A Clinical Prediction Rule for Clinical Outcomes in Patients Undergoing Surgery for Degenerative Cervical Myelopathy: Analysis of an International AOSpine Prospective Multicenter Data Set of 743 Subjects
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Knowledge of important clinical predictors of surgical outcome can provide decision support to surgeons and enable them to appropriately manage their patients' expectations. This study aims to determine the most important global clinical predictors of surgical outcome in patients undergoing surgery for CSM, based on data from two multicenter prospective studies. Patients and Methods A total of 743 surgical patients with CSM participated in either the CSM-North America or CSM-International study. The model was developed to distinguish between patients with mild myelopathy postoperatively (mJOA ≥ 16) and those with substantial residual neurological impairment (mJOA < 16). Univariate analyses were performed to evaluate the relationship between outcome and various clinical predictors. Multivariate logistic regression was used to formulate the final prediction model. Results Univariate analyses demonstrated that the odds of achieving a score ≥ 16 decreased with the presence of certain symptoms, including impaired gait; the presence of certain signs such as lower limb spasticity; positive smoking status; a higher comorbidity score; more severe preoperative myelopathy; and older age. The final prediction model included age (OR = 0.97, p = 0.0017), duration of symptoms (OR = 0.88, p = 0.049), smoking status (OR = 0.51, p = 0.0018), impairment of gait (OR = 1.94, p = 0.0168), broad-based unstable gait (OR = 1.75, p = 0.0133), baseline severity (OR = 1.23, p < 0.0001), and comorbidity score (OR = 0.84, p = 0.0030). Conclusion Patients are more likely to achieve a score ≥ 16 if they are younger, have a shorter duration of symptoms, are less severe preoperatively, do not smoke, and do not have comorbidities or evidence of gait dysfunction.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».