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Enregistrement W4295979638 · doi:10.3171/2022.7.spine22592

Prediction of 2-year clinical outcome trajectories in patients undergoing anterior cervical discectomy and fusion for spondylotic radiculopathy

2022· article· en· W4295979638 sur OpenAlexafffund
Jeffrey J. Hébert, Tyler Adams, Erin Cunningham, Dana El-Mughayyar, Neil Manson, Edward Abraham, Niels Wedderkopp, Erin Bigney, Eden Richardson, Amanda Vandewint, Chris Small, George Kolyvas, André le Roux, Aaron Robichaud, Michael H. Weber, Charles G. Fisher, Nicolas Dea, Stephan du Plessis, Raphaële Charest-Morin, Sean Christie, Christopher S. Bailey, Y. Raja Rampersaud, Michael G. Johnson, Jérôme Paquet, Andrew Nataraj, Bernard LaRue, Hamilton Hall, Najmedden Attabib

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Alberta HospitalUniversity Health NetworkHorizon Health NetworkLondon Health Sciences CentreUniversité de SherbrookeUniversity of TorontoWestern UniversityDartmouth General HospitalUniversity of CalgaryMcGill UniversityCanada East Spine CentreUniversity of ManitobaMontreal General HospitalUniversity of New BrunswickDalhousie UniversityAlberta Hospital EdmontonUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFondation de la recherche en santé du Nouveau-BrunswickStrykerNuVasive
Mots-clésMedicineAnterior cervical discectomy and fusionSurgeryOutcome (game theory)FusionCervical spineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Anterior cervical discectomy and fusion (ACDF) is often described as the gold standard surgical technique for cervical spondylotic radiculopathy. Although outcomes are considered favorable, there is little prognostic evidence to guide patient selection for ACDF. This study aimed to 1) describe the 24-month postoperative trajectories of arm pain, neck pain, and pain-related disability; and 2) identify perioperative prognostic factors that predict trajectories representing poor clinical outcomes. METHODS: In this retrospective cohort study, patients with cervical spondylotic radiculopathy who underwent ACDF at 1 of 12 orthopedic or neurological surgery centers were recruited. Potential outcome predictors included demographic, health, clinical, and surgery-related prognostic factors. Surgical outcomes were classified by trajectories of arm pain intensity, neck pain intensity (numeric pain rating scales), and pain-related disability (Neck Disability Index) from before surgery to 24 months postsurgery. Trajectories of postoperative pain and disability were estimated with latent class growth analysis, and prognostic factors associated with poor outcome trajectory were identified with robust Poisson models. RESULTS: The authors included data from 352 patients (mean age 50.9 [SD 9.5] years; 43.8% female). The models estimated that 15.5%-23.5% of patients followed a trajectory consistent with a poor clinical outcome. Lower physical and mental health-related quality of life, moderate to severe risk of depression, and longer surgical wait time and procedure time predicted poor postoperative trajectories for all outcomes. Receiving compensation and smoking additionally predicted a poor neck pain outcome. Regular exercise, physiotherapy, and spinal injections before surgery were associated with a lower risk of poor disability outcome. Patients who used daily opioids, those with worse general health, or those who reported predominant neck pain or a history of depression were at greater risk of poor disability outcome. CONCLUSIONS: Patients who undergo ACDF for cervical spondylotic radiculopathy experience heterogeneous postoperative trajectories of pain and disability, with 15.5%-23.5% of patients experiencing poor outcomes. Demographic, health, clinical, and surgery-related prognostic factors can predict ACDF outcomes. This information may further assist surgeons with patient selection and with setting realistic expectations. Future studies are needed to replicate and validate these findings prior to confident clinical implementation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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