Non-neurologic adverse events after complex adult spinal deformity surgery: results from the prospective, multicenter Scoli-RISK-1 study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Accurate information regarding the expected complications of complex adult spinal deformity (ASD) is important for shared decision making and informed consent. The purpose of the present study was to investigate the rate and types of non-neurologic adverse events after complex ASD surgeries, and to identify risk factors that affect their occurrence. METHODS: The details and occurrence of all non-neurologic adverse events were reviewed in a prospective cohort of 272 patients after complex ASD surgical correction in a mulitcentre database of the Scoli-RISK-1 study with a planned follow-up of 2 years. Logistic regression analyses were used to identify potential risk factors for non-neurologic adverse events. RESULTS: Of the 272 patients, 184 experienced a total of 515 non-neurologic adverse events for an incidence of 67.6%. 121 (44.5%) patients suffered from more than one adverse event. The most frequent non-neurologic adverse events were surgically related (27.6%), of which implant failure and dural tear were most common. In the unadjusted analyses, significant factors for non-neurologic adverse events were age, previous spine surgery performed, number of documented non-neurologic comorbidities and ASA grade. On multivariable logistic regression analysis, previous spine surgery was the only independent risk factor for non-neurologic adverse events. CONCLUSIONS: The incidence of non-neurologic adverse events for patients undergoing corrective surgeries for ASD was 67.6%. Previous spinal surgery was the only independent risk factor predicting the occurrence of non-neurologic adverse events. These findings complement the earlier report of neurologic complications after ASD surgeries from the Scoli-RISK-1 study. These slides can be retrieved under Electronic Supplementary Material.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».