Titanium interlayer-mediated hydroxyapatite-coated polyetheretherketone cage in transforaminal lumbar interbody fusion surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The variance in clinical responses to polyetheretherketone (PEEK) cages with titanium (Ti) and hydroxyapatite (HA) coatings (PEEK-Ti-HA cages) is still not clear. In this study, we aimed to evaluate the radiographic and clinical outcomes of patients undergoing TLIF using PEEK-Ti-HA cages with a particular focus on fusion rate. METHODS: A prospective and nonrandomized study was conducted to compare the outcomes of PEEK-Ti-HA cages (group A, n = 32) and uncoated PEEK cages (group B, n = 32). The follow up time was at least 2 years. The radiographic assessments included the regional lordosis (RL), disc height (DH), and fusion rate. The clinical indexes included the Japanese Orthopedic Association (JOA) scores and visual analog scale (VAS) scores (back and leg). RESULTS: No significant differences were found in the pre- and postoperative RL and DH between Group A and Group B. And RL and DH, even if there were any variance initially, were restored not long after surgery in both groups. Though Group A had a significantly higher fusion rate than group B at 3 months post-surgery (93.7% vs. 75.0%), the fusion rates for the two groups reached the same level (100%) when it comes to the final follow-up. Additionally, differences of VAS and JOA scores for the two groups in general approximate. CONCLUSIONS: PEEK-Ti-HA cages, in contrast with uncoated PEEK cages, produced a better fusion rate at 3 months after single-level TLIF. The fusion rates of both groups could get 100% at the final follow-up. PEEK-Ti-HA cages could achieve similar RL, DH, JOA scores and VAS scores in comparison with uncoated PEEK cages post-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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».