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Enregistrement W4294242956 · doi:10.3171/2022.4.spine22182

Predictors for cervical kyphotic deformity following laminoplasty: a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4294242956 sur OpenAlexaboutno aff
Samuel D. Pettersson, Paulina Skrzypkowska, Shan Ali, Tomasz Szmuda, Michał Krakowiak, Tadej Počivavšek, Fanny Sunesson, Justyna Fercho, Grzegorz Miękisiak

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLaminoplastyOdds ratioMeta-analysisSubgroup analysisUnivariate analysisMyelopathySurgeryKyphosisOssification of the posterior longitudinal ligamentInternal medicineMultivariate analysisRadiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Laminoplasty is a common treatment for cervical spondylotic myelopathy (CSM) and for ossification of the posterior longitudinal ligament (OPLL). However, approximately 21% of patients undergoing laminoplasty develop cervical kyphotic deformity (KD). Because of the high prevalence rate of KD, several studies have sought to identify predictors for this complication, but the findings remain highly inconsistent. Therefore, the authors performed a systematic review and meta-analysis to establish reliable preoperative predictors of KD. METHODS: PubMed, Scopus, and Web of Science databases were used to systematically extract potential references. The first phase of screening required the studies to be written in the English language, involve patients treated for CSM and/or OPLL via laminoplasty, and report postoperative cervical KD. The second phase required the studies to provide more than 10 patients and include a control group. The mean difference (MD) and odds ratio (OR) were calculated for continuous and dichotomous parameters. Study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. CSM and OPLL patients were further assessed by performing subgroup analyses. RESULTS: Thirteen studies comprising patients who developed cervical KD (n = 296) and no KD (n = 1254) after receiving cervical laminoplasty for CSM or OPLL were included in the meta-analysis. All studies were retrospective cohorts and were rated as high quality. In the combined univariate analysis of CSM and OPLL patients undergoing laminoplasty, statistically significant predictors for postoperative KD included age (MD 2.22, 95% CI 0.16-4.27, p = 0.03), preoperative BMI (MD 0.85, 95% CI 0.06-1.63, p = 0.04), preoperative C2-7 range of flexion (MD 10.42, 95% Cl 4.24-16.59, p = 0.0009), preoperative C2-7 range of extension (MD -4.59, 95% CI -6.34 to -2.83, p < 0.00001), and preoperative center of gravity of the head to the C7 sagittal vertical axis (MD 26.83, 95% CI 9.13-44.52, p = 0.003). Additionally, among CSM patients, males were identified as having a greater risk for postoperative KD (OR 1.73, 95% CI 1.02-2.93, p = 0.04). CONCLUSIONS: The findings from this study currently provide the largest and most reliable review on preoperative predictors for cervical KD after laminoplasty. Given that several of the included studies identified optimal cutoff points for the variables that are significantly associated with KD, further investigation into the development of a preoperative risk scoring system that can accurately predict KD in the clinical setting is encouraged. PROSPERO registration no.: CRD42022299795 (https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,015
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,249 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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