The efficacy and safety of anterior versus posterior approach for the treatment of thoracolumbar burst fractures: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: There has always been controversy about the choice of anterior approach or posterior approach for the surgical approach of thoracolumbar burst fractures (TBFs). The aim of this study was to systematically evaluate the efficacy and safety of anterior and posterior approaches in the treatment of TBFs. Methods: Multiple databases including PubMed, Excerpt Medica Database (Embase), Cochrane Library, and Web of Science (WOS) were used to search for relevant studies, namely full-text articles comparing the anterior versus posterior approach for the treatment of TBFs, which based on population, intervention, control, outcome, and study (PICOS) framework. Review Manager 5.4 was used to assess the effects of the results among selected studies. The risk of bias of the trials was assessed using the Newcastle Ottawa scale (NOS) and the Cochrane Collaboration's tool. Forest plots and funnel plots were also generated for the included articles. Results: Finally, 723 patients were included in 13 studies which satisfied the eligibility criteria, funnel plots and Egger's test showed that there was no significant bias in the publications. There were no differences in terms of length of stay [mean difference (MD): -1.31, (-5.31, 2.69); P=0.52], hospitalization expenses [standardized mean difference (SMD): 1.26, (-0.38, 2.89); P=0.13], and return to work between the anterior approach and posterior approach. However, the posterior approach had the advantages of better Cobb angle correction [MD: 2.06, (0.17, 3.94); P=0.03], shorter operation time [MD: 58.29, (35.39, 81.18); P<0.00001], and lower estimated blood loss [MD: 185.92, (131.76, 240.07); P<0.00001]. Discussion: The posterior approach appeared to be superior to the anterior approach in the treatment of TBFs. However, more high-quality randomized controlled trials should be conducted to confirm the conclusions of this study and guide clinical decision-making.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».