Evaluation of Posterior Ligamentous Complex Injury in Thoracolumbar Burst Fractures: Correlation Analysis of CT and MRI Findings
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study is to perform correlation analysis of Computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) results in posterior ligament complex (PLC) injury and define the morphological traits of thoracolumbar (TL) burst fractures connected to PLC injury. Forty patients with surgically repaired TL burst fractures between January 2013 and December 2020 were retrospectively analyzed. The patients were split into two groups for comparison based on MRI (Group P: patients with a confirmed or suspected PLC injury; Group N: patients with PLC injury denied). The radiographic morphological examination based on CT scans and clinical evaluation was performed and compared between two groups. The thoracolumbar injury classification and severity score (TLICS), the load sharing classification (LSC) scores, and the number of patients with neurological impairments were considerably greater in Group P. Loss of height of the fracture (loss height), local kyphosis of the fracture (local kyphosis), and supraspinous distance were significantly higher in Group P and significantly associated with PLC injuries indicating severe vertebral body destruction and traumatic kyphosis in multivariate logistic analysis [odds ratio: 1.90, 1.06, and 1.13, respectively]. Cutoff value for local kyphosis obtained from the receiver operating characteristic curve was 18.8. If local kyphosis is greater than 18.8 degrees on CT scans, we should take into account the probability of the highly damaged burst fracture associated with PLC injury. In this situation, we should carefully assess MRI to identify the spinal cord injury or spinal cord compression in addition to PLC injury because these instances likely present with neurological abnormalities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».