Congenital Cervical Spine Stenosis in a Multicenter Global Cohort of Patients With Degenerative Cervical Myelopathy: An Ambispective Report Based on a Magnetic Resonance Imaging Diagnostic Criterion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Congenital spinal stenosis (CSS) of the cervical spine is a risk factor for acute spinal cord injury and development of degenerative cervical myelopathy (DCM). OBJECTIVE: To develop magnetic resonance imaging (MRI)-based criteria to diagnose preexisting CSS and evaluate differences between patients with and without CSS. METHODS: A secondary analysis of international prospectively collected data between 2005 and 2011 was conducted. We examined the data of 349 surgical DCM patients and 27 controls. Spinal canal and cord anteroposterior diameters were measured at noncompressed sites to calculate spinal cord occupation ratio (SCOR). Torg-Pavlov ratios and spinal canal diameters from radiographs were correlated with SCOR. Clinical and MRI factors were compared between patients with and without CSS. Surgical outcomes were also assessed. RESULTS: Calculation of SCOR was feasible in 311/349 patients. Twenty-six patients with CSS were identified (8.4%). Patients with CSS were younger than patients without CSS (P = .03) and had worse baseline severity as measured by the modified Japanese Orthopedic Association score (P = .04), Nurick scale (P = .05), and Neck Disability Index (P < .01). CSS patients more commonly had T2 cord hyperintensity changes (P = .09, ns) and worse SF-36 Physical Component scores (P = .06, ns). SCOR correlated better with Torg-Pavlov ratio and spinal canal diameter at C3 than C5. Patients with SCOR ≥ 65% were also younger but did not differ in baseline severity. CONCLUSION: SCOR ≥ 70% is an effective criterion to diagnose CSS. CSS patients develop myelopathy at a younger age and have greater impairment and disability than other patients with DCM. Despite this, CSS patients have comparable duration of symptoms, MRI presentations, and surgical outcomes to DCM patients without CSS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».