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Enregistrement W2937686950 · doi:10.3171/2019.1.spine181110

Investigating the utility of intraoperative neurophysiological monitoring for anterior cervical discectomy and fusion: analysis of over 140,000 cases from the National (Nationwide) Inpatient Sample data set

2019· article· en· W2937686950 sur OpenAlexaff
Jetan H. Badhiwala, Farshad Nassiri, Christopher D. Witiw, Alireza Mansouri, Saleh A. Almenawer, Leodante da Costa, Michael G. Fehlings, Jefferson R. Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraoperative Neuromonitoring and Anesthetic Effects
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior cervical discectomy and fusionPropensity score matchingLogistic regressionRetrospective cohort studyUnivariateIntraoperative neurophysiological monitoringSurgeryMultivariate analysisUnivariate analysisMultivariate statisticsInternal medicineCervical spine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Intraoperative neurophysiological monitoring (IONM) is a useful adjunct in spine surgery, with proven benefit in scoliosis-correction surgery. However, its utility for anterior cervical discectomy and fusion (ACDF) is unclear, as there are few head-to-head comparisons of ACDF outcomes with and without the use of IONM. The authors sought to evaluate the impact of IONM on the safety and cost of ACDF. METHODS: This was a retrospective analysis of data from the National (Nationwide) Inpatient Sample of the Healthcare Cost and Utilization Project from 2009 to 2013. Patients with a primary procedure code for ACDF were identified, and diagnosis codes were searched to identify cases with postoperative neurological complications. The authors performed univariate and multivariate logistic regression for postoperative neurological complications with use of IONM as the independent variable; additional covariates included age, sex, surgical indication, multilevel fusion, Charlson Comorbidity Index (CCI) score, and admission type. They also conducted propensity score matching in a 1:1 ratio (nearest neighbor) with the use of IONM as the treatment indicator and the aforementioned variables as covariates. In the propensity score-matched cohort, they compared neurological complications, length of stay (LOS), and hospital charges (in US dollars). RESULTS: A total of 141,007 ACDF operations were identified. IONM was used in 9540 cases (6.8%). No significant association was found between neurological complications and use of IONM on univariate analysis (OR 0.80, p = 0.39) or multivariate regression (OR 0.82, p = 0.45). By contrast, age ≥ 65 years, multilevel fusion, CCI score > 0, and a nonelective admission were associated with greater incidence of neurological complication. The propensity score-matched cohort consisted of 18,760 patients who underwent ACDF with (n = 9380) or without (n = 9380) IONM. Rates of neurological complication were comparable between IONM and non-IONM (0.17% vs 0.22%, p = 0.41) groups. IONM and non-IONM groups had a comparable proportion of patients with LOS ≥ 2 days (19% vs 18%, p = 0.15). The use of IONM was associated with an additional $6843 (p < 0.01) in hospital charges. CONCLUSIONS: The use of IONM was not associated with a reduced rate of neurological complications following ACDF. Limitations of the data source precluded a specific assessment of the effectiveness of IONM in preventing neurological complications in patients with more complex pathology (i.e., ossification of the posterior longitudinal ligament or cervical deformity).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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