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Enregistrement W2985160761 · doi:10.1097/brs.0000000000003316

A Predictive Model of Progression for Adolescent Idiopathic Scoliosis Based on 3D Spine Parameters at First Visit

2019· article· en· W2985160761 sur OpenAlexaff
Marie‐Lyne Nault, Marie Beauséjour, Marjolaine Roy‐Beaudry, Jean‐Marc Mac‐Thiong, Jacques A. de Guise, Hubert Labelle, Stefan Parent

Notice bibliographique

RevueSpine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIdiopathic scoliosisScoliosisSPINE (molecular biology)RachisSurgeryBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MINI: The aim of this prospective cohort study was to improve the prediction of curve progression in AIS. By adding the 3D morphology parameters at first visit, the predictive model explains 65% of the variability. It is one of the greatest advances in the understanding of scoliosis progression in the last 30 years. STUDY DESIGN: Prospective cohort study. OBJECTIVE: The objective of the present study was to design a model of AIS progression to predict Cobb angle at full skeletal maturity, based on curve type, skeletal maturation, and 3D spine parameters available at first visit. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a three-dimensional (3D) spinal deformity that affects 1% of adolescents. Curve severity is assessed using the Cobb angle. Prediction of scoliosis progression remains challenging for the treating physician and is currently based on curve type, severity, and maturity. The objective of this study was to develop a predictive model of final Cobb angle, based on 3D spine parameters at first visit, to optimize treatment. METHODS: A prospective cohort of AIS patients at first orthopedic visit was enrolled between 2006 and 2010, all with 3D reconstructions. Measurements of five types of descriptors were obtained: angle of plane of maximum curvature, Cobb angles, 3D wedging, rotation, and torsion. A general linear model analysis with backward selection was done with final Cobb angle (either just before surgery or at skeletal maturity) as outcome and 3D spine parameters and clinical parameters as predictors. RESULTS: Of 195 participants, 172 (88%) were analyzed; average age at presentation was 12.5 ± 1.3 years and mean follow-up to outcome, 3.2 years. The final model includes significant predictors: initial skeletal maturation, curve type, frontal Cobb angle, angle of plane of maximal curvature, and 3D disk wedging (T3-T4, T8-T9) and achieved a determination coefficient (R) = 0.643. Positive and negative predictive values to identify a curve of 35 degrees are 79% and 94%. CONCLUSION: This study developed a predictive model of spinal curve progression in scoliosis based on first-visit information. The model will help the treating physician to initiate appropriate treatment at first visit. LEVEL OF EVIDENCE: 3.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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