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Enregistrement W4322617484 · doi:10.1089/neu.2022.0407

Demographics, Mechanism of Injury, and Outcomes for Acute Upper and Lower Cervical Spinal Cord Injuries: An Analysis of 470 Patients in the Prospective, Multi-Center, North American Clinical Trials Network Registry

2023· article· en· W4322617484 sur OpenAlexaff
Brittany Grace Futch, Romaric Waguia Kouam, Beatrice Ugiliweneza, James S. Harrop, Shekar N. Kurpad, Norah Foster, Khoi D. Than, Clifford Crutcher, C. Rory Goodwin, Charles H. Tator, Christopher I. Shaffrey, Bizhan Aarabi, Michael G. Fehlings, Chris J. Neal, James D. Guest, Muhammad M. Abd‐El‐Barr

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal cord injuryClinical trialSpinal cordCervical vertebraeProspective cohort studyDemographicsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a paucity of data comparing the demographics, mechanism of injury, and outcomes of upper versus lower cervical spinal cord injuries (cSCI). The study objective was to define different clinical manifestations of cSCI. Data were collected prospectively through centers of the North American Clinical Trials Network (NACTN). Data was collected on 470 patients (21% women, mean age 50 years). Cervical vertebral level was analyzed as an ordinal variable to determine a natural demarcation to classify upper versus lower cSCI. For continuous variable analysis, falls were associated with C3 more than C4 vertebral level injuries (60% vs. 42%; p = 0.0126), while motor vehicle accidents were associated with C4 more than C3 (40% vs. 29%; p = 0.0962). Motor International Standards for Neurological Classification of Spinal Cord Injury scores also demonstrated a natural demarcation between C3 and C4, with C3 having higher median American Spinal Injury Association (ASIA) motor scores (40 [4-73] vs. 11 [3-59], p = 0.0227). There were no differences when comparing C2 to C3 nor C4 to C5. Given the significant differences seen between C3 and C4, but not C2 and C3 nor C4 and C5, upper cSCI was designated as C1-C3, and lower cSCI was designated as C4-C7. Compared with a lower cSCI, patients with an upper cSCI were more likely to have a fall as their mechanism of injury (54% vs. 36%; p = 0.0072). Patients with an ASIA C cSCI were likely to have an upper cervical injury: 23% vs. 11% ( p = 0.0226). Additionally, patients with an upper cSCI were more likely to have diabetes prior to injury: 37% versus 22%, respectively ( p = 0.0084). Lower cSCI were more likely injured through sports (19% vs. 8%, p = 0.0171) and present with ASIA A (42% vs. 25%, p = 0.0186) neurological grade. Patients with lower cSCI were also significantly more likely to have complications such as shock, pulmonary embolism, and pleural effusion. In conclusion, there appears to be a natural demarcation of injury type between C3 and C4. Upper cSCI (C1-C3) was more associated with falls and diabetes, whereas lower cSCI (C4-C7) was more associated with sports, worse ASIA scores, and more complications. Further research will be needed to understand the mechanistic and biological differences between these two groups and whether different treatments may be appropriate for each of these groups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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