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Enregistrement W2950107246 · doi:10.7759/cureus.4966

Percutaneous Pedicle Screws in the Obese: Should the Skin Incision Be More Lateral?

2019· article· en· W2950107246 sur OpenAlexaff
Kyle Mombell, Jacob E. Waldron, Patrick B. Morrissey, Nelson S. Saldua

Notice bibliographique

RevueCureus · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensVancouver Spine Surgery Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneousSoft tissueRadiographyLumbarSurgeryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine if the skin incision for lumbar percutaneous pedicle screws should be more lateral in the obese patient. METHODS: This was a retrospective radiographic analysis of 30 obese and non-obese lumbar spine computed tomography (CT) radiographs comparing the depth of soft tissue along the anatomic axis of the pedicle at L4 and L5. RESULTS: The average distance from the pedicle trajectory on the skin to the lateral border of the pedicle at L4 was 1.4 cm and 3.8 cm in the non-obese and obese groups, respectively. The average distance from the pedicle trajectory on the skin to the lateral border of the pedicle at L5 was 2.1 cm and 4.3 cm in the non-obese and obese groups, respectively; both these differences reached statistical significance, p <0.05. CONCLUSIONS: This radiographic study supports a more lateral start point for percutaneous pedicle screws in obese patients to maintain an anatomic trajectory when inserting percutaneous pedicle screws into the lumbar spine at L4 and L5. If a skin incision is made at only 1 cm lateral to the pedicle in the obese patient, the surgeon often has to place significant traction on the skin edge to lateralize their instrumentation to achieve an appropriate angle of insertion. By making a more lateral skin incision, less manipulation of the skin and soft tissues is needed to maintain an anatomic trajectory of the pedicle screw. Decreasing soft tissue manipulation may decrease wound and instrumentation complications in this at-risk population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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