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Enregistrement W2986777002 · doi:10.1093/ons/opz331

The Influence of Surgical Intervention and Sagittal Alignment on Frailty in Adult Cervical Deformity

2019· article· en· W2986777002 sur OpenAlexaff
Frank A. Segreto, Peter G. Passias, Avery Brown, Samantha R. Horn, Cole Bortz, Katherine E. Pierce, Haddy Alas, Virginie Lafage, Renaud Lafage, Justin S. Smith, Breton Line, Bassel G. Diebo, Michael P. Kelly, Gregory M. Mundis, Themistocles S. Protopsaltis, Alex Soroceanu, Han Jo Kim, Eric O. Klineberg, Douglas C. Burton, Robert A. Hart, Frank J. Schwab, Shay Bess, Christopher I. Shaffrey, Christopher P. Ames

Notice bibliographique

RevueOperative Neurosurgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSagittal planeLinear regressionFrailty IndexDeformityFeelingPhysical therapyPsychological interventionCohortRegression toward the meanSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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