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Enregistrement W4362475850 · doi:10.14245/ns.2244952.476

Robotics in Cervical Spine Surgery: Feasibility and Safety of Posterior Screw Placement

2023· article· en· W4362475850 sur OpenAlexaboutno aff
Lu-Ping Zhou, Zhigang Zhang, Dui Li, Shu Fang, Rui Sheng, Renjie Zhang, Cailiang Shen

Notice bibliographique

RevueNeurospine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialConfidence intervalCochrane LibraryMeta-analysisCervical spineCervical vertebraeSurgeryMEDLINERelative riskSubgroup analysisCohort studyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Robot-assisted (RA) techniques have been widely investigated in thoracolumbar spine surgery. However, the application of RA methods on cervical spine surgery is rare due to the complex morphology of cervical vertebrae and catastrophic complications. Thus, the feasibility and safety of RA cervical screw placement remain controversial. This study aims to evaluate the feasibility and safety of RA screw placement on cervical spine surgery. METHODS: A comprehensive search on PubMed, Cochrane Library, Embase Database, Web of Science, Chinese National Knowledge Databases, and Wanfang Database was performed to select potential eligible studies. Randomized controlled trials (RCTs), comparative cohort studies, and case series reporting the accuracy of cervical screw placement were included. The Cochrane risk of bias criteria and Newcastle-Ottawa Scale criteria were utilized to rate the risk of bias of the included literatures. The primary outcome was the rate of cervical screw placement accuracy with robotic guidance; subgroup analyses based on the screw type and insertion segments were also performed. RESULTS: One RCT, 3 comparative cohort studies, and 3 case series consisting of 160 patients and 719 cervical screws were included in this meta-analysis. The combined outcomes indicated that the rates of optimal and clinically acceptable cervical screw placement accuracy under robotic guidance were 88.0% (95% confidence interval [CI], 84.1%-91.4%; p = 0.073; I2 = 47.941%) and 98.4% (95% CI, 96.8%-99.5%; p = 0.167; I2 = 35.954%). The subgroup analyses showed that the rate of optimal pedicle screw placement accuracy was 88.2% (95% CI, 83.1%-92.6%; p = 0.057; I2 = 53.305%); the rates of optimal screw placement accuracy on C1, C2, and subaxial segments were 96.2% (95% CI, 80.5%-100.0%; p = 0.167; I2 = 44.134X%), 89.7% (95% CI, 80.6%-96.6%; p = 0.370; I2 = 0.000X%), and 82.6% (95% CI, 70.9%-91.9%; p = 0.057; I2 = 65.127X%;), respectively. CONCLUSION: RA techniques were associated with high rates of optimal and clinically acceptable screw positions. RA cervical screw placement is accurate, safe, and feasible in cervical spine surgery with promising clinical potential.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations31
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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