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Enregistrement W4283392553 · doi:10.1017/cjn.2022.254

P.173 Evaluating instability in Degenerative Lumbar Spondylolisthesis: objective variables versus surgeon impressions

2022· article· en· W4283392553 sur OpenAlexaffvenue
MA MacLean, C Bailey, C Fisher, Raja Rampersaud, Ryan Greene, A Glennie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)Toronto Public HealthVancouver Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpondylolisthesisLumbarLow back painSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The qualitative Degenerative Spondylolisthesis Instability Classification (DSIC) system defines pre-operative instability associated with degenerative lumbar spondylolisthesis (DLS) and facilitates surgical technique selection. Objectives: (1) propose a quantitative DSIC system; (2) compare objective measures to surgeon impressions of DLS-related instability. Methods: We conducted a multi-center prospective study of 408 adult patients undergoing surgery for DLS. Variables included in the quantitative classification were assigned point-values based on evidence quality. Scores were converted to DSIC Types: 0-2 points (“Stable”; Type I), 3 points (“Potentially Unstable”; Type II), 4-5 points (“Unstable”; Type III). Surgeons documented impressions of instability using the qualitative DSIC system. Results: Five variables were included in the quantitative DSIC: presence of facet effusion, preservation of disc height (<6.5mm), translation (>4mm), kyphotic or neutral disc angle in flexion, and presence of low back pain (LBP) (>5/10 intensity). Surgeons categorized higher degrees of instability than the preliminary quantitative DSIC system, in 130 patients (42%) (P < 0.001). Compared to procedures suggested by the quantitative DSIC system, more extensive surgical procedures were performed in 150 patients (57%) (P < 0.001). Conclusions: A quantitative DSIC system allowed DLS-related stability to be scored and categorized. Patients potentially received more extensive surgery than warranted based on quantitative assessments of stability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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