Two-Year Clinical and Radiological Outcomes in Patients With Diabetes Undergoing Single-Level Anterior Cervical Discectomy and Fusion
Notice bibliographique
Résumé
Study Design: Secondary analysis of data from the multicenter, randomized, parallel-controlled Food and Drug Administration (FDA) investigational device exemption study. Objective: Studies on outcomes following anterior cervical discectomy and fusion (ACDF) in individuals with diabetes are scarce. We compared 24-month radiological and clinical outcomes in individuals with and without diabetes undergoing single-level ACDF with either i-FACTOR or local autologous bone. Methods: Between 2006 and 2013, 319 individuals with single-level degenerative disc disease (DDD) and no previous fusion at the index level underwent ACDF. The presence of diabetes determined the 2 cohorts. Data collected included radiological fusion evaluation, neurological outcomes, Neck Disability Index (NDI), Visual Analog Scale (VAS) scores, and the 36-Item Short Form Survey Version 2 (SF-36v2) Physical and Mental component summary scores. Results: There were 35 individuals with diabetes (11.1%; average body mass index [BMI] = 32.99 kg/m 2 ; SD = 5.72) and 284 without (average BMI = 28.32 kg/m 2 ; SD = 5.67). The number of nondiabetic smokers was significantly higher than diabetic smokers: 73 (25.70%) and 3 (8.57%), respectively. Preoperative scores of NDI, VAS arm pain, and SF-36v2 were similar between the diabetic and nondiabetic participants at baseline; however, VAS neck pain differed significantly between the cohorts at baseline ( P = .0089). Maximum improvement for NDI, VAS neck and arm pain, and SF-36v2 PCS and MCS scores was seen at 6 months in both cohorts and remained stable until 24 months. Conclusions: ACDF is effective for cervical radiculopathy in patients with diabetes. Diabetes is not a contraindication for patients requiring single-level surgery for cervical DDD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».