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Enregistrement W4297415942 · doi:10.3171/2022.7.spine22473

Spinal robotics in cervical spine surgery: a systematic review with key concepts and technical considerations

2022· review· en· W4297415942 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan S. Beyer, Andrew Nguyen, Nolan J. Brown, Julian Gendreau, Matthew J. Hatter, Omead Pooladzandi, Martin H. Pham

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialRoboticsCervical spineInclusion and exclusion criteriaMEDLINEEvidence-based medicineArtificial intelligenceMedical physicsSurgeryRobotAlternative medicineComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Spinal robotics for thoracolumbar procedures, predominantly employed for the insertion of pedicle screws, is currently an emerging topic in the literature. The use of robotics in instrumentation of the cervical spine has not been broadly explored. In this review, the authors aimed to coherently synthesize the existing literature of intraoperative robotic use in the cervical spine and explore considerations for future directions and developments in cervical spinal robotics. METHODS: A literature search in the Web of Science, Scopus, and PubMed databases was performed for the purpose of retrieving all articles reporting on cervical spine surgery with the use of robotics. For the purposes of this study, randomized controlled trials, nonrandomized controlled trials, retrospective case series, and individual case reports were included. The Newcastle-Ottawa Scale was utilized to assess risk of bias of the studies included in the review. To present and synthesize results, data were extracted from the included articles and analyzed using the PyMARE library for effect-size meta-analysis. RESULTS: On careful review, 6 articles published between 2016 and 2022 met the inclusion/exclusion criteria, including 1 randomized controlled trial, 1 nonrandomized controlled trial, 2 case series, and 2 case reports. These studies featured a total of 110 patients meeting the inclusion criteria (mean age 53.9 years, range 29-77 years; 64.5% males). A total of 482 cervical screws were placed with the use of a surgical robot, which yielded an average screw deviation of 0.95 mm. Cervical pedicle screws were the primary screw type used, at a rate of 78.6%. According to the Gertzbein-Robbins classification, 97.7% of screws in this review achieved a clinically acceptable grade. The average duration of surgery, blood loss, and postoperative length of stay were all decreased in minimally invasive robotic surgery relative to open procedures. Only 1 (0.9%) postoperative complication was reported, which was a surgical site infection, and the mean length of follow-up was 2.7 months. No mortality was reported. CONCLUSIONS: Robot-assisted cervical screw placement is associated with acceptable rates of clinical grading, operative time, blood loss, and postoperative complications-all of which are equal to or improved relative to the metrics seen in the conventional use of fluoroscopy or computer-assisted navigation for cervical screw placement.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations38
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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