P.174 The nerve root sedimentation sign on MRI is not only correlated with neurogenic claudication: association with leg dominant mechanical pain
Notice bibliographique
Résumé
Background: A correlation between the nerve root sedimentation sign (SedSign) and neurogenic claudication has been demonstrated; though it did not account for leg-dominant pain. This study analyzed the utility of SedSign to diagnose leg-dominant pain using validated classification systems. Methods: We retrospectively reviewed prospective data from 367 patients with back or leg pain collected between January 1, 2012 to May 31, 2018. Baseline characteristics included SSPc (Saskatchewan Spine Pathway classification), Oswestry disability index (ODI), visual analogue pain scores (VAS), and EuroQol Group 5-Dimension Self-Report (EQ5D). Inter- and intra-rater reliability for SedSign was 73% and 91%. Results: SedSign was positive in 111 (30.2%) and negative in 256 (69.8%) patients. Univariate analysis showed a correlation between SedSign and age, male sex, ODI, EQ5D, cross-sectional area (CSA) of stenosis, antero-posterior diameter of stenosis, and leg-dominant pain; negative SedSign was correlated with back-dominant pain. Multivariate analysis revealed an association between SedSign and age, male sex, CSA stenosis, and ODI walking distance. The sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of SedSign for leg-dominant pain were 33.5%, 83.2%, 77.0%, and 57.3%. Conclusions: SedSign has high specificity but low sensitivity for leg-dominant pain. Despite a similar correlation between SedSign and neurogenic claudication or sciatica, significance was lost on multivariate analysis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,019 | 0,004 |
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 ».