Patient Predictors of Surgical Candidacy in Elective Spine Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The expansion of age-related degenerative spine pathologies has led to increased referrals to spine surgeons. However, the majority of patients referred for surgical consultation do not need surgery, leading to inefficient use of healthcare resources. This study aims to elucidate preoperative patient variables that are predictive of patients being offered spine surgery. METHODS: We conducted an observational cohort study on patients referred to our institution between May 2013 and January 2015. Patients completed a detailed preclinic questionnaire on items such as history of presenting illness, quality-of-life questionnaires, and past medical history. The primary end point was whether surgery was offered. A multivariable logistical regression using the random forest method was used to determine the odds of being offered surgery based on preoperative patient variables. RESULTS: An analysis of 1194 patients found that preoperative patient variables that reduced the odds of surgery being offered include mild pain (odds ratio [OR] 0.37, p=0.008), normal walking distance (OR 0.51, p=0.007), and normal sitting tolerance (OR 0.58, p=0.01). Factors that increased the odds of surgery include radiculopathy (OR 2.0, p=0.001), patient's belief that they should have surgery (OR 1.9, p=0.003), walking distance <50 ft (OR 1.9, p=0.01), relief of symptoms when bending forward (OR 1.7, p=0.008) and sitting (OR 1.6, p=0.009), works more slowly (OR 1.6 p=0.01), aggravation of symptoms by Valsalva (OR 1.4, p=0.03), and pain affecting sitting/standing (OR 1.1, p=0.001). CONCLUSIONS: We identified 11 preoperative variables that were predictive of whether patients were offered surgery, which are important factors to consider when screening outpatient spine referrals.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».