Klippel-Feil Syndrome: Pathogenesis, Diagnosis, and Management
Notice bibliographique
Résumé
Klippel-Feil syndrome (KFS), or congenital fusion of the cervical vertebrae, has been thought to be an extremely rare diagnosis. However, recent literature suggests an increased prevalence, with a high proportion of asymptomatic individuals. Occurring as a sporadic mutation or associated with several genes, the pathogenesis involves failure of cervical somite segmentation and differentiation during embryogenesis. Most commonly, the C2-C3 and C5-C6 levels are involved. KFS is associated with other orthopaedic conditions including Sprengel deformity, congenital scoliosis, and cervical spine abnormalities, as well as several visceral pathologies. There are several classification systems, some based on the anatomic levels of fusion and others on its genetic inheritance. Management of patients with KFS primarily involves observation for asymptomatic individuals. Surgical treatment may be for neurologic complaints, correction of deformity, concomitant spinal anomalies, or for associated conditions and varies significantly. Participation in sports is an important consideration. Recommendations for contact sports or activities depend on both the level and the number of vertebrae involved in the fusion. A multidisciplinary team should be involved in the treatment plan and recommendations for complex presentations.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».