Predictors of Outcome After Surgical Decompression for mild degenerative Cervical Myelopathy -A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Systematic Reviews. OBJECTIVES: To investigate predictors of surgical outcomes for mild Degenerative Cervical Myelopathy (DCM) by reviewing all related studies conducted at this point. METHODS: An electronic search was carried out in PubMed, EMBASE, Scopus, and Web of Science until June 23, 2021. Full-text articles reporting surgical outcome predictors of mild DCM cases were eligible. We included studies with mild DCM which was defined as a modified Japanese Orthopaedic Association score of 15 to 17 or a Japanese Orthopaedic Association score of 13 to 16. Independent reviewers screened all the records, and discrepancies between the reviewers were solved in a session with the senior author. For risk of bias assessment, RoB 2 tool was used for randomized clinical trials and ROBINS-I for non-randomized studies. RESULTS: After screening 6 087 manuscripts, only 8 studies met the inclusion criteria. Lower pre-operative mJOA scores and quality-of-life measurement scores were reported by multiple studies to predict better surgical outcomes compared to other groups. High-intensity pre-operative T2 magnetic resonance imaging (MRI) was also reported to predict poor outcomes. Neck pain before intervention resulted in improved patient-reported outcomes. Two studies also reported motor symptoms prior to surgery as outcome predictors. CONCLUSION: Lower quality of life before surgery, neck pain, lower pre-operative mJOA scores, motor symptoms before surgery, female gender, gastrointestinal comorbidities, surgical procedure and surgeon's experience with specific techniques, and high signal intensity of cord in T2 MRI were the surgical outcome predictors reported in the literature. Lower Quality of Life (QoL) score and neck prior to surgery were reported as predictors of the more improved outcome, but high cord signal intensity in T2 MRI was reported as an unfavorable outcome predictor.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».