Patient factors that matter in predicting spine surgery outcomes: a machine learning approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is an increasing recognition of the importance of predictive analytics in spine surgery. This, along with the addition of personalized treatment, can optimize treatment outcomes. The goal of this study was to examine the value of clinical, demographic, expectation, and cognitive appraisal variables in predicting outcomes after surgery. METHODS: This prospective longitudinal cohort study followed adult patients undergoing spinal decompression and/or fusion surgery for degenerative spinal conditions. The authors focused on predicting the numeric rating scale (NRS) for pain, based on past research finding it to be the most responsive of the spine patient-reported outcomes. Clinical data included type of surgery, adverse events, comorbidities, and use of pain medications. Demographics included age, sex, employment status, education, and smoking status. Data on expectations related to pain relief, ability to do household and exercise/recreational activities without pain, preventing future disability, and sleeping comfort. Appraisal items addressed 22 cognitive processes related to quality of life (QOL). LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) and bootstrapping tested predictors hierarchically to determine effective predictive subsets at approximately 10 months postsurgery, based on data either at baseline (model 1) or at approximately 3 months (model 2). RESULTS: The sample included 122 patients (mean age 61 years, with 53% being female). For model 1, analysis revealed better outcomes with patients expecting to be able to exercise or do recreational activities, focusing on recent events, and not focusing on how others see them (mean bootstrapped R2 [R2boot] = 0.12). For model 2, better outcomes were predicted by expecting symptom relief, focusing on the positive and on one's spinal condition (mean R2boot = 0.38). Bootstrapped analyses documented the stability of parameter estimates despite the small sample. CONCLUSIONS: Nearly 40% of the variance in spine outcomes was accounted for by cognitive factors, after adjusting for clinical and demographic factors. Different expectations and appraisal processes played a role in long- versus short-range predictions, suggesting that cognitive adaptation is important and relevant to pain relief outcomes after spine surgery. These results underscore the importance of addressing how people think about QOL and surgery outcomes to maximize the benefits of surgery.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».