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Enregistrement W3116947767 · doi:10.1302/0301-620x.103b1.bjj-2020-0714.r1

A comparison of conventional and minimally invasive multilevel surgery for children with diplegic cerebral palsy

2020· article· en· W3116947767 sur OpenAlexaff
Tomos Edwards, Nicky Thompson, R.J. Prescott, Julie Stebbins, James G. Wright, Tim Theologis

Notice bibliographique

RevueThe Bone & Joint Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsyMedicinePhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To compare changes in gait kinematics and walking speed 24 months after conventional (C-MLS) and minimally invasive (MI-MLS) multilevel surgery for children with diplegic cerebral palsy (CP). METHODS: A retrospective analysis of 19 children following C-MLS, with mean age at surgery of 12 years five months (seven years ten months to 15 years 11 months), and 36 children following MI-MLS, with mean age at surgery of ten years seven months (seven years one month to 14 years ten months), was performed. The Gait Profile Score (GPS) and walking speed were collected preoperatively and six, 12 and 24 months postoperatively. Type and frequency of procedures as part of MLS, surgical adverse events, and subsequent surgery were recorded. RESULTS: In both groups, GPS improved from the preoperative gait analysis to the six-month assessment with maintenance at 12 and 24 months postoperatively. While reduced at six months in both groups, walking speed returned to preoperative speed by 12 months. The overall pattern of change in GPS and walking speed was similar over time following C-MLS and MI-MLS. There was a median of ten procedures per child as part of both C-MLS (interquartile range (IQR) 8.0 to 11.0) and MI-MLS (IQR 7.8 to 11.0). Surgical adverse events occurred in seven (37%) and 13 (36%) children, with four (21%) and 13 (36%) patients requiring subsequent surgery following C-MLS and MI-MLS, respectively. CONCLUSION: 2021;103-B(1):192-197.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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