Minimally Invasive Spine Lumbar Surgery in Obese Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Transforaminal lumbar interbody fusion (TLIF) is the treatment of choice for lumbar spinal stenosis and spondylolisthesis. The procedure can be performed through a traditional open approach (O-TLIF) or through minimally invasive techniques (MI-TLIF). Spinal surgeries in obese patients can pose risks, including increased rates of infection and thromboembolic events. Questions/Purposes We sought to systematically review the literature on the differences between MI-TLIF and O-TLIF in the obese patient in terms of complication rate, functional outcomes, blood loss, and length of hospital stay. Methods We used the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines to systematically search PubMed, Embase, Web of Science, and the Cochrane Library for studies published through February 2019 and identified those comparing the outcomes of O-TLIF and MI-TLIF in obese patients. The primary outcome was complication rate (total, infections, dural tears); secondary outcomes were blood loss, length of hospital stay, and functional scores. Two authors independently reviewed the studies using the Newcastle-Ottawa Scale, and data were pooled using the Mantel-Haenszel random-effects model. Results In the sample of 430 patients, the average age was 53.5 years, there were 153 men and 203 women, and the average body mass index was 33.6. Complications were significantly higher in O-TLIF than in MI-TLIF (OR = 0.420 [95% CI: 0.199, 0.887]; I 2 = 45.20%). No difference was detected between the two groups for visual analog scale back pain scores and Oswestry Disability Index scores between the pre-operative and last follow-up visits (SMD = –0.034 [95% CI –0.695, 0.627]; I 2 = 62.14% and SMD = 0.617 [95% CI: –1.082, 2.316]; I 2 = 25%, respectively). Blood loss was significantly lower in MI-TLIF compared to O-TLIF (SMD = –426.736 [95% CI: –490.720, –362.752]; I 2 = 70.53%), as was the duration of hospital stay (SMD = –1.079 [95% CI: –1.591, –0.208]; I 2 = 84.3%). Conclusion MI-TLIF has equivalent efficacy to O-TLIF in obese patients at long-term follow-up. In addition, complication rate, blood loss, and length of hospital stay were lower in MI-TLIF than in O-TLIF.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».