Is Indirect Decompression and Fusion More Effective than Direct Decompression and Fusion for Treating Degenerative Lumbar Spinal Stenosis With Instability? A Systematic Review and meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Study design: Systematic Review and Meta-analysis. Objective: Surgical alternatives to treat lumbar spinal stenosis and instability include indirect (ALIF, OLIF, and LLIF) and direct (TLIF or posterior lumbar interbody fusion) decompression and fusion interventions. Although both approaches have proven to be effective in reducing symptoms, it is unknown if there is any difference in effectiveness between them. In this systematic review and meta-analysis, we aimed to evaluate postoperative pain and disability in patients treated whit indirect vs direct decompression and fusion approaches. Methods: We conducted a systematic review of the literature consulting several databases and identified studies that enrolled patients diagnosed with degenerative lumbar spinal stenosis and instability treated with indirect or direct decompression and fusion techniques. Our primary endpoints were the visual analogue scale, Oswestry Disability Index, and the Japanese Orthopedics Association Back Pain Evaluation Questionnaire 1 year after the procedure. Secondary outcomes included complication rate, blood loss, and surgical time. Results: Nine retrospective and comparative studies were included enrolling a total of 1004 participants. Both surgical strategies had satisfactory clinical outcomes with no significant difference at 1 year. Although the complication rate was similar for both groups, the profile of the adverse events was different. In addition, patients treated with indirect decompression and fusion had significantly less blood loss and operative times. Conclusions: Indirect and direct decompression and fusion techniques are similarly effective in treating patients with lumbar spinal stenosis and instability. The ID group had significantly lower intraoperative blood loss and surgical time values.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».