The Influence of Surgical Intervention and Sagittal Alignment on Frailty in Adult Cervical Deformity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is a relatively new area of study for patients with cervical deformity (CD). As of yet, little is known of how operative intervention influences frailty status for patients with CD. OBJECTIVE: To investigate drivers of postoperative frailty score and variables within the cervical deformity frailty index (CD-FI) algorithm that have the greatest capacity for change following surgery. METHODS: Descriptive analysis of the cohort were performed, paired t-tests determined significant baseline to 1 yr improvements of factors comprising the CD-FI. Pearson bivariate correlations identified significant associations between postoperative changes in overall CD-FI score and CD-FI score components. Linear regression models determined the effect of successful surgical intervention on change in frailty score. RESULTS: A total of 138 patients were included with baseline frailty scores of 0.44. Following surgery, mean 1-yr frailty score was 0.27. Of the CD-FI variables, 13/40 (32.5%) were able to improve with surgery. Frailty improvement was found to significantly correlate with baseline to 1-yr change in CBV, PI-LL, PT, and SVA C7-S1. HRQL CD-FI components reading, feeling tired, feeling exhausted, and driving were the greatest drivers of change in frailty. Linear regression analysis determined successful surgical intervention and feeling exhausted to be the greatest significant predictors of postoperative change in overall frailty score. CONCLUSION: Complications, correction of sagittal alignment, and improving a patient's ability to read, drive, and chronic exhaustion can significantly influence postoperative frailty. This analysis is a step towards a greater understanding of the relationship between disability, frailty, and surgery in CD.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».