A New Approach to Quantify Functional Improvements Following X-Stop Spacer Procedure: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this case report was to study effects of X-Stop implant surgery on the continuous spinal movement kinematics using 3D motion analysis. A proposed 3D kinematic spinal model was used to assess lumbar continuous active range of motion (AROM) during a standardized lumbar extension/flexion preoperatively and at 2 months postoperatively of a patient who underwent the X-Stop procedure. To investigate levels of muscle activities, electromyography recordings were made from right and left rectus abdominis, erector spinae and biceps femoris muscles. Also, functional mobility and patient quality of life were evaluated using the 6-minute walk test and the Swiss spinal stenosis and PROMIS-29 questionnaire. At 2 months postoperative, lumbar AROM increased by 18.5 and 14° for flexion and extension respectively and less muscle activation level was observed, despite the increase in lumbar AROM. Unlike positional magnetic resonance imaging (MRI) that is a common approach to assess spinal posture in static positions, the proposed continuous-motion analysis approach is able to analyze the lumbar AROM dynamically during flexion and extension. In this case report, the results indicate that the lumbar AROM, functional mobility and quality of life have been improved following X-Stop surgical intervention. J Med Cases. 2015;6(5):205-210 doi: https://doi.org/10.14740/jmc2104w
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».