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Enregistrement W2790298640 · doi:10.1093/neuros/nyx521

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

2018· article· en· W2790298640 sur OpenAlexaff
Aria Nouri, Lindsay Tetreault, Satoshi Nori, Allan R. Martin, Anick Nater, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyelopathyMagnetic resonance imagingStenosisNeurosurgerySpinal stenosisSpinal cordSpinal canalRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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