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Enregistrement W2912664969 · doi:10.1017/cjn.2018.376

Utilization of Spinal Intra-operative Three-dimensional Navigation by Canadian Surgeons and Trainees: A Population-based Time Trend Study

2019· review· en· W2912664969 sur OpenAlexaffvenueabout
Daipayan Guha, Ali Moghaddamjou, Zaneen Jiwani, Naif M. Alotaibi, Michael G. Fehlings, Todd G. Mainprize, Albert Yee, Victor X. D. Yang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrthopedic surgerySpecialtySpinal fusionCohortPhysical therapyGeneral surgerySurgeryFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Computer-assisted navigation (CAN) improves the accuracy of spinal instrumentation in vertebral fractures and degenerative spine disease; however, it is not widely adopted because of lack of training, high capital costs, workflow hindrances, and accuracy concerns. We characterize shifts in the use of spinal CAN over time and across disciplines in a single-payer health system, and assess the impact of intra-operative CAN on trainee proficiency across Canada. METHODS: A prospectively maintained Ontario database of patients undergoing spinal instrumentation from 2005 to 2014 was reviewed retrospectively. Data were collected on treated pathology, spine region, surgical approach, institution type, and surgeon specialty. Trainee proficiency with CAN was assessed using an electronic questionnaire distributed across 15 Canadian orthopedic surgical and neurosurgical programs. RESULTS: In our provincial cohort, 16.8% of instrumented fusions were CAN-guided. Navigation was used more frequently in academic institutions (15.9% vs. 12.3%, p<0.001) and by neurosurgeons than orthopedic surgeons (21.0% vs. 12.4%, p<0.001). Of residents and fellows 34.1% were fully comfortable using spinal CAN, greater for neurosurgical than orthopedic surgical trainees (48.1% vs. 11.8%, p=0.008). The use of CAN increased self-reported proficiency in thoracic instrumentation for all trainees by 11.0% (p=0.036), and in atlantoaxial instrumentation for orthopedic trainees by 18.0% (p=0.014). CONCLUSIONS: Spinal CAN is used most frequently by neurosurgeons and in academic centers. Most spine surgical trainees are not fully comfortable with the use of CAN, but report an increase in technical comfort with CAN guidance particularly for thoracic instrumentation. Increased education in spinal CAN for trainees, particularly at the fellowship stage and, specifically, for orthopedic surgery, may improve adoption.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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