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Body mass index affects outcomes after vertebral body tethering surgery
Stefan Parent, Firoz Miyanji, Kevin Smit, Joshua Murphy, Riley Bowker, Nedal Al Khatib, Ron El‐Hawary, Abdullah Abdullah, Edward S. Ahn, Behrooz A. Akbarnia, Harry Akoto, Stephen A. Albanese, Jason Anari, John T. Anderson, Richard C. E. Anderson, Lindsay M. Andras, Jennifer M. Bauer, Laura L. Bellaire, Randy Betz, Craig M. Birch, Laurel C. Blakemore, Oheneba Boachie-Adjei, Chris Bonfield, Daniel Bouton, Félix Brassard, Douglas L. Brockmeyer, Jaysson T. Brooks, David B. Bumpass, Pat Cahill, Olivier Chémaly, Jason Pui Yin Cheung, Kmc Cheung, Robert Cho, Tyler Christman, Eduardo C. Beauchamp, Daniel E. Couture, Haemish Crawford, Alvin H. Crawford, Benny Dahl, Gökhan Demirkıran, Dennis P. Devito, Mohammad Diab, Hazem El Sebaie, John B. Emans, Mark Erickson, Jorge Fabregas, Frances A. Farley, David M. Farrington, Graham T. Fedorak, Ryan Fitzgerald, Nicholas D. Fletcher, Lorena V. Floccari, Jack Flynn, Peter G. Gabos, Adrian Gardner, Sumeet Garg, FRANK J. GEROW, Michael Glotzbecker, Jaime A. Gómez, David Gonda, Tenner J. Guillaume, Purnendu Gupta, Kyle G. Halvorson, Kim Hammerberg, Christina K. Hardesty, Daniel Hedequist, Michael J. Heffernan, John Heflin, Ilkka Helenius, Jose Herrera, Grant D. Hogue, Josh Holt, Jason Howard, M. Timothy Hresko, Steven W. Hwang, Stephanie Ihnow, Brice Ilharreborde, Kenneth D. Illingworth, Viral V. Jain, Andrew Jea, Megan Johnson, Charles E. Johnston, Morgan Jones, Judson Karlen, Lawrence I. Karlin, Danielle Katz, Noriaki Kawakami, Brian P. Kelly, Derek M. Kelly, Raymond Knapp, Paul Aarne Koljonen, Kenny Kwan, Hubert Labelle, Robert K. Lark, A. Noelle Larson, William F. Lavelle, Lawrence G. Lenke, Sean M. Lew, Gertrude Li, Craig R. Louer, Scott J. Luhmann, Jean‐Marc Mac‐Thiong, Stuart A. Mackenzie, Erin MacKintosh, Francesco T. Mangano, David Marks, Sánchez Márquez, Jonathan E. Martin, Jeffrey E. Martus, Antònia Matamalas, Oscar H. Mayer, Richard E. McCarthy, Amy L. McIntosh, Jessica McQuerry, Jwalant Mehta, Lionel N. Metz, Daniel Miller, Greg Mundis, Josh Murphy, Robert F. Murphy, Karen S. Myung, Susan E. Nelson, Peter O. Newton, Matthew Newton Ede, Cynthia Nguyen, Matthew E. Oetgen, Timothy Oswald, Jean Ouellet, Josh Pahys, Kathryn Palomino, Alejandro Peiró‐García, Ferrán Pellisé, Joseph H. Perra, Jonathan J. Phillips, Javier Pizones, Selina Poon, Nigel Price, Norman Ramírez-Lluch, Brandon Ramo, Gregory J. Redding, Todd F. Ritzman, Luis F. Rodriguez, Juan Carlos Rodriguez-Olaverri, David P. Roye, Benjamin D. Roye, Lisa Saiman, Amer F. Samdani, Francisco Sánchez Pérez-Grueso, James O. Sanders, Jeffrey R. Sawyer, Christina M. Sayama, Michael L. Schmitz, Jacob F. Schulz, Richard M. Schwend, Suken A. Shah, Jay R. Shapiro, Harry L. Shufflebarger, David L. Skaggs, John T. Smith, Brian D. Snyder, Paul D. Sponseller, George Stephen, Joe A. Stone, Peter Sturm, Hamdi Sukkarieh, Ishaan Swarup, Michal Szczodry, John Thometz, George H. Thompson, Walter H. Truong, Raphaël Vialle, Michael G. Vitale, John S. Vorhies, Eric J. Wall, Shengru Wang, Bill Warner, Stuart L. Weinstein, Michelle C. Welborn, Klane K. White, David Wrubel, Nan Wu, Kwadwo Poku Yankey, Burt Yaszay, Muharrem Yazıcı, Jianguo Zhang
Notice bibliographique
RevueSpine Deformity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioBC Children's HospitalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightUnderweightMedicineScoliosisBody mass indexKyphosisOrthopedic surgeryPost-hoc analysisSurgeryAnalysis of varianceInternal medicineRadiography
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
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
Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon