed in a validation cohort. RESULTS: Each index was a significant, independent predictor of EBL and operative time (P < .001). On multivariate analysis, ASD-S and ASD-SR explained more variability in EBL and operative time than did the SII (P < .001). The ASD-SR explained 21% of the variation in EBL and 10% of the variation in operative time, whereas the SII explained 17% and 3.2%, respectively. CONCLUSION: The ASD-SR, which incorporates deformity-specific components, more accurately predicts the magnitude of ASD surgery than does the SII.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».