A Practical Classification System for Acute Cervical Spinal Cord Injury Based on a Three-Phased Modified Delphi Process From the AOSpine Spinal Cord Injury Knowledge Forum
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A modified Delphi study. OBJECTIVE: To assess current practice patterns in the management of cervical spinal cord injury (SCI) and develop a simplified, practical classification system which offers ease of use in the acute setting, incorporates modern diagnostic tools and provides utility in determining treatment strategies for cervical SCI. METHODS: A three-phase modified Delphi procedure was performed between April 2020 and December 2021. During the first phase, members of the AOSpine SCI Knowledge forum proposed variables of importance for classifying and treating cervical SCI. The second phase involved an international survey of spine surgeons gauging practices surrounding the role and timing of surgery for cervical SCI and opinions regarding factors which most influence these practices. For the third phase, information obtained from phases 1 and 2 were used to draft a new classification system. RESULTS: 396 surgeons responded to the survey. Neurological status, spinal stability and cord compression were the most important variables influencing decisions surrounding the role and timing of surgery. The majority (>50%) of respondents preferred to perform surgery within 24 hours post-SCI in clinical scenarios in which there was instability, severe cord compression or severe neurology. Situations in which <50% of respondents were inclined to operate early included: SCI with mild neurological impairments, with cord compression but without instability (with or without medical comorbidities), and SCI without cord compression or instability. CONCLUSIONS: Spinal stability, cord compression and neurological status are the most important variables influencing surgeons' practices surrounding the surgical management of cervical SCI. Based on these results, a simplified classification system for acute cervical SCI has been proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».