A novel growing rod technique to treat early-onset scoliosis (EOS): a step-by-step 2D surgical video
Notice bibliographique
Résumé
Early-onset scoliosis (EOS) correction techniques have evolved slowly over the past 40 years and still remain a challenge for the spine surgeon. Avoiding spinal fusion in these patients is key to decreasing morbidity and mortality in this population. Current treatments for EOS include both conservative and surgical options. The authors present the modified Luqué technique that has been performed at their institution for the past decade. This modified technique relies on Luqué's principle, but with newer "gliding" implants through a less disruptive approach. The goal of this technique is to delay fusion as long as possible, with the intent to prevent deformity progression while preserving maximal growth. Normally, these patients will have definitive fusion surgery once they have reached skeletal maturity or as close as possible. Out of 23 patients until present (close to 4-year follow-up), the authors have not performed any revision due to implant failure. Three patients have undergone final fusion as the curve progressed (one patient, 4 years out, had final fusion at age 12 years; two other patients had final fusion at 3 years). These implants, which have the CE mark in Europe, are available in Canada via a special access process with Health Canada. The implants have not yet been submitted to the FDA, as they are waiting on clinical data out of Europe and Canada. In the following video the authors describe the modified Luqué technique step-by-step. The video can be found here: https://youtu.be/k0AuFa9lYXY.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».