Georg schmorl prize of the German spine society (DWG) 2021: Spinal Instability Spondylodiscitis Score (SISS)—a novel classification system for spinal instability in spontaneous spondylodiscitis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Even though spinal infections are associated with high mortality and morbidity, their therapy remains challenging due to a lack of established classification systems and widely accepted guidelines for surgical treatment. This study's aim therefore was to propose a comprehensive classification system for spinal instability based on the Spinal Instability Neoplastic Score (SINS) aiding spine surgeons in choosing optimal treatment for spontaneous spondylodiscitis. METHODS: Patients who were treated for spontaneous spondylodiscitis and received computed tomography (CT) imaging were included retrospectively. The Spinal Instability Spondylodiscitis Score (SISS) was developed by expert consensus. SINS and SISS were scored in CT-images by four readers. Intraclass correlation coefficients (ICCs) and Fleiss' Kappa were calculated to determine interrater reliabilities. Predictive validity was analyzed by cross-tabulation analysis. RESULTS: A total of 127 patients were included, 94 (74.0%) of which were treated surgically. Mean SINS was 8.3 ± 3.2, mean SISS 8.1 ± 2.4. ICCs were 0.961 (95%-CI: 0.949-0.971) for total SINS and 0.960 (95%-CI: 0.946-0.970) for total SISS. SINS yielded false positive and negative rates of 12.5% and 67.6%, SISS of 15.2% and 40.0%, respectively. CONCLUSION: We show high reliability and validity of the newly developed SISS in detecting unstable spinal lesions in spontaneous spondylodiscitis. Therefore, we recommend its use in evaluating treatment choices based on spinal biomechanics. It is, however, important to note that stability is merely one of multiple components in making surgical treatment decisions.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».