P.104 The diagnostic value of the nerve root sedimentation sign for symptomatic lumbar stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have shown varied results with respect to the diagnostic utility of a positive nerve root sedimentation sign (SedSign) on MRI for symptomatic lumbar stenosis. The objective of this study was to analyze the clinical characteristics of SedSign utilizing a validated classification for low back and leg pain (Saskatchewan Spine Pathway classification; SSPc). Methods: This was a retrospective review of prospectively-collected data in 367 consecutive adult patients presenting to a spine surgeon with back and/or leg pain between January 1, 2012 and May 31, 2018. Inter- and intra-rater reliability for SedSign was 73% and 91%, respectively (3 examiners). Results: SedSign was positive in 111 (30.2%) and negative in 256 (69.8%) of patients. On the univariate analysis, a positive SedSign was correlated with age, male sex, several components of ODI, EQ5D mobility, cross-sectional area (CSA) of stenosis, and SSPc pattern 4 (intermitted leg dominant pain). On multivariate analysis, SedSign was associated with age, male sex, CSA stenosis and ODI sub-score for walking distance. The sensitivity and specificity of SedSign for neurogenic claudication was 50.3 and 82.9, respectively (positive predictive value 65.8%, negative predictive value 71.9%). Conclusions: The SedSign has high specificity for neurogenic claudication, but the sensitivity is poor.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,008 | 0,002 |
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 ».