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Enregistrement W3114170559 · doi:10.1097/brs.0000000000003873

Establishing the Injury Severity of Subaxial Cervical Spine Trauma

2020· article· en· W3114170559 sur OpenAlexaff
Gregory D. Schroeder, José A. Canseco, Parthik D. Patel, Srikanth N. Divi, Brian A. Karamian, Frank Kandziora, Emiliano Vialle, F. Cumhur Öner, Klaus John Schnake, Marcel F. Dvorak, Jens R. Chapman, Lorin M. Benneker, Shanmuganathan Rajasekaran, Christopher K. Kepler, Alexander R. Vaccaro

Notice bibliographique

RevueSpine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesAO Foundation
Mots-clésMedicineCervical spine injuryInjury Severity ScoreSpinal cord injuryCervical spineCervical vertebraeAbbreviated Injury ScaleFacet (psychology)Injury preventionPoison controlPhysical therapySurgeryEmergency medicineSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Global cross-sectional survey. OBJECTIVE: The aim of this study was to validate the AO Spine Subaxial Cervical Spine Injury Classification by examining the perceived injury severity by surgeon across AO geographical regions and practice experience. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Previous subaxial cervical spine injury classifications have been limited by subpar interobserver reliability and clinical applicability. In an attempt to create a universally validated scheme with prognostic value, AO Spine established a subaxial cervical spine injury classification involving four elements: injury morphology, facet injury involvement, neurologic status, and case-specific modifiers. METHODS: A survey was sent to 272 AO Spine members across all geographic regions and with a variety of practice experience. Respondents graded the severity of each variable of the classification system on a scale from zero (low severity) to 100 (high severity). Primary outcome was to assess differences in perceived injury severity for each injury type over geographic regions and level of practice experience. RESULTS: A total of 189 responses were received. Overall, the classification system exhibited a hierarchical progression in subtype injury severity scores. Only three subtypes showed a significant difference in injury severity score among geographic regions: F3 (floating lateral mass fracture, P = 0.04), N3 (incomplete spinal cord injury, P = 0.03), and M2 (critical disk herniation, P = 0.04). When stratified by surgeon experience, pairwise comparison showed only two morphological subtypes, B1 (bony posterior tension band injury, P = 0.02) and F2 (unstable facet fracture, P = 0.03), and one neurologic subtype (N3, P = 0.02) exhibited a significant difference in injury severity score. CONCLUSION: The AO Spine Subaxial Cervical Spine Injury Classification System has shown to be reliable and suitable for proper patient management. The study shows this classification is substantially generalizable by geographic region and surgeon experience, and provides a consistent method of communication among physicians while covering the majority of subaxial cervical spine traumatic injuries.Level of Evidence: 4.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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