Validation of the AO Spine Thoracolumbar Injury Classification System Treatment Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective Cohort Study. OBJECTIVE: To determine how historical management of thoracolumbar spine injuries compares to the recently proposed AO Spine Thoracolumbar Injury Classification System treatment algorithm. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Classifications of the thoracolumbar spine are not uncommon. The frequent advent of new classifications is typically due to previous classifications being primarily descriptive or unreliable. Thus, AO Spine created a classification with an associated treatment algorithm to guide injury classification and management. METHODS: Thoracolumbar spine injuries were retrospectively identified from a prospectively collected spine trauma database at a single, urban, academic medical center during the years 2006 to 2021. Each injury was classified and assigned points based on the AO Spine Thoracolumbar Injury Classification System injury severity score. Patients were grouped into scores of 3 or less (preferred initial conservative treatment) and greater than 6 (preferred initial surgical intervention). Either operative or non-operative treatment was considered appropriate for injury severity scores of 4 or 5. RESULTS: A total of 815 patients (TL AOSIS 0-3: 486, TL AOSIS 4-5: 150, TL AOSIS 6+: 179) met inclusion status. Injury severity scores of 0-3 were more likely to undergo non-operative management compared to scores of 4-5 or 6+ (99.0% vs. 74.7% vs. 13.4%, P <0.001). Thus, guideline congruent treatment was 99.0%, 100%, and 86.6%, respectively ( P <0.001). Most injuries determined to be a 4 or 5 were treated non-operatively (74.7%). Based on the treatment algorithm, 97.5% of patients who received operative treatment and 96.1% who received non-operative treatment were managed in accordance with the algorithm. Of the 29 patients who did not receive algorithm congruent treatment, 5 (17.2%) were treated surgically. CONCLUSIONS: A retrospective review of thoracolumbar spine injuries at our urban academic medical center identified that patients are historically treated in accordance with the proposed AO Spine Thoracolumbar Injury Classification System treatment algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».