A Systematic Review of Classification Systems for Cervical Ossification of the Posterior Longitudinal Ligament
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
DESIGN: Systematic review. OBJECTIVE: To conduct a systematic review to (1) summarize various classification systems used to describe cervical ossification of the posterior longitudinal ligament (OPLL) and (2) evaluate the diagnostic accuracy of various imaging modalities and the reliability of these classification systems. METHODS: A search was performed to identify studies that used a classification system to categorize patients with OPLL. Furthermore, studies were included if they reported the diagnostic accuracy of various imaging modalities or the reliability of a classification system. RESULTS: A total of 167 studies were deemed relevant. Five classification systems were developed based on X-ray: the 9-classification system (0.60%); continuous, segmental, mixed, localized or focal, circumscribed and others (92.81%); hook, staple, bridge, and total types (2.40%); distribution of OPLL (2.40%); and K-line classification (4.19%). Six methods were based on computed tomography scans: free-type, contiguous-type, and broken sign (0.60%); hill-, plateau-, square-, mushroom-, irregular-, or round-shaped (5.99%); rectangular, oval, triangular, or pedunculate (1.20%); centralized or laterally deviated (1.80%); plank-, spindle-, or rod-shaped (0.60%); and rule of nine (0.60%). Classification systems based on 3-dimensional computed tomography were bridging and nonbridging (1.20%) and flat, irregular, and localized (0.60%). A single classification system was based on magnetic resonance imaging: triangular, teardrop, or boomerang. Finally, a variation of methods was used to classify OPLL associated with the dura mater (4.19%). CONCLUSIONS: The most common method of classification was that proposed by the Japanese Ministry of Health, Labour and Welfare. Other important methods include K-line (+/-), signs of dural ossification, and patterns of distribution.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| 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)
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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 découle