Fusion <i>in situ</i> versus reduction for spondylolisthesis treatment: grading the evidence through a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: During surgical procedure on lumbar spondylolisthesis, the role of reducing slip remains controversial. The purpose of the present study was to compare fusion in situ with reduction in clinical and radiographic outcomes. METHODS: A literature research was performed at PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library. After screening by two authors, ten articles were brought into this meta-analysis finally, and the quality was evaluated by the modified Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Isthmic, moderate, and serious spondylolisthesis were all analyzed separately. Sensitivity analyses were performed for high-quality studies, and the publication bias was evaluated by the funnel plot. RESULTS: Most criteria did not have statistical differences between reduction and fusion in situ groups. However, in reduction group, the union rate was significantly higher (P=0.008), the slippage was much improved (P<0.001) and the hospital stay was much shorter comparing to no-reduction group (P<0.001). Subgroup analysis (containing moderate and serious slip, or isthmic spondylolisthesis) and sensitivity analysis were all consistent with original ones, and the funnel plot indicated no obvious publication bias in this meta-analysis. CONCLUSIONS: Both reduction and fusion in situ for lumbar spondylolisthesis were related with good clinical results. Reduction led to higher rate of fusion, better radiographic slippage, and shorter hospital stay. After sufficient decompression, reduction did not incur additional risk of neurologic impairment compared with fusion in situ.
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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 | 0,024 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,057 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».