Does surgical treatment increase the progression of spinal cord injury in patients with ossification of posterior longitudinal ligament of cervical spine? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study is to explore if the surgical treatment will accelerate the progression of spinal cord injury (SCI) in patients with cervical Ossification of the posterior longitudinal ligament (OPLL) and if surgery will have better curative effect than conservative treatment. METHODS: An extensive search of literature was implemented in PubMed, EMBASE, and other online databases. The quality of the included articles was evaluated according to the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale, as recommended by the Cochrane manual, and meta-analysis was performed using the review manage5.3 software. RESULTS: No obvious statistical difference was observed in the rate of SCI progression (P > 0.05, OR 1.15 [0.66, 2.00]), cervical range of motion, (P > 0.05, weighted mean difference (WMD) 4.52 [-5.75, 14.79]), and Japanese Orthopedic Association scores before surgery (P > 0.05, WMD -2.78 [-7.87, 2.32]) between the surgical group and conservative treatment group. However the surgical group illustrated obviously higher neurofunctional recovery rate (P < 0.05, OR 6.07 [1.55, 23.78]) and postoperative JOA score of the surgery group (P < 0.05, WMD -0.77 [-1.21, -0.33]) than conservative group. CONCLUSIONS: Based on this meta-analysis, there is not enough evidence to indicate that surgery will accelerate the progress of SCI with OPLL. However, the superiority of surgical efficacy can be observed over conservative treatment in terms of relieving neurological symptoms.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».