Responding to Intraoperative Neuromonitoring Changes During Pediatric Coronal Spinal Deformity Surgery
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective case study on prospectively collected data. OBJECTIVES: The purpose of this explorative study was: 1) to determine if patterns of spinal cord injury could be detected through intra-operative neuromonitoring (IONM) changes in pediatric patients undergoing spinal deformity corrections, 2) to identify if perfusion based or direct trauma causes of IONM changes could be distinguished, 3) to observe the effects of the interventions performed in response to these events, and 4) to attempt to identify different treatment algorithms for the different causes of IONM alerts. METHODS: Prospectively collected neuromonitoring data in pre-established forms on consecutive pediatric patients undergoing coronal spinal deformity surgery at a single center was reviewed. Real-time data was collected on IONM alerts with >50% loss in signal. Patients with alerts were divided into 2 groups: unilateral changes (direct cord trauma), and bilateral MEP changes (cord perfusion deficits). RESULTS: A total of 97 pediatric patients involving 71 females and 26 males with a mean age of 14.9 (11-18) years were included in this study. There were 39 alerts in 27 patients (27.8% overall incidence). All bilateral changes responded to a combination of transfusion, increasing blood pressure, and rod removal. Unilateral changes as a result of direct trauma, mainly during laminotomies for osteotomies, improved with removal of the causative agent. Following corrective actions in response to the alerts, all cases were completed as planned. Signal returned to near baseline in 20/27 patients at closure, with no new neurological deficits in this series. CONCLUSION: A high incidence of alerts occurred in this series of cases. Dividing IONM changes into perfusion-based vs direct trauma directed treatment to the offending cause, allowing for safe corrections of the deformities. Patients did not need to recover IONM signal to baseline to have a normal neurological examination.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».