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Enregistrement W2966574285 · doi:10.1097/brs.0000000000003175

Development of a Novel Cervical Deformity Surgical Invasiveness Index

2019· article· en· W2966574285 sur OpenAlexaff
Peter G. Passias, Samantha R. Horn, Alexandra Sorocéanu, Cheongeun Oh, Tamir Ailon, Brian J. Neuman, Virginie Lafage, Renaud Lafage, Justin S. Smith, Breton Line, Cole Bortz, Frank A. Segreto, Avery Brown, Haddy Alas, Katherine E. Pierce, Robert K. Eastlack, Daniel M. Sciubba, Themistocles S. Protopsaltis, Eric O. Klineberg, Douglas C. Burton, Robert A. Hart, Frank J. Schwab, Shay Bess, Christopher I. Shaffrey, Christopher P. Ames

Notice bibliographique

RevueSpine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCorpectomySurgeryOsteotomyKyphosisSagittal planeForaminotomyDeformitySpinal fusionLordosisRetrospective cohort studyCobb angleArthrodesisDecompressionScoliosisRadiologyRadiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Retrospective review. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a novel surgical invasiveness index for cervical deformity (CD) surgery that incorporates CD-specific parameters. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: There has been a surgical invasiveness index for general spine surgery and adult spinal deformity, but a CD index has not been developed. METHODS: CD was defined as at least one of the following: C2-C7 Cobb >10°, cervical lordosis (CL) >10°, cervical sagittal vertical axis (cSVA) >4 cm, chin brow vertical angle >25°. Consensus from experienced spine and neurosurgeons selected weightings for each variable that went into the invasiveness index. Binary logistic regression predicted high operative time (>338 minutes), estimated blood loss (EBL) (>600 mL), or length of stay (LOS) >5 days) based on the median values of operative time, EBL, and LOS. Multivariable regression modeling was utilized to construct a final model incorporating the strongest combination of factors to predict operative time, LOS, and EBL. RESULTS: Eighty-five CD patients were included (61 years, 66% females). The variables in the newly developed CD invasiveness index with their corresponding weightings were: history of previous cervical surgery (3), anterior cervical discectomy and fusion (2/level), corpectomy (4/level), levels fused (1/level), implants (1/level), posterior decompression (2/level), Smith-Peterson osteotomy (2/level), three-column osteotomy (8/level), fusion to upper cervical spine (2), absolute change in T1 slope minus cervical lordosis, cSVA, T4-T12 thoracic kyphosis (TK), and sagittal vertical axis (SVA) from baseline to 1-year. The newly developed CD-specific invasiveness index strongly predicted long LOS (R = 0.310, P < 0.001), high EBL (R = 0.170, P = 0.011), and extended operative time (R = 0.207, P = 0.031). A second analysis used multivariable regression modeling to determine which combination of factors in the newly developed index were the strongest determinants of operative time, LOS, and EBL. The final predictive model included: number of corpectomies, levels fused, decompression, combined approach, and absolute changes in SVA, cSVA, and TK. This model predicted EBL (R = 0.26), operative time (R = 0.12), and LOS (R = 0.13). CONCLUSION: Extended LOS, operative time, and high blood loss were strongly predicted by the newly developed CD invasiveness index, incorporating surgical factors and radiographic parameters clinically relevant for patients undergoing CD corrective surgery. LEVEL OF EVIDENCE: 4.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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