A Systematic Review of Classification Systems for Cervical Ossification of the Posterior Longitudinal Ligament
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».