Are the Outcomes of Minimally Invasive Transforaminal/Posterior Lumbar Fusion Influenced by the Patient’s Age or BMI?
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A retrospective subgroup analysis of a prospective observational study was carried out. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Patients' baseline characteristics may influence the clinical outcomes after minimally invasive lumbar interbody fusion (MILIF). OBJECTIVE: This study aimed to investigate the influence of patient's age and body mass index (BMI) on the clinical outcomes of MILIF for degenerative lumbar disorder. MATERIALS AND METHODS: A total of 252 patients underwent MILIF. The clinical outcomes, including time to first ambulation, time to postsurgical recovery, back/leg pain in visual analog scale, Oswestry Disability Index, and EuroQol-5 Dimension, were collected at baseline, 4 weeks, 6, and 12 months. Patients were subgrouped by age (50 y and below: N=102; 51-64 y: N=102; 65 y and above: N=48) and BMI (≤25.0: N=79; 25.1-29.9: N=104; ≥30.0: N=69). Data from baseline to 12 months were compared for all clinical outcomes within age/BMI subgroups. Adverse events (AEs) and serious adverse events (SAEs) were summarized by age and BMI subgroups. RESULTS: All age and BMI subgroups showed significant improvements in clinical outcomes at 12 months compared with the baseline. The median time to first ambulation was similar for all subgroups (age groups: P=0.8707; BMI: P=0.1013); older people show a trend of having longer time to postsurgical recovery (age groups: P=0.0662; BMI: P=0.1591). Oswestry Disability Index, back, and leg pain visual analog scale, and EuroQol-5 Dimension were similar in all subgroups at every timepoint. A total of 50 AEs (N=39) were reported, 9 of which were SAEs; 3 AEs and 1 SAE were considered to be related to surgical procedure. No differences were observed in safety by age groups and BMI groups. CONCLUSION: MILIF appears to be safe and effective, independent of age or weight in the treatment of degenerative lumbar disorder. LEVEL OF EVIDENCE: Level II.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».