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Enregistrement W3210884101 · doi:10.1186/s12891-021-04803-7

Titanium interlayer-mediated hydroxyapatite-coated polyetheretherketone cage in transforaminal lumbar interbody fusion surgery

2021· article· en· W3210884101 sur OpenAlexfundno aff
Ce Zhu, Miaomiao He, Lili Mao, Huiliang Yang, Bowen Hu, Li Zhang, Ganjun Feng, Limin Liu, Yueming Song

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSichuan UniversityChina Postdoctoral Science FoundationMcMaster University
Mots-clésPeekMedicineOrthopedic surgeryVisual analogue scaleRadiographyCageSpinal fusionLumbarSurgeryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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