Effectiveness of Surgical Decompression in Patients With Degenerative Cervical Myelopathy: Results of the Canadian Prospective Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conflicting evidence exists regarding the effectiveness of surgery for degenerative cervical myelopathy (DCM), particularly in mild DCM. OBJECTIVE: To prospectively evaluate the impact of surgery on patient-reported outcomes in patients with mild (modified Japanese Orthopaedic Association [mJOA] ≥ 15), moderate (mJOA 12-14), and severe (mJOA < 12) DCM. METHODS: Prospective, multicenter cohort study of patients with DCM who underwent surgery between 2015 and 2019 and completed 1-yr follow-up. Outcome measures (mJOA, Neck Disability Index [NDI], EuroQol-5D [EQ-5D], Short Form [SF-12] Physical Component Score [PCS]/Mental Component Score [MCS], numeric rating scale [NRS] neck, and arm pain) were assessed at 3 and 12 mo postoperatively and compared to baseline, stratified by DCM severity. Changes in outcome measures that were statistically significant (P < .05) and met their respective minimum clinically important differences (MCIDs) were deemed clinically meaningful. Responder analysis was performed to compare the proportion of patients between DCM severity groups who met the MCID for each outcome measure. RESULTS: The cohort comprised 391 patients: 110 mild, 163 moderate, and 118 severe. At 12 mo after surgery, severe DCM patients experienced significant improvements in all outcome measures; moderate DCM patients improved in mJOA, NDI, EQ-5D, and PCS; mild DCM patients improved in EQ-5D and PCS. There was no significant difference between severity groups in the proportion of patients reaching MCID at 12 mo after surgery for any outcome measure, except NDI. CONCLUSION: At 12 mo after surgery, patients with mild, moderate, and severe DCM all demonstrated improved outcomes. Severe DCM patients experienced the greatest breadth of improvement, but the proportion of patients in each severity group achieving clinically meaningful changes did not differ significantly across most outcome measures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».