Identifying Subsets of Patients With Adult Spinal Deformity Who Maintained a Positive Response to Nonoperative Management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adult spinal deformity (ASD) represents a major cause of disability in the elderly population in the United States. Surgical intervention has been shown to reduce disability and pain in properly indicated patients. However, there is a small subset of patients in whom nonoperative treatment is also able to durably maintain or improve symptoms. OBJECTIVE: To examine the factors associated with successful nonoperative management in patients with ASD. METHODS: We retrospectively evaluated a cohort of 207 patients with nonoperative ASD, stratified into 3 groups: (1) success, (2) no change, and (3) failure. Success was defined as a gain in minimal clinically importance difference in both Oswestry Disability Index and Scoliosis Research Society-Pain. Logistic regression model and conditional inference decision trees established cutoffs for success according to baseline (BL) frailty and sagittal vertical axis. RESULTS: In our cohort, 44.9% of patients experienced successful nonoperative treatment, 22.7% exhibited no change, and 32.4% failed. Successful nonoperative patients at BL were significantly younger, had a lower body mass index, decreased Charlson Comorbidity Index, lower frailty scores, lower rates of hypertension, obesity, depression, and neurological dysfunction (all P < .05) and significantly higher rates of grade 0 deformity for all Schwab modifiers (all P < .05). Conditional inference decision tree analysis determined that patients with a BL ASD-frailty index ≤ 1.579 (odds ratio: 8.3 [4.0-17.5], P < .001) were significantly more likely to achieve nonoperative success. CONCLUSION: Success of nonoperative treatment was more frequent among younger patients and those with less severe deformity and frailty at BL, with BL frailty the most important determinant factor. The factors presented here may be useful in informing preoperative discussion and clinical decision-making regarding treatment strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».