Regional and experiential differences in surgeon preference for the treatment of cervical facet injuries: a case study survey with the AO Spine Cervical Classification Validation Group
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The management of cervical facet dislocation injuries remains controversial. The main purpose of this investigation was to identify whether a surgeon's geographic location or years in practice influences their preferred management of traumatic cervical facet dislocation injuries. METHODS: A survey was sent to 272 AO Spine members across all geographic regions and with a variety of practice experience. The survey included clinical case scenarios of cervical facet dislocation injuries and asked responders to select preferences among various diagnostic and management options. RESULTS: A total of 189 complete responses were received. Over 50% of responding surgeons in each region elected to initiate management of cervical facet dislocation injuries with an MRI, with 6 case exceptions. Overall, there was considerable agreement between American and European responders regarding management of these injuries, with only 3 cases exhibiting a significant difference. Additionally, results also exhibited considerable management agreement between those with ≤ 10 and > 10 years of practice experience, with only 2 case exceptions noted. CONCLUSION: More than half of responders, regardless of geographical location or practice experience, identified MRI as a screening imaging modality when managing cervical facet dislocation injuries, regardless of the status of the spinal cord and prior to any additional intervention. Additionally, a majority of surgeons would elect an anterior approach for the surgical management of these injuries. The study found overall agreement in management preferences of cervical facet dislocation injuries around the globe.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».