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Enregistrement W4317470390 · doi:10.1016/j.wnsx.2023.100152

A meta-analysis of risk factors for cage migration after lumbar fusion surgery

2023· review· en· W4317470390 sur OpenAlexaboutno aff
Yang Hou, Haoyang Shi, Hongyang Shi, Tianyi Zhao, Jiangang Shi, Guodong Shi

Notice bibliographique

RevueWorld Neurosurgery X · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisCochrane LibraryInclusion and exclusion criteriaCageLumbarSurgeryIncidence (geometry)Systematic reviewData extractionMEDLINEInternal medicinePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Cage migration is a rare complication after lumbar fusion surgery, and it is also the cause of lumbar revision surgery. Previous studies have reported that many influencing factors can increase the incidence of cage migration. However, there still remains controversial. The current study was conducted to investigate the risk factors influencing incidence of cage migration. Methods: A systematic database search of PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane Library and Clinical Trials was performed for relevant articles published until July 2022. According to the inclusion and exclusion criteria, two evaluators independently conducted literature screening, data extraction and quality evaluation of the obtained literature. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score was used for quality evaluation, and meta-analysis was performed by STATA 16.0 software. Results: A total of 2126 relevant articles were initially identified, and 7 articles were finally included in this study for data extraction and meta-analysis. The results of meta-analysis showed that the bony endplate injury, pear-shaped disc, and screw loosening are significantly correlated with cage migration. The OR values (95%CI) of the three factors were 7.170 (3.015, 17.051), 8.056 (4.050, 16.023), and 12.840 (3.570, 46.177) respectively. Conclusion: Bony endplate injury, pear-shaped disc, and screw loosening are the current risk factors for cage migration postoperatively.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,017
Bibliométrie0,0040,003
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)0,0010,000

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,110 · 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'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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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